第422章 徐教授,我有一些疑问(1/2)

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    而资源分配,则可以大大提高能源等各种资源的利用效率。

    如果人工智能可以在这些领域大放异彩的话,人类未来的生活会发生很大的改变。

    最后的一项,竞技游戏,则是相对最公平的一项,可以比较客观的反映出人工智能的计算能力。

    确定了这些细则后,比赛的日期,也定在了一个月之后。

    “徐教授,一个月的时间,会不会太短了一些?”

    韩书斌知道,除了竞技游戏的领域之外,其他的两個领域,我们还尚未开始着手研究。

    而IBM与谷歌那边,技术已经相对成熟了。

    “一个月的时间已经足够了,就定在这个时间吧。”

    见徐佑是如此的信心十足,韩书斌也便不再多问。

    其实即使把这个期限缩减到半个月,徐佑也是非常有信心,自己是可以完成这些工作的。

    对于这场量子竞赛,徐佑已经迫不及待了。

    “就先从天气预测的程序开始吧。”

    虽说徐佑之前还没有正式对人工智能的天气预测领域进行研究。

    但人工智能对天气的预测方法,徐佑还是非常了解的。

    在天气预测上,人工智能主要使用的方法,包括智能网格预报,与模型分析技术。

    智能网格预报,采用大数据分析技能,对大量天气数据进行全方位地挖掘与探析。

    通过这样的智能网格体系,让人工智能可以精准的预测各种天气。

    这样的天气预测方式,对于降水的预测即为准确,缺点就是预测的周期比较短,无法对数天之后的天气进行准确预测。

    另一种天气预测方式,是模型分析技术。

    模型分析技术同样会使用到各种大数据和人工智能,只是着重点在于,需要对一个复杂的气象系统建模。

    这种天气预测方式,短期内或许没有第一种方式预测得准确,但在长期内,有着较高的预测准确率。

    一个月内的天气,都可以较为精准的预测出来。

    只是,因为计算量过于庞大,对于计算机的性能要求非常高。

    甚至连很多超级计算机,都无法胜任如此庞大的计算量。

    但这些,对于计算速度极强的算经量子计算机来说,并不算什么问题。

    更何况,徐佑还有大脑仿真模拟这项技能,来帮助自己完成建模的工作。

    仅仅三天的时间,徐佑就完成了所有编程建模的工作,并让算经学会了对天气的预测。

    “我们算经的天气预测系统,同时学习了智能网格预报、模型分析技术等多项天气预测方法,可以通过自有的系统评分机制,对于天气进行准确的预测。在气象数据充足的情况下,算经可以近乎百分之百的预测24h内的天气。甚至对一个月之内的天气,都可以将预测准确率提升到95%以上。”

    因为天气受到的影响因素实在太多,想要百分百准确的预测几天后的天气,是一件几乎不可能做到的事情。

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