印度的人工智能季风预测显示了AI在天气预报中的巨大潜力。最近的研究表明，这种预测能够帮助38百万农民做出更好的农业决策，比如何时种植作物。这项研究使用了一种名为NeuralGCM的模型，它结合了传统的物理方法和机器学习技术，以兼顾准确性和成本效益。
NeuralGCM的成功让美国芝加哥大学受到启发，开始将这种技术推广到东非和西非等地区。这些地区的季节性降雨和热浪预测也会得到改进。
尽管取得了重要进展，科学家们认为，AI模型仍需进一步发展，以提供更全面的气象数据，并对农民提供更好的支持。这包括向农民传输关于土壤水分和气候变化的关键信息。
难词
- 预测 — 根据数据推测未来情况。季风预测
- 农民 — 从事农业的人。
- 作物 — 种植的植物，通常供食用。
- 技术 — 将知识应用于实际的方式。这种技术
- 模型 — 用于模拟或分析的结构。NeuralGCM的模型
- 气候 — 某地区长时间的天气情况。气候变化
- 数据 — 信息或数字集合，通常用于分析。气象数据
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讨论问题
- 你认为AI在农业中还可以如何应用？
- 气候变化对农业有什么影响？
- 如何帮助农民获取气候数据？
