Публикации по теме 'climate-change'


Машинное обучение способствует повышению энергоэффективности зданий
В 2020 году зданиями управляют данные не меньше, чем люди Тема энергоэффективных зданий продолжает возникать. На этой неделе я разговаривал с генеральным директором компании по моделированию городов о потенциальных способах, которыми их продукт может быть связан с этой целью как на жилом, так и на коммерческом уровне. На местной конференции по борьбе с изменением климата в конце прошлого года большая часть сессии была посвящена тому, чтобы здания потребляли меньше энергии, что-то с..
#take4 — неделя 3
он же «Рефакторинг» Привет, дорогой подписчик, как продвигаются твои попытки принять 4-х минутный душ?? Я с гордостью сообщаю, что придерживаюсь этого с 6 мая. Записав это, я только что понял, что для меня это завершает 30-дневную серию, woohoo! Если вы впервые сталкиваетесь с этим блогом, не стесняйтесь проверить записи блога неделя 1 и неделя 2 :). Итак, представьте себе: мы с Тристаном программируем на своих ноутбуках на диване субботним вечером. Да, именно это и..
Использование потенциала ИИ для устойчивого будущего
Поскольку мир сталкивается с острой необходимостью решения проблемы изменения климата и сокращения выбросов парниковых газов, появляются инновационные решения для преодоления этого глобального кризиса. Среди этих решений многообещающее использование технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации энергопотребления, повышения энергоэффективности и обеспечения более разумных процессов принятия решений. Используя возможности ИИ для анализа огромных объемов данных, мы можем..
Новое поколение климатических моделей
M²LINES: многомасштабное машинное обучение при моделировании связанных систем Земли Вступая в третий год участия в программе M²LINES , мы хотим поделиться своим прогрессом и тем, что будет дальше. Миссия M²LINES — улучшение связанных моделей климата путем переосмысления разработки физических моделей посредством инновационного использования данных и искусственного интеллекта. Мы стремимся ускорить темпы разработки моделей климата, изучая физику на основе данных с помощью научного..
Демократизация открытых технологий машинного обучения для наблюдения Земли
Три изобретения, над которыми мы работаем в Radiant Earth Foundation Я имел честь выступать на заключительном пленарном заседании Конференции Пекора в прошлом месяце. Тема сессии: Следующие 50 лет: синергия и сотрудничество . Это дало мне возможность поразмышлять о своем опыте работы в сообществе ученых о Земле и о наших планах на будущее Фонда Radiant Earth. Вдохновленный замечательными презентациями, которые Пол Рэмси проводил на протяжении многих лет, этот пост представляет..
Приложения дистанционного зондирования ИИ для изменения климата
Делать крутые вещи с данными Введение Изменение климата может стать самым большим кризисом нашего поколения. Ухудшение состояния окружающей среды из-за парниковых газов (ПГ) приведет к серьезным проблемам, начиная от более частых бедствий и связанных с ними экономических издержек и заканчивая увеличением числа заболеваний из-за более теплой планеты, а также продуктов питания и воды…
Проверка гипотез и изменение климата
Проверка гипотез и изменение климата Обучение проверке гипотез на примере изменения климата Проверка гипотез — одна из фундаментальных тем в машинном обучении и не только. Конечно, если вам предстоит собеседование при приеме на работу, это будет единственный вопрос, к которому вам нужно подготовиться. Но почему это так важно? Зачем проверять гипотезы? Предположим, вы работаете над решением задачи классификации и предполагаете, что вас интересует только точность результата. Вы..