حزمة كليمافيجن للتنبؤ الذكي بالطقس

Climavision Horizon AI Forecasting Suite عبارة عن حزمة نماذج تنبؤ بالطقس معززة بالذكاء الاصطناعي، توفر توقعات عالية الدقة من مستوى الموقع المحدد وحتى النطاق العالمي للجهات الحكومية والشركات في القطاعات الحساسة للطقس مثل الطاقة والمرافق والتأمين واللوجستيات. تتميز الحزمة بدمج بيانات رصد مملوكة وتقنيات رادار إضافية مع نماذج التنبؤ العددية الحكومية لتحسين دقة التنبؤ وسرعة الحصول على النتائج عبر آفاق زمنية تمتد من الوقت الفعلي إلى التنبؤات الموسمية.

أداة Climavision Horizon AI Forecasting Suite تُقدَّم كخدمة مدفوعة وليست أداة مجانية، حيث تستهدف المؤسسات التي تحتاج إلى بيانات طقس احترافية عالية الدقة على مستوى الأصول والمواقع. غالباً ما يتم تسعير الخدمة اعتماداً على نوع المنتجات المستخدمة، وحجم البيانات، وطريقة الوصول (مثل الواجهة البرمجية أو المنصة التفاعلية)، لذلك يحتاج المستخدم للتواصل مع فريق المبيعات للحصول على عرض سعر مخصص يتناسب مع حالة الاستخدام.

توفر الحزمة مجموعة من النماذج المتخصصة مثل Horizon AI Global وHIRES وPoint وS2S، والتي تغطي التنبؤات العالمية والمحلية والنقطية والبعيدة المدى، مع قدرة على الجمع بين نماذج حكومية وبيانات ملكية لتحسين الدقة. كما تقدم توقعات عالية الدقة مكانياً وزمنياً (مثل شبكات على مستوى الكيلومتر وتحديثات كل ساعة أو أقل)، مع تقنيات استيعاب بيانات متقدمة وتصحيح انحياز بالذكاء الاصطناعي، بالإضافة إلى واجهات تفاعلية وواجهات برمجية (مثل GRIB2) تسهّل دمج التوقعات في أنظمة دعم القرار في مجالات مثل توليد الطاقة وإدارة الأحمال وتقييم مخاطر الطقس.

لبدء استخدام الحزمة، يقوم المستخدم عادة بالتواصل مع Climavision لتحديد حالة الاستخدام (مثل الطاقة أو التأمين أو الخدمات اللوجستية) واختيار المنتجات الأنسب من المجموعة (Global أو HIRES أو Point أو S2S). بعد الاتفاق على خطة التسعير، يمكن الوصول إلى التنبؤات عبر منصة ويب تفاعلية لعرض الخرائط والطبقات الجوية أو عبر واجهات برمجية وملفات بيانات متخصصة، بحيث يمكن لفِرق التقنية دمج البيانات مباشرة في أنظمة التخطيط وإدارة المخاطر وتشغيل الأصول.

المنصة في جوهرها تعتمد على بيانات ونماذج طقس رقمية، وغالباً ما تكون الواجهات والوثائق باللغة الإنجليزية، بينما يمكن للمستخدمين دمج البيانات في أنظمتهم الخاصة بأي لغة واجهة بما فيها العربية، أو استخدام طبقات ترجمة خارجية لواجهة الاستخدام. كبدائل، يمكن للمؤسسات النظر في مزودي بيانات طقس وتنبؤات رقمية أخرى مدعومة بالذكاء الاصطناعي أو بالنماذج العددية التقليدية، إلا أن الاختيار بين البدائل يعتمد على عوامل مثل دقة التنبؤ المطلوبة، مدى التغطية الجغرافية والزمنية، نوع واجهات البرمجة المتاحة، والتكلفة الإجمالية مقارنة بقيمة القرارات التي تعتمد على الطقس.