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5 Wege künstliche Intelligenz kann das SMB -Wachstum in einer Zeit wirtschaftlicher Unsicherheit in der Industrie unterstützen

admin — Tue, 08 Jul 2025 01:44:05 +0000

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Obwohl55% der kleinen und mittleren Unternehmen (KMBS) das erkennen künstliche Intelligenz (KI) könnte ihren Betrieb enorme Vorteile bringen,43% haben immer noch keine Pläne, KI zu verwenden Technologie.

Die wirtschaftliche Unsicherheit macht viele SMB -Eigentümer zögern, Änderungen vorzunehmen, da der Markt so instabil ist und die Budgets verschärft werden.

Dieses Zögern kann dazu führen, dass Unternehmen hinter dem Wettbewerb zurückfallen und ihr Wachstum riskieren.

In diesem Artikel diskutieren wir fünf verschiedene Möglichkeiten, wie KMU KI einführen kann, um ihre Effizienz zu verbessern und während der felsigen Wirtschaftslandschaft zu gedeihen.

1. Identifizieren Sie Markttrends

Mit der wirtschaftlichen Unsicherheit ist es schwieriger denn je, vorherzusagen, was um die Ecke ist, haben Geschäftsinhaber Angst, Risiken einzugehen.

KI kann große Datenmengen verwenden, um Markttrends in ihren frühen Stadien zu identifizieren. Durch eine Kombination aus Suchmaschinenverkehr, sozialen Medien und Geschäftsdaten können Verhaltensverschiebungen entdeckt werden, bevor der Development startet.

Für KMBs mit weniger Ressourcen und Finances hat AI endlose neue Möglichkeiten eröffnet. Jetzt, da sie auf Fortgeschrittene zugreifen können Datenanalyse Ohne einen qualifizierten Fachmann einzustellen oder große Geldsummen zu zahlen, können sie mit größeren Organisationen konkurrieren.

Aus geschäftlicher Sicht kann dieser Einblick einen unglaublichen Wert bieten. Wenn Sie in der Lage sind, sich von aufkommenden Developments zu lernen, bevor sie ihren Höhepunkt erreichen, können das Unternehmen Maßnahmen ergreifen und dem Wettbewerb voraus sind. Unabhängig davon InhaltDie Verwendung von Markttrends wird dazu beitragen, die Reichweite und das Engagement zu erhöhen.

2. Erstellen Sie eine optimierte Marketingstrategie

Die Artwork und Weise, wie ein SMB selbst vermarktet, kann der Unterschied zwischen einem erfolglosen Geschäftsunternehmen und einem schnell wachsenden Unternehmen sein. Obwohl das Advertising and marketing für das Wachstum eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung ist, ist es oft eines der ersten Dinge, die eine Budgetkürzung sehen, wenn der Cashflow eng ist.

Heutzutage, Zugang zu KI hat das Advertising and marketing für eine breitere Palette von Unternehmen zugänglicher gemacht.

Die Unterstützung von KI bedeutet, dass ein Unternehmen jetzt eine personalisierte Produktion produzieren kann Marketingstrategie Basierend auf ihrem Markenimage, Zielgruppen, Geschäftszielen und Finances. Dies bedeutet, dass sie ihre Bemühungen verbessern können, ohne unbedingt spezialisiertes Marketingwissen zu benötigen.

Sobald die Strategie eingeführt wurde, können auch KI -Instruments verwendet werden, um sie auszuführen. Von Surfer web optimization optimieren Inhalt Für Suchmaschinen zum Erstellen von kurzen Movies mit Crayo können Marken mit begrenzten Ressourcen nun ihre Marketingleistung maximieren und ihre On-line -Präsenz verbessern.

3. Verbesserung des Kundendienstes

Unter schwierigen wirtschaftlichen Bedingungen sind Kunden vorsichtiger als je zuvor, wenn sie Geld an neue Unternehmen übergeben. Die Anzahl der Personen, die Bewertungen überprüfen und ein Unternehmen gründlich überprüft haben, um sicherzustellen, dass sie sich für den besten Service oder das beste Produkt entscheiden.

Die Bereitstellung eines makellosen Kundendiensteserlebnisses kann dazu beitragen, sich zu etablieren Vertrauen unter neuen Kunden und aufbauen Loyalität. Wenn sich die Menschen beim Kontakt mit einem Unternehmen gehört und unterstützt fühlen, haben sie einen viel positiveren Eindruck des Unternehmens.

Wenn ein SMB Kann den Kundenservice nicht rund um die Uhr durch Telefonanrufe und E -Mail -Assist ermöglichen.

Ein KI -Chatbot verwendet Verarbeitung natürlicher Sprache Erstellen Sie personalisierte Antworten auf die schriftliche Abfrage eines Benutzers. Durch eine Kombination aus Geschäftsdaten, breiterem Wissen und der Analyse vergangener Antworten kann der Chatbot Unterstützung bei gemeinsamen Themen bieten.

Zusätzlich zu den Kunden eine höhere Bereitstellung Ebene des Kundendienstunterstützung,Verwendung von KI Um Anfragen zu verwalten, können Sie dazu beitragen, das Gewicht der Mitarbeiter des Unternehmens zu nehmen. Indem sie ihre Zeit befreien, können sich ihre Bemühungen an anderer Stelle im Geschäft konzentrieren.

4. Treffen Sie datengesteuerte Geschäftsentscheidungen

Die Anpassung an die sich ständig ändernde Landschaft ist für Unternehmen von entscheidender Bedeutung. Die Erwartungen der Verbraucher wachsen für immer, und wenn die Technologie zu einem so rasanten Preis voranschreitet, kann das Rückgang des Unternehmens ein Geschäft lassen, um mit dem Wettbewerb Schritt zu halten.

KMBs können KI nutzen, um fundierte Geschäftsentscheidungen zu treffen. Unabhängig davon, ob sie ihre Preisstrategie optimieren, ihr Inventar, das Finances für den bevorstehenden Zeitraum oder ein Einstellungsentscheidungen auf Lager haben, kann die Unterstützung von KI -Instruments das Risiko minimieren und ein genaueres Ergebnis erzielen.

KI -Instruments analysieren riesige Mengen an Geschäftsdaten sowie allgemeine Branchentrends, um schnell Lösungen vorzuschlagen. Da sie in der Lage sind, Muster zu identifizieren, die sonst Stunden und Stunden Arbeitskräfte dauern würden, kann ein SMB fundierte Entscheidungen treffen, für die keine fortschrittlichen Ressourcen erforderlich sind, die für kleinere Unternehmen nicht zugänglich sind.

In einer Zeit wirtschaftlicher Unsicherheit wird das Umschalten auf KI bei der Suche nach datengesteuerten Entscheidungen ein Unternehmen helfen, sich an die Zeiten anzupassen und sich an die Bedürfnisse des modernen Kunden anzupassen.

5. Verwaltungsaufgaben automatisieren

Heutzutage können tägliche Aufgaben, die bisher täglich Stunden in Anspruch nahmen, mit Hilfe der KI automatisiert werden.

Unabhängig davon, ob es sich um eine Dateneingabe, die Verarbeitung von Lohn- und Gehaltsabrechnungen, die Erstellung von Berichten oder das Bestandsverwaltung handelt, diese laufenden Aufgaben nehmen einen großen Teil der Zeit für die Mitarbeiter in Anspruch und nehmen sie von anderen Aufgaben weg, die mehr Fähigkeiten erfordern.

Die Verwendung von AI zur Automatisierung von Verwaltungsaufgaben kann ein großes Gewicht von den Schultern der Mitarbeiter nehmen und es ihnen ermöglichen, ihre Aufmerksamkeit auf andere Bereiche des Geschäfts zu lenken. Da werden sie jetzt mehr Zeit haben, um das Geschäft auszubauen undErstellen eines qualitativ hochwertigen KundenerlebnissesDer Gesamtablauf des Geschäfts wird verpflichtet.

Einige Beispiele für beliebte KI -Instruments unter den KMBs sind Microsoft Copilot zur Analyse von Daten und zum Erstellen von Microsoft -Dokumenten. Zoom KI -Begleiter zum Erstellen eines Transkripts eines Conferences und zum Zusammenfassen von wichtigsten Punkten und zum Erstellen einer benutzerdefinierten Inventarverwaltungssoftware.

Warum KMUs KI nicht mehr ignorieren können

Da die wirtschaftliche Unsicherheit es für KMBs schwieriger macht, neue Märkte zu nutzen, gibt es keinen Raum für Zögern. Unternehmen müssen sich umarmen ändern und weiterentwickeln, um mit den sich ständig ändernden Anforderungen des Verbrauchers Schritt zu halten.

Von der Identifizierung bevorstehender Markttrends bis hin zur Treffen datengesteuerter Geschäftsentscheidungen und der Nutzung der Macht der KI sollte in der heutigen Zeit ein Kinderspiel für KMBs sein.

Mit so vielen kostenlosen und kostengünstigen Instruments, mit denen große Datenmengen analysieren und in Sekundenschnelle fundierte Entscheidungen treffen können, haben KMBs eine nicht zuweisbare Gelegenheit, mit größeren Unternehmen zu konkurrieren.

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5 Wege, wie neue Technologien die Kundensegmentierung kleiner Unternehmen verändern

admin — Sun, 11 Aug 2024 09:23:31 +0000

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Die Vorteile einer präzisen Kundensegmentierung liegen für Unternehmen jeder Artwork und Größe auf der Hand, aber für kostenbewusste Startups und KMU kann der Advertising and marketing-ROI für technologieorientierte Kampagnen nicht hoch genug eingeschätzt werden.

Statistisch gesehen stammen 77 % des Advertising and marketing-ROI aus segmentierten, gezielten und getriggerten Kampagnen, während

77 % vonAdvertising and marketing-ROI stammt aus segmentierten, gezielten und ausgelösten Kampagnen, während nicht gezielte Kampagnen eine50 % niedrigere Klickrate (CTR) als segmentierte Kampagnen.

Eine genaue Segmentierung kann für kleine Unternehmen jedoch eine Herausforderung darstellen. Einerseits kann die Erstellung gezielter Kundensegmente dabei helfen, die Ausgaben für Marketingkampagnen für das ideale Kundenprofil zu optimieren, andererseits können die zur Erzielung dieser Genauigkeit erforderlichen Prozesse eine Belastung für die Ressourcen darstellen.

Neue Technologien tragen jedoch dazu bei, Begin-ups und KMUs, die bei ihren Ausgaben sparsamer agieren müssen, Chancengleichheit zu verschaffen. Vor diesem Hintergrund wollen wir uns fünf wichtige Möglichkeiten genauer ansehen, mit denen neue Technologien dazu beitragen, die Kundensegmentierung für kleine Unternehmen zu verändern:

Die Vorteile der KI nutzen

Der anhaltende Increase der künstlichen Intelligenz könnte zu einer präziseren und effektiveren Kundensegmentierung führen.

Durch die Nutzung von maschinellem Lernen (ML) als Teilmenge der KI kann Ihr Unternehmen die großen Datenmengen nutzen, die bei Ihren Interaktionen mit Kunden und Leads entstehen.

Mit KI und ML können SieKundendaten einsehen Sie können Ihre Kunden detaillierter analysieren und gezielte Einblicke in ihre Erwartungen, Ausgabenziele und Reaktion auf bestimmte Kampagnen gewinnen.

Mithilfe von Massive Information-Erkenntnissen können Unternehmen Kunden anhand demografischer, verhaltensbezogener, psychografischer oder prädiktiver Elemente trennen. Maschinelles Lernen kann vorhandene Daten analysieren, um die Parameter anhand von Erkenntnissen aus früheren Käufen, Surfgewohnheiten, Social-Media-Informationen und Kundeninteraktionen zu bestimmen und verfeinerte Segmente für die Gestaltung von Marketingstrategien zu erstellen.

Zeichnungsdaten aus EPOS

Es sind nicht immer komplexe KI- und ML-Lösungen erforderlich, um die riesigen Datenmengen zu erschließen, die Ihre Kunden Ihrem Unternehmen liefern können. Moderne elektronische Kassensysteme (EPOS) können eine Vielzahl von Erkenntnissen liefern, die dazu beitragen können, die Effizienz der Kundensegmentierung zu steigern.

Diese Systeme ermöglichen es Unternehmen,EPOS-Daten analysieren auf umfassender Ebene. Datensätze können je nach EPOS-Anbieter in umfangreiche Kategorien basierend auf Transaktionsdaten, Verkaufsberichten, Kunden, Lagerbeständen, Bankdaten, Buchhaltung und Rechnungsprüfung unterteilt werden.

Diese gezielten Erkenntnisse können dabei helfen, die Kundenpräferenzen, ihre bevorzugten Produkte und Dienstleistungen sowie das Wie, Wann, Warum und Wo ihres Kaufverhaltens zu ermitteln.

Durch die Einführung einer analytisch gesteuerten EPOS-Lösung können Sie Ihre Bemühungen zur Kundensegmentierung in ein modernes Level-of-Sale-System integrieren, das schnellere und effizientere Transaktionen ermöglicht.

Sicherung von Kundendaten

Ein weiteres wichtiges Anliegen kleiner Unternehmen bei der Kundensegmentierung ist die Sicherheit. Für Startups und KMU kann die Aussicht auf einen Verstoß gegen den Datenschutz nicht nur extrem kostspielig sein, sondern auch dem Ruf der Marke enormen Schaden zufügen.

95 % der Cybersicherheitsvorfälle bei KMUs verursachen SchädenKosten zwischen 647 und 511.987. Für Startups mit kleinem Finances könnte ein Sicherheitsversagen auf höherer Ebene fatale Folgen haben.

Glücklicherweise schreitet die Technologie rasant voran und bietet kleinen Unternehmen eine robustere Sicherheitsinfrastruktur.

Es gibt viele neue Cybersicherheitstools, die Unternehmen dabei helfen können, zuverlässig detailreiche Kundensegmente aufzubauen und gleichzeitig die Benutzer vor schwerwiegenden Sicherheitslücken zu schützen.

Führende Lösungen können außerdem nahtlose Datensicherungs- und Wiederherstellungslösungen bereitstellen, um sicherzustellen, dass Segmentierungsstrategien nicht durch einen plötzlichen Verlust von Kundeninformationen beschädigt werden.

Das Tolle an den Fortschritten in der Cybersicherheitstechnologie ist, dass sie es mehr Unternehmen ermöglichen, problemlosDatenschutzbestimmungen einhalten wie etwa die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) durch die Bereitstellung von Instruments und Funktionen, die Kundendaten schützen.

Beschaffung der nächsten Technology

Darüber hinaus wird die Beschaffungstechnologie für KMU zunehmend anpassungsfähiger, sodass sie schneller auf sich ändernde Kundendaten reagieren kann.

Neue Technologien zur Einholung von Angebotsanfragen (RFPs) bei mehreren Anbietern und datengesteuerte Kaufentscheidungen bei Wiederverkäufern und Worth-Added Resellern (VARs) sowie über Direktkanäle haben zur Innovation im Einkauf beigetragen.

Zentralisierte Marktplätze wie Amazon haben einen90 % Zufriedenheitsrate bei kleinen Unternehmen: Etwa 60 % der KMU nutzen die Plattform für die Beschaffung.

Dies bietet ein Maß an Flexibilität, das es Marken ermöglicht, schneller auf Kundendaten zu reagieren, um Lagerbestände aufzufüllen und neue Produkte zu entwickeln, die unterschiedliche Kundensegmente direkt ansprechen.

Durch die Hinzufügung von KI-Erkenntnissen werden wir mehr Entscheidungsträger in kleinen und mittleren Unternehmen dazu bringen, auf der Grundlage von Kundenverhaltensanalysen entschiedene Maßnahmen auf der Grundlage umsetzbarer Empfehlungen zu ergreifen und so sicherzustellen, dass jedem Section entsprechend seiner Bedeutung Rechnung getragen wird.

Social Listening nutzen

Social-Listening-Plattformen wie Brandwatch und Hootsuite bieten einebeispielloses Maß an Zielgenauigkeit für Kundensegmente in Unternehmen aller Größenordnungen.

Eine Type der Social-Listening-Strategie wird eingesetzt von61 % der Unternehmen heuteund der Ansatz kann erhebliche Vorteile für die Kundensegmentierung bringen.

Wenn es um die Analyse der enormen unstrukturierten Datenmenge geht, die in den sozialen Medien generiert wird, kann maschinelles Lernen eine große Hilfe sein, um bei KMU eine umfassendere Stimmungsanalyse zu ermöglichen.

Was denkt Ihre Zielgruppe wirklich über Ihr Unternehmen? Was sagt sie auf verschiedenen Plattformen? Wie versuchen Ihre Konkurrenten, Ihnen Marktanteile abzunehmen? All diese Fragen können in den riesigen Mengen unstrukturierter Daten beantwortet werden, die in den sozialen Medien generiert werden.

Durch die Fortschritte in der ML-Technologie können Marken einen generischen Überblick über die Stimmung des Publikums gewinnen, den sie zur Gestaltung von Strategien zur Kundensegmentierung nutzen können.

Der Weg zur Effizienz bei der Segmentierung

Die Kundensegmentierung ist ein fortlaufender Prozess. Das bedeutet, dass KMU ihre Strategien anhand ihrer jeweiligen Geschäftsziele und des Kundenfeedbacks kontinuierlich überprüfen sollten.

Bei den meisten Unternehmen können sich die Segmente im Laufe der Zeit ändern. Und da sich die Kundenerwartungen weiterentwickeln, kann es für kleine Unternehmen von Vorteil sein, neue Segmente zu schaffen, um neue Märkte zu erschließen oder sich an veränderte Verhaltensweisen anzupassen.

Dank der Technologie können Kleinunternehmen flexibel bleiben und zum günstigsten Zeitpunkt den besten Markt erobern. Die Einführung von Technologien der nächsten Technology magazine für KMU zwar wie ein finanzieller Vertrauensvorschuss erscheinen, doch die Vorteile können sich über Jahre hinweg in Type eines ROI auszahlen.

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Ein KI-Datensatz ebnet neue Wege zur Twister-Erkennung | MIT Information

admin — Mon, 05 Aug 2024 16:09:01 +0000

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Mit der Rückkehr des Frühlings auf der Nordhalbkugel beginnt die Tornadosaison. Der wirbelnde Trichter aus Staub und Trümmern eines Tornados ist ein unverkennbarer Anblick. Doch dieser Anblick kann für das Radar, das Werkzeug der Meteorologen, verdeckt sein. Es ist schwer, genau zu wissen, wann sich ein Twister gebildet hat oder warum.

Ein neuer Datensatz könnte Antworten liefern. Er enthält Radarrückmeldungen von Tausenden von Tornados, die in den letzten zehn Jahren die Vereinigten Staaten heimgesucht haben. Stürme, die Tornados hervorbrachten, werden von anderen schweren Stürmen flankiert, bei denen es nie zu solchen kam, einige mit nahezu identischen Bedingungen. Die Forscher des MIT Lincoln Laboratory, die den Datensatz kuratiert haben, nannten TorNethaben es nun als Open Supply freigegeben. Sie hoffen, damit Durchbrüche bei der Erkennung eines der mysteriösesten und gewaltigsten Phänomene der Natur zu ermöglichen.

„Viele Fortschritte werden durch leicht verfügbare Benchmark-Datensätze vorangetrieben. Wir hoffen, dass TorNet eine Grundlage für maschinelle Lernalgorithmen zur Erkennung und Vorhersage von Tornados legt“, sagt Mark Veillette, gemeinsam mit James Kurdzo der leitende Forscher des Projekts. Beide Forscher arbeiten in der Air Visitors Management Programs Group.

Zusammen mit dem Datensatz veröffentlicht das Staff auch darauf trainierte Modelle. Die Modelle sind vielversprechend, was die Fähigkeit des maschinellen Lernens zur Erkennung von Tornados angeht. Auf dieser Arbeit aufzubauen, könnte den Meteorologen neue Möglichkeiten eröffnen und ihnen helfen, genauere Warnungen bereitzustellen, die möglicherweise Leben retten.

Wirbelnde Unsicherheit

In den Vereinigten Staaten treten jedes Jahr etwa 1.200 Tornados auf, die Millionen bis Milliarden Greenback kosten. wirtschaftlicher Schaden und forderte im Durchschnitt 71 Todesopfer. Letztes Jahr gab es einen ungewöhnlich lang anhaltender Twister Auf einer 95 Kilometer langen Strecke in Mississippi kamen 17 Menschen ums Leben, mindestens 165 weitere wurden verletzt.

Tornados sind jedoch notorisch schwer vorherzusagen, da Wissenschaftler kein klares Bild davon haben, warum sie entstehen. „Wir können zwei Stürme sehen, die identisch aussehen, und einer wird einen Twister erzeugen, der andere nicht. Wir verstehen das nicht vollständig“, sagt Kurdzo.

Die Grundbestandteile eines Tornados sind Gewitter mit Instabilität, die durch rasch aufsteigende warme Luft und Windscherung verursacht wird, die Rotation verursacht. Wetterradare sind das wichtigste Instrument zur Überwachung dieser Bedingungen. Tornados liegen jedoch zu niedrig, um erkannt zu werden, selbst wenn sie sich mäßig nahe am Radar befinden. Wenn sich der Radarstrahl mit einem bestimmten Neigungswinkel weiter von der Antenne entfernt, steigt er höher über den Boden und sieht hauptsächlich Reflexionen von Regen und Hagel, die in der „Mesozyklone“, dem breiten, rotierenden Aufwind des Sturms, mitgeführt werden. Eine Mesozyklone erzeugt nicht immer einen Twister.

Angesichts dieser eingeschränkten Sicht müssen Meteorologen entscheiden, ob sie eine Tornadowarnung herausgeben oder nicht. Sie handeln dabei oft zu vorsichtig. Infolgedessen liegt die Charge der Fehlalarme bei Tornadowarnungen bei über 70 Prozent. „Das kann zu einem Syndrom führen, bei dem der Junge immer nur „Wolf“ ruft“, sagt Kurdzo.

In den letzten Jahren haben Forscher maschinelles Lernen eingesetzt, um Tornados besser erkennen und vorhersagen zu können. Rohdatensätze und Modelle waren jedoch nicht immer für die breite Öffentlichkeit zugänglich, was den Fortschritt behinderte. TorNet füllt diese Lücke.

Der Datensatz enthält mehr als 200.000 Radarbilder, von denen 13.587 Tornados zeigen. Die übrigen Bilder sind nicht tornadoartig und stammen von Stürmen in einer von zwei Kategorien: zufällig ausgewählte schwere Stürme oder Stürme mit Fehlalarm (solche, die einen Meteorologen dazu veranlassten, eine Warnung herauszugeben, aber keinen Twister hervorbrachten).

Jede Probe eines Sturms oder Tornados besteht aus zwei Sätzen von sechs Radarbildern. Die beiden Sätze entsprechen unterschiedlichen Radarschwenkwinkeln. Die sechs Bilder stellen unterschiedliche Radardatenprodukte dar, wie z. B. Reflektivität (zeigt die Niederschlagsintensität an) oder Radialgeschwindigkeit (zeigt an, ob sich der Wind auf das Radar zu oder von ihm weg bewegt).

Eine Herausforderung bei der Zusammenstellung des Datensatzes struggle zunächst die Suche nach Tornados. Innerhalb des Korpus der Wetterradardaten sind Tornados äußerst seltene Ereignisse. Das Staff musste diese Tornadoproben dann mit schwierigen Nicht-Tornadoproben abgleichen. Wäre der Datensatz zu einfach, etwa durch den Vergleich von Tornados mit Schneestürmen, würde ein auf den Daten trainierter Algorithmus Stürme wahrscheinlich zu sehr als tornadoartig klassifizieren.

„Das Schöne an einem echten Benchmark-Datensatz ist, dass wir alle mit denselben Daten arbeiten, mit demselben Schwierigkeitsgrad, und die Ergebnisse vergleichen können“, sagt Veillette. „Außerdem wird die Meteorologie für Datenwissenschaftler zugänglicher und umgekehrt. Es wird für diese beiden Parteien einfacher, an einem gemeinsamen Drawback zu arbeiten.“

Beide Forscher stehen für den Fortschritt, der durch übergreifende Zusammenarbeit entstehen kann. Veillette ist Mathematiker und Algorithmenentwickler, der schon lange von Tornados fasziniert ist. Kurdzo ist ausgebildeter Meteorologe und Experte für Signalverarbeitung. Während seines Studiums verfolgte er Tornados mit speziell angefertigten mobilen Radargeräten und sammelte Daten, die er auf neue Weise analysieren konnte.

„Dieser Datensatz bedeutet auch, dass ein Doktorand nicht ein oder zwei Jahre damit verbringen muss, einen Datensatz aufzubauen. Er kann direkt mit seiner Forschung beginnen“, sagt Kurdzo.

Dieses Projekt wurde finanziert durch das Lincoln Laboratory Initiative zum Klimawandeldessen Ziel darin besteht, die vielfältigen technischen Stärken des Labors zu nutzen, um zur Lösung der Klimaprobleme beizutragen, die die menschliche Gesundheit und die globale Sicherheit bedrohen.

Mit Deep Studying auf der Suche nach Antworten

Anhand des Datensatzes entwickelten die Forscher grundlegende Modelle für künstliche Intelligenz (KI). Besonders erpicht waren sie darauf, Deep Studying anzuwenden, eine Type des maschinellen Lernens, die sich hervorragend für die Verarbeitung visueller Daten eignet. Alleine kann Deep Studying aus Bildern eines Datensatzes Merkmale (Schlüsselbeobachtungen, die ein Algorithmus zur Entscheidungsfindung verwendet) extrahieren. Bei anderen Ansätzen des maschinellen Lernens müssen Menschen Merkmale zunächst manuell kennzeichnen.

„Wir wollten sehen, ob Deep Studying wiederentdecken kann, wonach die Leute bei Tornados normalerweise suchen, und sogar neue Dinge identifizieren kann, nach denen Meteorologen normalerweise nicht suchen“, sagt Veillette.

Die Ergebnisse sind vielversprechend. Ihr Deep-Studying-Modell zeigte eine ähnliche oder bessere Leistung als alle in der Literatur bekannten Twister-Erkennungsalgorithmen. Der trainierte Algorithmus klassifizierte 50 Prozent der schwächeren EF-1-Tornados und über 85 Prozent der Tornados mit der Einstufung EF-2 oder höher korrekt, was die verheerendsten und kostspieligsten Vorkommnisse dieser Stürme ausmacht.

Sie evaluierten außerdem zwei weitere Arten von maschinellen Lernmodellen und ein traditionelles Modell zum Vergleich. Der Quellcode und die Parameter aller dieser Modelle sind frei verfügbar. Die Modelle und der Datensatz werden auch in einem Papier bei einer Zeitschrift der American Meteorological Society (AMS) eingereicht. Veillette präsentierte diese Arbeit auf der Jahrestagung der AMS im Januar.

„Der wichtigste Grund, unsere Modelle zu veröffentlichen, ist, dass die Group sie verbessern und andere großartige Dinge tun kann“, sagt Kurdzo. „Die beste Lösung könnte ein Deep-Studying-Modell sein, aber jemand könnte feststellen, dass ein Modell ohne Deep Studying tatsächlich besser ist.“

TorNet könnte in der Wetter-Group auch für andere Zwecke nützlich sein, etwa für die Durchführung groß angelegter Fallstudien zu Stürmen. Es könnte auch mit anderen Datenquellen wie Satellitenbildern oder Blitzkarten ergänzt werden. Die Zusammenführung mehrerer Datentypen könnte die Genauigkeit von Modellen des maschinellen Lernens verbessern.

Schritte in Richtung Betrieb unternehmen

Kurdzo hofft, dass die Modelle nicht nur Tornados erkennen, sondern auch dazu beitragen könnten, die wissenschaftlichen Hintergründe ihrer Entstehung zu entschlüsseln.

„Als Wissenschaftler sehen wir alle diese Vorboten von Tornados – eine Zunahme der Rotation in geringer Höhe, ein Hakenecho in den Reflektivitätsdaten, einen spezifischen differentiellen Phasenfuß (KDP) und differentielle Reflektivitätsbögen (ZDR). Aber wie hängen sie alle zusammen? Und gibt es physikalische Erscheinungen, von denen wir nichts wissen?“, fragt er.

Diese Antworten könnten mithilfe erklärbarer KI herausgearbeitet werden. Erklärbare KI bezieht sich auf Methoden, die es einem Modell ermöglichen, seine Gründe für eine bestimmte Entscheidung in einem für Menschen verständlichen Format darzulegen. In diesem Fall könnten diese Erklärungen physikalische Prozesse aufdecken, die vor Tornados stattfinden. Dieses Wissen könnte dazu beitragen, Meteorologen und Modelle zu trainieren, die Anzeichen früher zu erkennen.

„Keine dieser Technologien soll jemals einen Meteorologen ersetzen. Aber vielleicht kann sie eines Tages Meteorologen in komplexen Situationen leiten und eine visuelle Warnung für ein Gebiet ausgeben, in dem Tornadoaktivität vorhergesagt wird“, sagt Kurdzo.

Eine solche Unterstützung könnte besonders nützlich sein, da die Radartechnologie immer besser wird und zukünftige Netzwerke möglicherweise dichter werden. Die Datenaktualisierungsrate in einem Radarnetzwerk der nächsten Technology wird voraussichtlich von fünf Minuten auf etwa eine Minute steigen, möglicherweise schneller, als Meteorologen die neuen Informationen interpretieren können. Da Deep Studying riesige Datenmengen schnell verarbeiten kann, könnte es sich intestine dazu eignen, Radarrückmeldungen in Echtzeit gemeinsam mit Menschen zu überwachen. Tornados können sich innerhalb von Minuten bilden und wieder verschwinden.

Doch der Weg zu einem funktionsfähigen Algorithmus ist lang, insbesondere in sicherheitskritischen Situationen, sagt Veillette. „Ich denke, die Meteorologen-Group ist verständlicherweise immer noch skeptisch gegenüber maschinellem Lernen. Eine Möglichkeit, Vertrauen und Transparenz zu schaffen, besteht darin, öffentliche Benchmark-Datensätze wie diesen bereitzustellen. Das ist ein erster Schritt.“

Die nächsten Schritte, so hofft das Staff, werden von Forschern auf der ganzen Welt unternommen, die sich von den Daten inspirieren lassen und motiviert sind, ihre eigenen Algorithmen zu entwickeln. Diese Algorithmen werden dann in Testumgebungen eingesetzt, wo sie schließlich den Meteorologen präsentiert werden, um den Übergangsprozess in den Betrieb einzuleiten.

Am Ende könnte der Weg wieder zum Vertrauen führen.

„Mit diesen Instruments werden wir vielleicht nie mehr als eine 10- bis 15-minütige Tornadowarnung erhalten. Aber wenn wir die Charge der Fehlalarme senken könnten, könnten wir Fortschritte bei der öffentlichen Wahrnehmung erzielen“, sagt Kurdzo. „Die Leute werden diese Warnungen nutzen, um die notwendigen Maßnahmen zu ergreifen, um ihr Leben zu retten.“

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