Die meisten Wetterdienste bauen auf einem einzigen globalen Modell auf. Wir bringen maschinellem Lernen bei, die weltbesten Modelle zu kombinieren, sie mit lokalen Daten zu korrigieren - und weiter zu korrigieren, alle zehn Minuten.
Das ML wählt für jede Situation und jeden Ort das beste der 40+ Modelle.
Regionale Modelle mit detaillierter Geografie und 3D-Orografie.
Nowcasting-Korrekturen alle 10 Minuten, minutengenau, wo es darauf ankommt.
Vier Schichten, eine Pipeline: ein per Machine Learning erstelltes Multimodell, unser eigenes regionales Modell, KI-Korrekturen je Standort und Echtzeit-Nowcasting. Jede Schicht speist die nächste - und das Ganze speist Ihre angewandten Modelle.
Die meisten Dienste verfeinern ein einziges globales Modell - ihre Obergrenze ist also die Genauigkeit dieses Modells. Wir gehen den umgekehrten Weg: Unser maschinelles Lernen untersucht die historischen Fehler jedes Modells in jeder meteorologischen Situation und Lage und kombiniert sie dann zu einer Prognose, die die meisten Verzerrungen beseitigt. Kein einzelnes Modell ist überall das beste; unseres muss es nicht sein.
Das Multimodell speist unsere eigenen regionalen Modelle, die die Auflösung erhöhen und lokale Geografie sowie 3D-Orografie berücksichtigen. Wo Stationsmessungen vorliegen, korrigiert eine weitere KI-Schicht die Ausgabe für die Besonderheiten genau dieses Ortes - und ein professioneller Meteorologe im Dienst kann weiterhin eingreifen.
Wetter ändert sich schnell, daher werden unsere Ausgaben kontinuierlich gegen Live-Messungen von Stationen und Radaren korrigiert - die meisten Standorte aktualisieren alle 10 Minuten, minutengenau, wo es darauf ankommt. Dieselbe Engine kombiniert dann Wetter mit Ihren internen Daten zu angewandten Modellen: Nachfrage, Besucherfrequenz, Schäden, Produktion.
“Kein einzelnes Wettermodell ist überall das beste. Eines beherrscht Gewitter gut, ein anderes Winterinversionen, ein drittes Nachttemperaturen. Die Kunst ist zu wissen, welchem man vertraut - für diesen Ort, diese Größe, diese Stunde.”
Wählen Sie ein paar Ihrer Standorte - wir führen einen Back-Test gegen die Datenquelle durch, die Sie heute nutzen, und zeigen Ihnen den Unterschied, Zahl für Zahl.
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