Máme tu dost naléhavou situaci. Jsme rádi, že máme Atmo + Rainmaker. "Kdyby nebylo @Atmo_ai, škrty, které v současné době probíhají v NOAA, v Národní vědecké nadaci, v Národní meteorologické službě, dále degradují schopnost našeho národa předpovídat počasí." Jsem vděčný, že ATMO existuje, aby tuto mezeru zaplnilo." - Augustus "Víte, že tento celosvětový problém nedostatku vody je záležitostí života nebo smrti pro politické vůdce, národní vůdce všech barev, po celém světě... A pro některé lidi v některých částech světa se to stává extrémně vážným, skutečně to ohrožuje existenci měst, celých států, v některých případech... A tak chtějí vědět, že existují praktická řešení, která jim umožní tento klesající trend zvrátit. Aby toho dosáhli, jsou ochotni zaplatit velmi významné částky, aby to bylo vyřešeno. Ale podle Augustova bodu musíme dokázat, co děláme a jak to děláme, abychom získali toto uznání a nakonec dostali zaplaceno za poskytování služby obnovy povodí." - Alex → Jak se v globálním měřítku věci řadí Amerika se svými pokročilými systémy pro počasí? Je mi líto, že musím říci, že USA na civilní straně výrazně zaostávají za zbytkem světa. Takže na jedné straně, na vojenské straně, víte, že naši partneři ministerstva obrany nasazují některé z nejpokročilejších předpovědních modelů s Atmo v průběhu několika let. Vlastně jsem se sem dostal jen z nějaké práce na východním pobřeží, kde jsem pracoval s některými našimi partnery z Air Force a provozovali jsme s nimi modely v různých měřítkách, některé, které jdou dolů na konkrétní leteckou základnu, do nějakého regionu nebo na bojiště. Některé jsou globální povahy a používají je a využívají je pro všechny druhy různých aplikací. Takže jsou velmi pokročilí. Bohužel, pokud se dnes podíváte na Národní meteorologickou službu, žádný z těch modelů, které tam vidíte, není poháněn umělou inteligencí. Jsou poháněny systémy předchozí generace, které měly spoustu omezení. Tyto modely předchozí generace vyžadovaly multimiliardové superpočítače, ale co je kritické, jsou to obrovské, obrovské hromady starého kódu Fortranu, které se samy neladí a netrénují. Takže když udělají chybu, jako je vynechání hurikánu Sandy v roce 2015... Tam, kde to mají jiné modely, jediný způsob, jak to napravit, je, že tam někdo půjde a ručně to záplatuje, aby to příště opravil. Takže je to způsob, jak to udělat před zavedením strojového učení. Post-strojové učení neustále porovnává to, co jste předpověděli, s vašimi pozorováními, aby je vyladilo a zkalibrovalo. To se ještě musí dostat do americké Národní meteorologické služby. Jsme velmi, velmi nadšeni z možnosti přenést to, co děláme pro armádu, na veřejnost. To je velmi naléhavě potřeba, zejména s ohledem na mnoho předpovědních překvapení, která země v posledních několika letech zažila pro širokou veřejnost." - Alex @ADoricko generální ředitel, @RainmakerCorp @alevy generální ředitel, Atmo