La mayoría de los servicios meteorológicos se basan en un único modelo global. Nosotros enseñamos al aprendizaje automático a combinar los mejores del mundo, corregirlos con datos locales - y seguir corrigiendo, cada diez minutos.
El ML elige el mejor de más de 40 modelos para cada situación y lugar.
Modelos regionales con geografía detallada y orografía 3D.
Correcciones de nowcasting cada 10 minutos, minuto a minuto donde más importa.
Cuatro capas, una cadena: un multimodelo construido con aprendizaje automático, nuestro propio modelo regional, correcciones por IA en cada ubicación y nowcasting en tiempo real. Cada capa alimenta la siguiente - y todo el conjunto alimenta sus modelos aplicados.
La mayoría de los servicios refinan un único modelo global - así que su techo es la precisión de ese modelo. Nosotros vamos en la dirección contraria: nuestro sistema de aprendizaje automático estudia los errores históricos de cada modelo en cada situación y ubicación meteorológica, y luego los combina en una sola salida que elimina la mayoría de los sesgos. Ningún modelo por sí solo es el mejor en todas partes; el nuestro no tiene por qué serlo.
El multimodelo alimenta nuestros propios modelos regionales, que aumentan la resolución y tienen en cuenta la geografía local y la orografía 3D. Donde hay mediciones de estaciones, otra capa de IA corrige la salida para las particularidades de ese lugar exacto - y un meteorólogo profesional de guardia todavía puede intervenir.
El tiempo cambia rápido, así que nuestras salidas se corrigen continuamente frente a mediciones en tiempo real de estaciones y radares - la mayoría de las ubicaciones se actualizan cada 10 minutos, minuto a minuto donde más importa. El mismo motor combina después el tiempo con sus datos internos para construir modelos aplicados: demanda, afluencia, siniestros, producción.
“Ningún modelo meteorológico es el mejor en todas partes. Uno maneja bien las tormentas, otro las inversiones invernales, un tercero las temperaturas nocturnas. La habilidad está en saber en cuál confiar - para este lugar, esta variable, esta hora.”
Elija algunas de sus ubicaciones - ejecutaremos un back-test frente a la fuente de datos que usa hoy y le mostraremos la diferencia, cifra por cifra.
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