기술 사업 및 스타트업 테크노에 대한 모든 것 Tae-yang (태양) 9월 29, 2025 0 Comments

AI가 날씨 앱을 대체하지 않는 이유 (아직)

AI 신뢰할 수있는 실시간 날씨 데이터레이더 기반 날씨 앱은 여전히 대체 할 수 없습니다. 이유는 다음과 같습니다.

AI 예측 우위의 환상

AI가 기사를 쓰고, 질병을 진단하고, 음악을 작곡하는 시대에, 스마트 폰 앱보다 날씨를 더 잘 예측할 수 있다고 믿고 싶어합니다. 그러나 기상학, 특히 단기, 하이퍼 로컬 예측은 표면 수준 패턴을 발견하는 것이 아닙니다. 그것은 더 깊은 물리 법칙과 그 패턴 뒤에있는 복잡한 데이터 구조를 발견하는 것입니다 – 사람들 (및 AI)이 대략적인 것만 할 수있는 것입니다.

\ 생성 AI 모델 (LLM, 확산 모델 등)은 기존 정보 해석 및 재 포장에 적합하지만 실시간으로 원시 환경 데이터 분석과 다릅니다. 일기 예보의 경우, 종종 레이더 및 위성 데이터에 대해 교육을받은 딥 러닝 모델은 이미 귀중한 역할을 수행하며 레이더 기반 앱은 여전히 실용적인 우위를 차지하고 있습니다.

레이더> 매 분마다 예측

오늘날 대부분의 날씨 AI 모델은 의존합니다 우편 처리 또는 지연 예측 출력 – 이미 몇 시간 전에 수치 기상 예측 (NWP)을 거친 데이터. 그러나 레이더 시스템은 예측하지 않습니다 – 그들은 관찰합니다.

\

도플러 레이더는 운동 중 강수량을 감지합니다
그들은 5-10 분마다 분위기를 스캔합니다 (또는 단계적 배열로 더 빨리).
앱 (Rain Viewer와 같은) 이이 데이터를 시각화하여 비가 어디에 있는지, 얼마나 강렬한 지, 현재 이동중인 위치를 보여줍니다.

\ ai 생성 요약은 주말 동안 포장하는 데 도움이 될 수 있지만 Radar는 지금 대피소를 달릴지 여부를 결정하는 데 도움이됩니다.

AI는 아직 물리적 인프라를 대체 할 수 없습니다

어려운 진실은 다음과 같습니다. 대부분의 생성 모델은 입력 데이터만큼 우수합니다. 그리고 그 데이터는 여전히 레이더, 위성, 기상 관측소와 같은 물리적 감지 네트워크에서 나옵니다.

\ 레이더 없음 = 실시간 반사가 없습니다. \ n 위성 없음 = 클라우드 커버리지 없음. \ n 센서 없음 = 지상 진실이 없습니다.

\ 이것은 날씨 앱이 순수한 디지털 도구와 근본적으로 다릅니다. AI가 비가 올 가능성을 “예측”할 수 있더라도 지구를 공전하는 300,000 톤 이상의 하드웨어와 끊임없이 하늘을 스캔하는 지상 레이더 네트워크를 대체 할 수 없습니다.

대기 시간 문제 ai는 해결할 수 없습니다 (아직)

레이더 시스템에는 자체 지연 (5-10 분)이 있지만 AI 모델이 훈련되면 필요한 경우마다 1 분마다 예측을 생성 할 수 있습니다. 실제 제한은 예측 속도가 아니라 훈련 속도와 비용입니다. 모델을 가르치거나 다시 교육하는 데 몇 개월과 방대한 자원이 필요할 수 있으며,이를 재교육 할 때까지 모델은 마지막 훈련에 따라 결과를 계속 생성 할 것입니다. 대조적으로 전통적인 알고리즘은 즉시 조정할 수 있습니다. 하나의 공식을 변경하며 다음 예측은 그 변화를 반영합니다. AI의 경우 작은 개선 사항이라도 완전한 재 훈련주기가 필요합니다.

\ Rain Viewer와 같은 앱은 Lucas-Kanade 및 Darts와 같은 광학 흐름 알고리즘을 제공하여 침전 운동을 실시간으로 추적하고 프로젝트하는 Pysteps 라이브러리로 구동되는 레이더 기반 Nowcasting Methods를 사용합니다. 단기 예측 (최대 1 시간)의 경우, 이러한 레이더 구동 기술은 대부분의 현재 딥 러닝 기반 AI 예측보다 더 정확합니다.

왜 시각화> 언어 화

AI는“가벼운 비가 오후 4시에 예상됩니다”라고 말할 수는 있지만 할 수 있습니다.

비의 정확한 위치를 보여 주시겠습니까?
움직이는 폭풍 전면을 추적 할 수 있습니까?
90 개 이상의 국가에서 줌 레벨 강도 시각화를 허용합니까?

\ 레이더 기반 시각화를 통해 사용자는 예측 단락을 읽는 것보다 더 빠르고 직관적 인 결정을 내릴 수 있습니다. 하이킹, 운전 또는 비행과 같은 시간에 민감한 시나리오의 경우, 시각적은 매번 언어 적 비트입니다.

AI는 여전히 강력한 조수입니다 (그리고 우리는 그것을 사용합니다)

이것은 AI가 기상 기술에 자리를 차지하지 않는다고 말하는 것은 아닙니다. Rain Viewer에서는 AI도 사용합니다. 그러나 일반적인 “예/아니오”예측과 달리 AI는 실제로 레이더 이미지를 읽고, 비가있는 곳과 이동중인 곳을 추적하고,이를 정확한 위치에 대한 하이퍼 로컬 예측으로 번역합니다. 비옷을 입을 것인지 말하는 대신 날씨 주변의 하루를 훨씬 더 정밀하게 계획하는 데 도움이됩니다.