У нас здесь довольно срочная ситуация. Рад, что у нас есть Atmo + Rainmaker. "Если бы не @Atmo_ai, сокращения, которые в настоящее время происходят в NOAA, в Национальном научном фонде, в Национальной метеорологической службе, еще больше ухудшают возможности нашей страны в области прогнозирования погоды.. Я благодарен, что ATMO существует, чтобы заполнить этот пробел." - Августус "Вы знаете, эта проблема нехватки воды в мире является своего рода вопросом жизни и смерти для политических лидеров, национальных лидеров всех мастей по всему миру.. и для некоторых людей в некоторых частях мира это становится крайне серьезной проблемой, действительно угрожающей существованию городов, целых штатов, в некоторых случаях.. и поэтому они хотят знать, что существуют практические решения, которые позволят им обратить эту негативную тенденцию. Чтобы это сделать, они готовы заплатить очень значительные суммы, я думаю, чтобы это было решено. Но, как отметил Августус, мы должны доказать, что мы делаем и как мы это делаем, чтобы получить это признание и в конечном итоге получить оплату за предоставление услуги восстановления водосборов." - Алекс → В глобальном масштабе как Америка ранжируется по своим передовым системам для прогноза погоды? Мне жаль это говорить, но США на гражданской стороне значительно отстали от остального мира. С одной стороны, на военной стороне, вы знаете, наши партнеры из Министерства обороны развертывают некоторые из самых передовых моделей прогнозирования с Atmo на протяжении нескольких лет. Я только что приехал сюда после работы на Восточном побережье, работая с некоторыми из наших партнеров из ВВС, и мы использовали с ними многомасштабные модели, некоторые из которых охватывают конкретную авиабазу, некоторые целый регион или театр операций. Некоторые имеют глобальный характер, и они используют их для самых разных приложений. Так что они очень продвинутые. К сожалению, если вы зайдете на сайт Национальной метеорологической службы сегодня, ни одна из тех моделей, которые вы там видите, не основана на ИИ. Они работают на системах предыдущего поколения, которые имели много ограничений. Эти модели предыдущего поколения требовали многомиллиардных суперкомпьютеров, но критически они представляют собой гигантские, гигантские стеки старого кода Fortran, которые не настраиваются и не обучаются сами. Поэтому, когда они совершают ошибку, например, пропуская ураган Сэнди в 2015 году.. когда другие модели его предсказали, единственный способ исправить это - это если кто-то зайдет и вручную исправит это, чтобы исправить это в следующий раз. Так что это способ работы до машинного обучения. После машинного обучения постоянно сравниваются ваши прогнозы с вашими наблюдениями, чтобы настроить и откалибровать. Это еще не пришло в Национальную метеорологическую службу США. Мы очень, очень рады возможности перенести то, что мы делаем для военных, на гражданскую сторону.. это крайне необходимо, особенно учитывая множество неожиданных прогнозов, с которыми страна столкнулась за последние пару лет." - Алекс @ADoricko CEO, @RainmakerCorp @alevy CEO, Atmo