IA y clima

Primero defina el resultado físico o político. La previsión de un peligro local, la optimización de la energía de un edificio y la clasificación de imágenes satelitales tienen diferentes requisitos de datos y errores. Utilice una evaluación consciente del tiempo cuando el objetivo sea el futuro y pruebe eventos inusuales en lugar de solo condiciones promedio. Verificar la calidad de la medición y la cobertura geográfica. Es posible que un modelo entrenado en una configuración climática o de sensor no se transfiera a otra. Las observaciones faltantes y los cambios en la instrumentación pueden crear tendencias aparentes. Informar la incertidumbre y las consecuencias de alertas perdidas o falsas para las comunidades que utilizan la información. Medir el uso de recursos como parte del sistema. La capacitación y el servicio consumen energía, mientras que un flujo de trabajo optimizado puede reducir la energía en otros lugares. Establecer los límites y los supuestos de cualquier comparación; La estimación informática de un modelo no es automáticamente una evaluación del ciclo de vida completo. Mantenga clara la autoridad de decisión para acciones de emergencia, infraestructura y ambientales. Preservar las observaciones de origen y comunicar cuando un pronóstico esté fuera del rango evaluado.