飛行可能是一個艱難的夏天。 比以往更多的乘客 根據運輸安全管理局的說法，將飛上天空。 而今年到目前為止的天氣並不完全配合。
A 暴風雪警告 在聖地亞哥，夏威夷航空公司飛往火奴魯魯的航班上突然發生的湍流導致 36 人受傷，一場 25 英寸的暴雨淹沒了佛羅里達州勞德代爾堡的一個機場：天空一直讓預報員感到困惑，讓旅客感到沮喪。
隨著氣候的持續變化，情況可能只會變得更糟。 “激烈的事件發生得越來越頻繁，而且超出了季節性常態，”該公司首席執行官雪莉·巴赫斯坦 (Sheri Bachstein) 說。 氣象公司IBM 的一部分，該公司開發天氣預報技術。
那麼，航班會變得更加顛簸和延誤嗎？ 不必要。 由人工智能驅動的新型傳感器、衛星和數據建模為旅行者提供了對抗更不穩定天氣的機會。
更好的數據，更智能的軟件
美國國家科學基金會主任艾米·麥戈文說，旅遊業“關心的是做出正確的天氣預報，因為天氣會影響一切” AI 天氣、氣候和沿海海洋學可信人工智能研究所 在俄克拉荷馬大學。
這些更好的天氣預報依賴於一種稱為機器學習的人工智能，從本質上講，計算機程序能夠使用數據來改進自身。 在這種情況下，公司會創建使用歷史和當前天氣數據進行預測的軟件。 該算法然後將其預測與結果進行比較，並從那裡調整其計算。 通過一遍又一遍地這樣做，該軟件可以做出越來越準確的預測。
輸入這些類型的軟件的數據量是巨大的。 例如，IBM 的建模系統集成了來自 100 個其他模型的信息。 除此之外，它還添加了來自全球商業建築、手機信號塔和私人住宅的 250,000 多個氣象站的風力、溫度和濕度數據。 此外，它還包含來自國家氣象局、國家海洋和大氣管理局以及聯邦航空管理局等來源的衛星和雷達報告。 一些世界上最強大的計算機然後處理所有這些信息。
以下是這一切如何改善您未來的旅行：
更安全、更平靜的飛行
天空越來越顛簸。 根據 最近的一份報告 來自美國國家航空航天局，“在典型的飛機巡航高度上的嚴重湍流可能會變得更常見兩到三倍。”
巴赫斯坦女士說，了解這些干擾在哪里以及如何避免它們“對航空公司來說至關重要”。
飛行員長期以來一直通過無線電向空中交通管制員報告他們遇到的湍流，讓在他們身後的飛機有機會及時點亮安全帶標誌，以應對惡劣的空氣。 現在，一個新的衛星群可以幫助更早地向他們發出警告。
明天.io總部位於波士頓的氣象情報公司，從美國空軍獲得了 1900 萬美元的贈款，用於發射 20 多顆氣象衛星，從今年年底開始發射兩顆，計劃於 2025 年完成。衛星星座將提供氣象報告覆蓋全球，涵蓋一些目前未被監測的地區。 據該公司稱，該系統將每小時報告一次情況，這是對目前可用數據的巨大改進。
新的天氣信息將在旅遊業之外得到廣泛應用。 不過，對於飛行員而言，他們將在駕駛艙內獲得更完整的信息，該公司首席營銷官丹·斯拉根 (Dan Slagen) 表示。
麥戈文博士說，去年 12 月導致夏威夷航空公司航班上數十人受傷的湍流來自“沒有及時報告的不斷變化的雷暴”。 她解釋說，當報告更頻繁地出現時，這種情況可以被觀察到並可以避免。
地面上的咆哮更少
美國聯邦航空局估計 大約四分之三的航班延誤與天氣有關. 強降水、強風、低能見度和閃電都會導致停機坪上出現纏結，因此機場正在尋找更好的方法來追踪它們。
天氣STEM，總部位於佛羅里達州，報告天氣數據並使用人工智能對其進行分析以提出建議。 該公司首席執行官埃德·曼蘇里 (Ed Mansouri) 表示，該公司還安裝了小型超本地氣象站，售價約為 20,000 美元，是老一代系統價格的五分之一。
雖然機場總是收到詳細的天氣信息，但 WeatherSTEM 是少數使用人工智能獲取這些數據並將其轉化為建議的公司之一。 例如，它分析來自全球閃電監測網絡的報告，該網絡顯示每時每刻的電磁活動，以指導飛機何時應避免降落和起飛，以及地勤人員何時應尋求庇護。 該軟件還可以幫助減少不必要的機場關閉，因為它對閃電路徑的分析比機場過去的分析更加精確。
該公司的氣象站可能包括微型多普勒雷達系統，該系統比標準系統更詳細地顯示降水及其運動； 監測風速和風向等因素的太陽能設備； 和數碼攝像機。 佛羅里達州的坦帕國際機場、勞德代爾堡-好萊塢國際機場和奧蘭多國際機場都在使用新的微型氣象站。
Mansouri 先生說，較低的價格將使較小的機場能夠使用這些設備，並使它們能夠在暴風雨期間改善運營，而較大的機場可能會安裝多個小型站。 他說，由於機場通常分佈在大片區域，因此條件（尤其是風）可能會有所不同，從而使這些設備成為有價值的工具。
更精確的數據和更先進的分析也有助於航空公司在寒冷天氣中更好地飛行。 飛機除冰成本高、污染大且耗時，因此當突然的天氣變化意味著必須進行兩次除冰時，這會對底線、環境和準時起飛產生影響。
Tomorrow.io 與 JetBlue 等航空公司合作，分析天氣數據，幫助地勤人員使用最有效的化學除冰噴霧。 例如，該系統可以根據溫度變化的速度建議用水稀釋多少化學品。 該系統還可以幫助機組人員決定是否需要一種叫做防冰的更厚的化學處理，並確定噴灑噴霧劑以限制污染和成本的最佳時間。
在俄克拉荷馬大學，McGovern 博士的團隊正致力於使用機器學習來開發能夠提前 30 分鐘或更長時間（而不是目前的 10 到 12 分鐘）提供雹暴警告的軟件。 這可以讓機組人員有更多時間保護飛機——這在她工作的俄克拉荷馬州等地尤其重要。 “我們看到高爾夫球從天而降，它們會造成真正的傷害，”麥戈文博士說。
更多的準時起飛和更順暢的航班很可能只是一個開始。 麥戈文博士說，氣象技術的進步正在“滾雪球”。
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