


Diese künstliche Intelligenz ermöglicht es, meteorologische Vorhersagen zu optimieren, indem Daten von Satelliten, Radaren und anderen Messstationen verwendet werden, die nahezu in Echtzeit von KI-Modellen verarbeitet werden. Atmo AI verbessert die Genauigkeit der Vorhersagen erheblich und bietet bis zu 50% zusätzliche Präzision gegenüber herkömmlichen Modellen für Perioden von bis zu 14 Tagen. Zusätzlich zu mikroklimatischen Vorhersagen mit einer Granularität von bis zu 1 km² ist dieses Tool eine große Hilfe für Regierungen, Unternehmen und meteorologische Organisationen bei der proaktiven Bewältigung klimatischer Phänomene. Schnelle Vorhersagen und hohe Auflösung ermöglichen es so, schneller auf die Entwicklung der Wetterbedingungen zu reagieren und sie vorherzusehen. Atmo AI ist bekannt für seine Fähigkeit, zuverlässige und maßgeschneiderte Lösungen anzubieten, die in anspruchsvollen und vielfältigen Umgebungen unverzichtbar sind. Es ist das ideale Werkzeug für diejenigen, die ein hohes Maß an Genauigkeit und Schnelligkeit in der Wettervorhersage benötigen.
Dieses System sammelt in Echtzeit Wetterdaten über ein breites Netzwerk von Satelliten, bodennahen Stationen, Radaren und Meeresbojen. Die Verwendung von Modellen der Künstlichen Intelligenz ermöglicht es, Vorhersagen kontinuierlich zu verfeinern, wodurch Zuverlässigkeit und Genauigkeit für konkrete Anwendungen in Bereichen so kritisch wie Transport oder Landwirtschaft gestärkt werden.
Angesichts der Klima-Volatilität bietet dieses Tool Vorhersagen bis zu 40.000-mal schneller als herkömmliche Modelle. Diese außergewöhnliche Geschwindigkeit ist entscheidend für das Management von Notfallsituationen und die kurzfristige Planung in sensiblen Bereichen wie Zivilschutz und der Planung von Outdoor-Veranstaltungen.
Diese Technologie zeichnet sich durch eine verbesserte Genauigkeit von bis zu 50% gegenüber den fortschrittlichsten Vorhersagesystemen aus. Sie deckt verschiedene zeitliche Skalen ab, vom Nowcasting (24 Stunden) bis zur Mittelfrist (14 Tage), was besonders vorteilhaft ist für Sektoren, die stark von Wetterbedingungen abhängen, wie Landwirtschaft und das Management natürlicher Ressourcen.







