Stel je voor dat je naar een resort een paar staten verderop reist voor je welverdiende rust en ontspanning. Je installeert je in je hotelkamer, zet de televisie aan en tot je grote verrassing zie je - JIJ!

Je hebt het weerbericht niet opgenomen. Dit is eigenlijk de eerste keer dat je het gebied bezoekt. Maar iemand - ofiets - gebruikte je identiteit, legde je woorden in de mond, gooide wat afbeeldingen achter je aan en creëerde een kans om geld te verdienen.

Maar heb je dat goedgekeurd? Word je eerlijk gecompenseerd? En klopte de weersvoorspelling?

Als dit vergezocht lijkt, kunstmatige intelligentie (AI) vervangt al talent in verschillende industrieën. Avatars van popsterren zoals Miquela krijgen miljoenen views op haar door AI gegenereerde videoclips. Zelfs de overleden oprichter van KFC, Colonel Sanders, gaat tegenwoordig viral met een nieuwe look.

Als je een overwerkte meteoroloog bent die zich zorgen maakt dat een avatar je binnenkort zal vervangen, dan kun je op Baron rekenen. Als je een bedrijfsbeslisser bent die overweldigd wordt door weertechnologie die te ingewikkeld aanvoelt, dan kun je ook op Baron rekenen.

De sleutel tot het relevant en gewaardeerd blijven als meteoroloog in de AI-wereld is het benutten van de technologie om je werkefficiëntie en efficiëntie te verbeteren, waardoor je voortdurend je waarde bewijst voor je publiek en je werkgever.

Evenwichtig blijven in een brutale AI-wereld

AI is een modewoord dat schijnbaar overal is, van de spraakassistenten in onze huiskamers tot complexe algoritmen die zakelijke beslissingen aansturen. Hoewel de beslissing om het te omarmen of te verwerpen al voorbij is, kunnen we nog steeds een balans vinden die de meteoroloog ten goede komt en technologische kwetsbaarheden minimaliseert.

De weerindustrie is een enorme gemeenschap van wetenschappers, onderzoekers, ervaren communicators en de krachtigste computers ter wereld. Ondanks de escalatie van AI-ontwikkelingen is meteorologie nog steeds geen exacte wetenschap. En het zal waarschijnlijk nog vele jaren duren - zo niet decennia - voordat er een eenzijdig vertrouwen is gesteld in een machine voor elke weersituatie of -oplossing.

De laatste tijd draait de AI-hype vooral om het generatieve type, dat nu wordt gebruikt om e-mails te schrijven, afbeeldingen samen te stellen en video's te maken. Hoewel deze subset van AI nieuw en aantrekkelijk is voor een communicator, kunnen we nog veel meer uit AI halen ter ondersteuning van de hele meteorologische onderneming.

Verschillende weerbedrijven en overheidsinstanties hebben hun AI-inspanningen gericht op langetermijnvoorspellingen of klimaatmodellering. Er is indrukwekkende vooruitgang geboekt in de nauwkeurigheid van grootschalige functies, zoals ensemblevoorspellingen van tropische cyclonen. Er is ook revolutionaire vooruitgang geboekt in de rekencapaciteit van big data, wat heeft geleid tot verbeteringen in ruimtelijke en temporele resolutie.

De missie van Baron op het gebied van AI is om machine learning (ML) en grote taalmodellen (LLM) te gebruiken om de cognitieve belasting van een meteoroloog te verminderen tijdens kritieke weersituaties op de korte termijn, wanneer het identificeren, voorspellen en communiceren van bedreigingen het meest urgent is. We kunnen dit bereiken door slimmere gegevens te leveren, betere tools te bouwen en zinvolle samenwerkingsverbanden aan te gaan die mensen aan het roer houden terwijl we AI inzetten om levens te redden en eigendommen te beschermen. Dit is al 35 jaar de missie van het bedrijf.

Wat Machine Learning gemakkelijker maakt

Kleine veranderingen in complexe meteorologische processen kunnen het weer minder voorspelbaar maken. Dit wordt vaak het "vlindereffect" of chaos genoemd. Ervaren voorspellers kunnen dit gebrek verzachten door zich te herinneren hoe soortgelijke patronen zich gedroegen. Maar hun geheugen en bandbreedte zijn niet oneindig.

Een machine kan nu worden geleerd hoe een taak moet worden uitgevoerd door te leren en zich aan te passen aan zijn omgeving zonder expliciete instructies te volgen. Machine learning dringt door in ons dagelijks leven, zoals wanneer programma's voor ons worden voorgesteld op Netflix of wanneer onze bank ons waarschuwt voor mogelijke fraude. Baron gebruikt machine learning om realtime weerdetectie te verbeteren, betrouwbaardere kortetermijnvoorspellingen te doen en de presentatie van een meteoroloog te verbeteren.

Baron ClearScanTM is in de afgelopen vijf jaar ontwikkeld om klanten schonere radarbeelden te kunnen bieden. Het maakt gebruik van machine learning-technologie om automatisch niet-precipiterende radarterugkeren te verwijderen, waarbij het zich aanpast aan veranderingen in het landschap door nieuwe interferentie of andere afwijkende fenomenen.

De Baron Flash Flood Risk is een voorbeeld van hoe machine learning de kortetermijndetectie van overstromingen kan verbeteren. Een historische dataset van bodemvochtigheidsevolutie en afvloeiing wordt gekoppeld aan recente neerslaghoeveelheden en kortetermijnmodellering om te bepalen waar een extreme gebeurtenis waarschijnlijk is. AI en ML worden ook gebruikt om de snelheid en nauwkeurigheid van kortetermijnradarreflectie en voorspellingen van zwaar weer te verbeteren.

Hand Tracking van Baron tilt stormtracking naar een heel nieuw niveau. Het maakt gebruik van machine learning en computer vision technologieën om de nauwkeurigheid en reactiesnelheid van de Chroma-toets te verbeteren. In combinatie met Baron's geautomatiseerde stormtracks en waarschuwingen geeft het omroepen meer vertrouwen wanneer hun expertise er het meest toe doet.

Dit zijn slechts enkele voorbeelden van hoe de vooruitgang in AI achter de schermen kan worden gebruikt om het dagelijkse werk van meteorologen en weerbesluitvormers te verbeteren.

De toekomst van snellere opsporing en verspreiding

De druk op een meteoroloog om te presteren wanneer er levens op het spel staan is intens. AI kan de last van de meer gecompliceerde taken achter de schermen verlichten, zodat de communicator zich meer kan richten op zijn of haar prestaties. Een goede prestatie is niet genoeg als de inhoud achter de levering onnauwkeurig, te laat of zelfs misleidend is.

Situatiebewustzijn is essentieel om de beste weerbeslissing te nemen voor je publiek wanneer seconden het belangrijkst zijn. AI en LLM's kunnen potentiële dreigingen sneller detecteren, simuleren wat er eerder zou kunnen gebeuren en woorden of zinnen voorstellen om het risico effectiever over te brengen. Dit zou het zware werk van de technologie verlichten en de meteoroloog wat tijd teruggeven om zich meer te richten op communiceren.

LLM's kunnen ook tegelijkertijd de "time to market" van kritieke weersinformatie via meerdere platforms verkorten. Berichten op sociale media voor weerwaarschuwingen kunnen bijvoorbeeld automatisch worden gegenereerd met zorgvuldig samengestelde woorden die de gevolgen communiceren naar de gebruiker, niet alleen de semantiek. Content kan ook automatisch in meerdere talen worden vertaald om een breder publiek in real-time te bereiken.

Hoewel AI misschien nog niet onmisbaar is in het leven van een meteoroloog, neemt het onmiskenbaar een centrale plaats in in de toekomst van de weersvoorspelling. Zoals bij elk krachtig hulpmiddel, is het begrijpen van de risico's en voordelen essentieel om het potentieel ervan te benutten. Baron zal samenwerken met industrieën, overheden en werkgevers om ethische kaders en robuuste AI-oplossingen te ontwikkelen. Door dit te doen, kunnen we toekomstige ontwikkelingen sturen op een manier die meteorologen verbetert in plaats van ondermijnt.