Pikslitest prognoosideni: põhjalik juhend ilmatehnoloogia ja -rakenduste loomiseks

Ilm on ülim universaalne kogemus. See dikteerib meie päevaplaane, mõjutab maailmamajandust ning omab nii loomise kui ka hävitamise väge. Sajandeid oleme vastuste saamiseks taevasse vaadanud. Täna vaatame oma ekraane. Nõudlus täpse, kättesaadava ja isikupärastatud ilmateabe järele pole kunagi olnud suurem, luues viljaka pinnase innovatsiooniks ilmatehnoloogias ja -rakendustes.

Kuid ilmarakenduse või keeruka prognoosimisplatvormi loomine on enamat kui lihtsalt temperatuuriikooni kuvamine. See on atmosfääriteaduse, suurandmete inseneeria, tarkvaraarenduse ja kasutajakeskse disaini keerukas koosmõju. See hõlmab kolossaalsete andmekogumite töötlemist satelliitidelt, mis tiirlevad sadade kilomeetrite kõrgusel Maa kohal, nende töötlemist superarvutites ja tulemuste tõlkimist intuitiivseteks, teostatavateks arusaamadeks ülemaailmsele publikule.

See põhjalik juhend viib teid ilmatehnoloogia kulisside taha. Olgu te arendaja, kes tunneb huvi tehnoloogiapaketi vastu, ettevõtja, kes sihib nišši kliimatehnoloogia valdkonnas, või tootejuht, kes soovib integreerida ilmaandmeid, see artikkel annab teile alusteadmised selles põnevas valdkonnas navigeerimiseks. Uurime andmeallikaid, vajalikku tehnoloogiat, teaduslikke mudeleid ja disainiprintsiipe, mis muudavad toored atmosfääriandmed usaldusväärseteks prognoosideks.

1. osa: Vundament – ilmaandmete allikate mõistmine

Kogu ilmatehnoloogia on üles ehitatud ühele põhilisele koostisosale: andmetele. Nende andmete kvaliteet, resolutsioon ja ajakohasus määravad otseselt iga prognoosi täpsuse. Neid andmeid kogutakse ulatuslikust ülemaailmsest instrumentide võrgustikust maal, õhus ja kosmoses.

Peamised andmekogumismeetodid

Ilmajaamad: Maapealsed jaamad mõõdavad pidevalt selliseid parameetreid nagu temperatuur, niiskus, tuule kiirus ja suund, õhurõhk ning sademed. Nende jaamade võrgustikud pakuvad olulisi maapealseid kontrollandmeid.
Ilmaõhupallid (raadiosondid): Kaks korda päevas sadadest asukohtadest üle maailma teele saadetavad õhupallid kannavad instrumente atmosfääri, mõõtes tingimusi erinevatel kõrgustel ja edastades andmed tagasi.
Radar: Dopplerradari süsteemid saadavad välja raadiolaineid sademete tuvastamiseks. Nad suudavad määrata nende asukohta, intensiivsust ja liikumist, muutes need hädavajalikuks tormide, vihma ja lume jälgimisel.
Satelliidid: Siit sai alguse suurandmete revolutsioon meteoroloogias. Geostatsionaarsed ja polaarorbiidil tiirlevad satelliidid pakuvad pidevat pildi- ja sensorandmete voogu, mis katab kõike alates pilveformatsioonidest ja merepinna temperatuuridest kuni atmosfääri niiskuse ja välgulöökideni.
Lennukid ja laevad: Kommertslennukid ja vabatahtlikud vaatluslaevad on varustatud anduritega, mis pakuvad väärtuslikke andmeid lennukõrgustelt ja kaugetelt ookeanialadelt.

Suurimad ülemaailmsed andmepakkujad

Kuigi te ei saa ise satelliiti orbiidile saata, saate juurdepääsu nende toodetud andmetele. Riiklikud ja rahvusvahelised meteoroloogiaorganisatsioonid on nende toorandmete peamised allikad. Nende võtmeisikute mõistmine on ülioluline:

NOAA (Riiklik Ookeani- ja Atmosfääriamet), USA: Maailma juhtiv organisatsioon, NOAA haldab laia valikut satelliite, radareid ja jaamu. Selle mudelid, nagu globaalne prognoosimissüsteem (GFS), on vabalt kättesaadavad ja moodustavad paljude kommertsilmateenuste selgroo kogu maailmas.
ECMWF (Euroopa Keskpika Ilmaennustuse Keskus), Euroopa: Sõltumatu valitsustevaheline organisatsioon, mida toetavad enamik Euroopa riike. Selle integreeritud prognoosimissüsteemi (sageli nimetatakse "Euro mudeliks") peetakse laialdaselt üheks kõige täpsemaks keskpika prognoosi mudeliks maailmas, kuigi juurdepääs selle täielikule andmekogumile on tavaliselt tasuline.
EUMETSAT (Euroopa Meteoroloogiliste Satelliitide Kasutamise Organisatsioon): Euroopa vaste NOAA-le satelliidioperatsioonide osas, pakkudes olulisi andmeid oma Meteosati ja Metopi satelliitidelt.
JMA (Jaapani Meteoroloogiaagentuur), Jaapan: Juhtiv agentuur Aasias, mis opereerib oma satelliite ning toodab kvaliteetseid piirkondlikke ja globaalseid prognoosimudeleid.
Teised riiklikud agentuurid: Paljud teised riigid, nagu Kanada (ECCC), Austraalia (BoM) ja Hiina (CMA), opereerivad keerukaid meteoroloogiateenuseid ja panustavad olulisi andmeid ülemaailmsesse võrgustikku.

Levinud andmevormingud

Ilmaandmeid ei edastata lihtsas tabelis. Need on spetsiaalsetes vormingutes, mis on loodud mitmemõõtmelise, georuumilise teabe käsitlemiseks:

GRIB (GRIdded Binary): Standardvorming töödeldud meteoroloogiliste andmete jaoks NWP mudelitest. See on väga tihendatud binaarne formaat, mis salvestab andmeid ruudustikuna, ideaalne selliste parameetrite jaoks nagu temperatuur või rõhk geograafilises piirkonnas.
NetCDF (Network Common Data Form): Ennast kirjeldav, masinasõltumatu vorming massiiv-orienteeritud teaduslike andmete jaoks. Seda kasutatakse laialdaselt satelliidi- ja radariandmete salvestamiseks.
GeoTIFF: Standard georeferents-teabe lisamiseks TIFF-pildifaili, mida kasutatakse sageli satelliidipiltide ja radarikaartide jaoks.
JSON/XML: Punktispetsiifiliste andmete või lihtsustatud prognooside edastamiseks API-de kaudu on need inimloetavad vormingud levinud. Need on ideaalsed rakenduste arendajatele, kes vajavad konkreetseid andmepunkte (nt "Mis on temperatuur Londonis?") ilma tooreid ruudustikufaile töötlemata.

2. osa: Ilmaplatvormi põhitehnoloogia pakett

Kui teil on andmeallikas olemas, vajate infrastruktuuri nende vastuvõtmiseks, töötlemiseks, salvestamiseks ja serveerimiseks. Tugeva ilmaplatvormi ehitamine nõuab kaasaegset, skaleeritavat tehnoloogiapaketti.

Taustasüsteemi arendus

Taustasüsteem on teie ilmateenuse masinaruum. See tegeleb andmete vastuvõtmise, töötlemise torujuhtmete, API loogika ja kasutaja autentimisega.

Programmeerimiskeeled: Python on domineeriv jõud tänu oma võimsatele andmeteaduse teekidele (Pandas, NumPy, xarray GRIB/NetCDF failide jaoks) ja robustsetele veebiraamistikele. Go kogub populaarsust oma suure jõudluse ja samaaegsuse tõttu, mis on ideaalne paljude API päringute käsitlemiseks. Java ja C++ kasutatakse ka suure jõudlusega andmetöötluse keskkondades prognoosimudelite endi käitamiseks.
Raamistikud: API-de ehitamiseks on levinud valikud raamistikud nagu Django/Flask (Python), Express.js (Node.js) või Spring Boot (Java).
Andmetöötlus: Tööriistad nagu Apache Spark või Dask on hädavajalikud massiivsete ilmaandmekogumite hajutatud töötlemiseks, mis ei mahu ühe masina mällu.

Andmebaasilahendused

Ilmaandmed esitavad ainulaadseid andmebaasi väljakutseid oma aegrea ja georuumilise olemuse tõttu.

Aegreaandmebaasid: Andmebaasid nagu InfluxDB, TimescaleDB või Prometheus on optimeeritud aja järgi indekseeritud andmepunktide salvestamiseks ja pärimiseks. See sobib ideaalselt ajalooliste vaatluste salvestamiseks ilmajaamast või prognoosiandmete salvestamiseks kindla asukoha kohta järgmise 48 tunni jooksul.
Geoandmebaasid: PostGIS (PostgreSQL-i laiendus) on tööstusharu standard geograafiliste andmete salvestamiseks ja pärimiseks. See suudab tõhusalt vastata küsimustele nagu "Leia kõik kasutajad selle tormi teel" või "Mis on keskmine sademete hulk selles piirkonnas?"
Objektisalvestus: Toorete, suurte failide nagu GRIB või NetCDF andmekogumite salvestamiseks on pilvepõhised objektisalvestusteenused nagu Amazon S3, Google Cloud Storage või Azure Blob Storage kõige kulutõhusam ja skaleeritavam lahendus.

Esikülje arendus

Esikülg on see, mida teie kasutaja näeb ja millega suhtleb. Selle peamine ülesanne on andmete visualiseerimine ja intuitiivse kasutajakogemuse pakkumine.

Veebirakendused: Kaasaegseid JavaScripti raamistikke nagu React, Vue või Angular kasutatakse interaktiivsete ja tundlike veebipõhiste ilmapaneelide loomiseks.
Mobiilirakendused: Natiivsete mobiilirakenduste jaoks on peamised keeled Swift (iOS) ja Kotlin (Android). Platvormiülesed raamistikud nagu React Native või Flutter võimaldavad arendajatel luua mõlemale platvormile ühest koodibaasist, mis võib olla kulutõhus strateegia.
Kaardirakenduste teegid: Andmete kuvamine kaardil on põhifunktsioon. Teegid nagu Mapbox, Leaflet ja Google Maps Platform pakuvad tööriistu rikkalike, interaktiivsete kaartide loomiseks kihtidega radari, satelliidipiltide, temperatuurigradientide ja muu jaoks.

Pilveinfrastruktuur

Kui te ei plaani oma andmekeskust ehitada, on pilv ilmatehnoloogia jaoks vältimatu. Võimalus skaleerida arvutus- ja salvestusressursse vastavalt vajadusele on ülioluline.

Pakkujad: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ja Microsoft Azure on kolm peamist tegijat. Kõik pakuvad vajalikke teenuseid: virtuaalmasinad (EC2, Compute Engine), objektisalvestus (S3, GCS), hallatud andmebaasid ja serverivabad funktsioonid (Lambda, Cloud Functions).
Võtmeteenused: Otsige teenuseid, mis toetavad konteineriseerimist (Docker, Kubernetes) rakenduste järjepidevaks juurutamiseks ja serverivabu funktsioone sündmuspõhiste andmetöötlusülesannete käitamiseks ilma servereid haldamata.

3. osa: Ilmaandmete kättesaamine ja töötlemine

Teie tehnoloogiapakett on planeeritud. Kuidas nüüd saada see ülemaailmsete ilmaandmete tulv oma süsteemi? Teil on kaks peamist teed: töötada toorandmetega või kasutada ilma API-d.

API-keskne lähenemine

Enamiku rakenduste arendajate jaoks on see kõige praktilisem lähtepunkt. Ilma API pakkuja teeb ära raske töö toorandmete hankimisel, puhastamisel ja töötlemisel sellistest mudelitest nagu GFS ja ECMWF. Nad pakuvad puhtaid, hästi dokumenteeritud API otspunkte, mis edastavad andmeid lihtsas JSON-vormingus.

Plussid:

Lihtsus: Lihtne integreerida igasse rakendusse.
Kiire turuletoomine: Töötava prototüübi saab valmis tundide, mitte kuudega.
Vähendatud keerukus: Pole vaja hallata terabaite toorandmeid ega keerukaid töötlemistorujuhtmeid.

Miinused:

Kulu: Enamikul kvaliteetsetel API-del on kasutusmahupõhine hinnastamine, mis võib suuremahuliseks muutudes kalliks osutuda.
Vähem paindlikkust: Olete piiratud andmepunktide ja vormingutega, mida pakkuja pakub. Te ei saa luua kohandatud tuletatud tooteid.
Sõltuvus: Teie teenuse usaldusväärsus on seotud teie API pakkuja usaldusväärsusega.

Juhtivad ülemaailmsed ilma API pakkujad:

OpenWeatherMap: Väga populaarne hobikasutajate ja arendajate seas oma helde tasuta paketi tõttu.
AccuWeather: Suur kommertstegija, tuntud oma kaubamärgiga prognooside ja laia andmetoodete valiku poolest.
The Weather Company (IBM): Varustab ilmaga Apple'i seadmeid ja paljusid teisi suuri ettevõtteid, pakkudes väga üksikasjalikke andmeid.
Meteomatics: Võimas API, mis võimaldab pärida andmeid mis tahes punkti kohta maakeral, interpoleerides andmeid parimatest saadaolevatest mudelitest.

Toorandmete lähenemine

Kui teie eesmärk on luua unikaalseid prognoose, käitada oma mudeleid või teenindada nišiturgu (nt lennundus, põllumajandus, energeetika), peate töötama otse toorete GRIB- ja NetCDF-failidega allikatest nagu NOAA NOMADS server või ECMWF andmeportaal.

See tee hõlmab andmete vastuvõtmise torujuhtme ehitamist:

Hankimine: Kirjutage skriptid uute mudeliandmete automaatseks allalaadimiseks kohe, kui need kättesaadavaks muutuvad (tavaliselt iga 6 tunni järel globaalsete mudelite puhul).
Parssimine ja ekstraheerimine: Kasutage teeke nagu `xarray` (Python) või käsurea tööriistu nagu `wgrib2` binaarfailide parssimiseks ja spetsiifiliste muutujate (nt 2 meetri temperatuur, 10 meetri tuule kiirus) ning geograafiliste piirkondade ekstraheerimiseks.
Teisendamine ja salvestamine: Teisendage andmed kasutajasõbralikumasse vormingusse. See võib hõlmata ühikute teisendamist, andmepunktide interpoleerimist konkreetsete asukohtade jaoks või töödeldud ruudustiku salvestamist geoandmebaasi või objektisalvestusse.
Serveerimine: Ehitage oma sisemine API, et serveerida neid töödeldud andmeid oma esikülje rakendustele või äriklientidele.

See lähenemine pakub ülimat kontrolli ja paindlikkust, kuid nõuab märkimisväärseid investeeringuid inseneeriasse, infrastruktuuri ja meteoroloogilisse ekspertiisi.

4. osa: Maailmatasemel ilmarakenduse põhifunktsioonide loomine

Suurepärane ilmarakendus on enamat kui lihtsalt temperatuuri kuvamine. See seisneb keerukate andmete esitamises intuitiivsel ja kasulikul viisil.

Hädavajalikud funktsioonid

Hetkeolud: Kohene ülevaade: temperatuur, "tundub nagu" temperatuur, tuul, niiskus, rõhk ja kirjeldav ikoon/tekst (nt "Vahelduv pilvisus").
Tunnipõhised ja päevaprognoosid: Selge, skaneeritav vaade järgmise 24–48 tunni ja eelseisva 7–14 päeva kohta. See peaks sisaldama kõrgeimat/madalaimat temperatuuri, sademete tõenäosust ja tuult.
Asukohateenused: Kasutaja asukoha automaatne tuvastamine GPS-i kaudu ning võimalus otsida ja salvestada mitut asukohta üle maailma.
Ohtliku ilma hoiatused: See on kriitiline ohutusfunktsioon. Integreerige ametlike valitsuse hoiatussüsteemidega (nagu NOAA/NWS hoiatused USA-s või Meteoalarm Euroopas), et pakkuda tõuketeateid ohtlike ilmastikutingimuste kohta.

Täiustatud ja eristuvad funktsioonid

Interaktiivsed radari/satelliidi kaardid: Paljude kasutajate jaoks kõige kaasahaaravam funktsioon. Võimaldage neil vaadata animeeritud radaritsükleid sademete jälgimiseks ja satelliidikaarte pilvkatte nägemiseks. Kihtide lisamine tuule, temperatuuri ja hoiatuste jaoks loob võimsa visualiseerimisvahendi.
Minutipõhised sademete prognoosid (Nowcasting): Hüperlokaalsed prognoosid, mis ennustavad näiteks "Kerge vihm algab 15 minuti pärast". See tugineb sageli kõrge eraldusvõimega radariandmetele ja masinõppe mudelitele.
Õhukvaliteedi indeks (AQI) ja õietolmu andmed: Terviseteadlike kasutajate jaoks üha olulisem. Neid andmeid hangitakse sageli teistest agentuuridest kui ilmaandmeid.
UV-indeks ja päikese/kuu ajad: Kasulikud elustiili funktsioonid, mis lisavad väärtust minimaalse lisapingutusega.
Ajaloolised ilmaandmed: Võimaldage kasutajatel otsida ilmastikutingimusi möödunud kuupäeva kohta, mis võib olla kasulik reisi planeerimisel või uurimistöös.
Isikupärastamine: Võimaldage kasutajatel kohandada oma armatuurlauda ja seada hoiatusi konkreetsete tingimuste jaoks (nt "Hoiata mind, kui temperatuur langeb alla nulli" või "kui tuule kiirus ületab 30 km/h").

5. osa: Prognoosimise teadus - mudelid ja masinõpe

Tõeliseks uuendustegevuseks peate mõistma, kuidas prognoosi tehakse. Kaasaegse meteoroloogia tuum on numbriline ilmaprognoos (NWP).

Kuidas NWP mudelid töötavad

NWP mudelid on massiivsed diferentsiaalvõrrandite süsteemid, mis kirjeldavad atmosfääri füüsikat ja dünaamikat. Need töötavad samm-sammult:

Andmete assimileerimine: Mudel algab atmosfääri hetkeseisundist, mis on loodud kõigi vaatlusandmete (satelliitidelt, õhupallidelt, jaamadelt jne) assimileerimisel gloobuse 3D-ruudustikku.
Simulatsioon: Superarvutid lahendavad seejärel füüsikalised võrrandid (mis reguleerivad vedelike dünaamikat, termodünaamikat jne), et simuleerida, kuidas see seisund aja jooksul areneb, liikudes edasi lühikeste sammudega (nt 10 minutit korraga).
Väljund: Tulemuseks on GRIB-fail, mis sisaldab atmosfääri prognoositud seisundit erinevatel ajahetkedel tulevikus.

Erinevatel mudelitel on erinevad tugevused. GFS on globaalne mudel, millel on hea üldine jõudlus, samas kui ECMWF on sageli täpsem keskpikas perspektiivis. Kõrge eraldusvõimega mudelid nagu HRRR (High-Resolution Rapid Refresh) USA-s pakuvad väga üksikasjalikke lühiajalisi prognoose väiksema piirkonna kohta.

Tehisintellekti ja masinõppe tõus

Tehisintellekt/masinõpe ei asenda NWP mudeleid, vaid täiendab neid võimsatel viisidel. See muudab ilmaennustamist, eriti hüperlokaalsel tasandil.

Lähiennustus (Nowcasting): Masinõppe mudelid, eriti süvaõppe lähenemised nagu U-Nets, suudavad analüüsida hiljutiste radaripiltide jadasid, et ennustada sademete liikumist järgmise 1-2 tunni jooksul uskumatult täpselt, ületades sageli traditsioonilisi meetodeid.
Mudeli järeltöötlus: Toores NWP väljund sisaldab sageli süstemaatilisi vigu (nt mudel võib järjekindlalt ennustada teatud oru jaoks liiga külmi temperatuure). Masinõpet saab treenida nende vigade parandamiseks ajaloolise jõudluse põhjal, protsess, mida nimetatakse mudeli väljundi statistikaks (MOS).
Tehisintellektil põhinevad mudelid: Ettevõtted nagu Google (GraphCastiga) ja Huawei (Pangu-Weatheriga) ehitavad nüüd tehisintellekti mudeleid, mis on treenitud aastakümnete pikkuste ajalooliste ilmaandmete põhjal. Need mudelid suudavad toota prognoose minutitega murdosa riistvaraga, võrreldes tundidega, mida traditsioonilised NWP mudelid superarvutites vajavad. Kuigi see on alles arenev valdkond, lubab see revolutsiooni prognoosimise kiiruses ja tõhususes.

6. osa: Disain ja kasutajakogemus (UX) ilmarakendustes

Maailma kõige täpsemad andmed on kasutud, kui need on halvasti esitatud. Tiheda konkurentsiga turul on kasutajakogemus (UX) peamine eristav tegur.

Tõhusa ilma-UX-i põhimõtted

Selgus ennekõike: Peamine eesmärk on vastata kasutaja küsimusele kiiresti. "Kas ma vajan jopet?" "Kas mu lend hilineb?" Kasutage puhast tüpograafiat, intuitiivseid ikoone ja loogilist infohierarhiat.
Andmete visualiseerimine on võtmetähtsusega: Ärge näidake lihtsalt numbreid. Kasutage graafikuid temperatuuritrendide näitamiseks, värvikoodiga kaarte radari jaoks ja animeeritud vektoreid tuule jaoks. Hea visualiseerimine muudab keerukad andmed koheselt mõistetavaks.
Järkjärguline avalikustamine: Näidake kõige olulisemat teavet esiplaanil (hetketemperatuur, lühiajaline prognoos). Võimaldage kasutajatel puudutada või süveneda, et saada rohkem üksikasju, nagu niiskus, rõhk või tunnipõhised andmed. See väldib kasutaja ülekoormamist.
Juurdepääsetavus: Veenduge, et teie rakendus oleks kõigile kasutatav. See tähendab hea värvikontrasti pakkumist vaegnägijatele, ekraanilugejate toetamist ja selge, lihtsa keele kasutamist.
Globaalne ja kultuuriline teadlikkus: Kasutage universaalselt mõistetavaid ikoone. Kuvage ühikuid (Celsius/Fahrenheit, km/h/mph) vastavalt kasutaja piirkondlikele eelistustele. Olge teadlik sellest, kuidas ilma tajutakse erinevates kliimades. "Kuum" päev Helsingis on väga erinev "kuumast" päevast Dubais.

7. osa: Monetiseerimine ja ärimudelid

Ilmateenuse ehitamine ja hooldamine ei ole odav, eriti suuremahuliselt. Selge monetiseerimisstrateegia on hädavajalik.

Reklaam: Kõige levinum mudel tasuta rakenduste jaoks. Bänner- või videoreklaamide kuvamine võib tulu teenida, kuid see võib ka kasutajakogemust halvendada.
Freemium/Tellimus: Paku tasuta, reklaamidega toetatud versiooni põhifunktsioonidega. Seejärel paku premium-tellimust, mis eemaldab reklaamid ja avab täiustatud funktsioonid, nagu detailsemad kaardid, pikemaajalised prognoosid või spetsiaalsed andmed nagu õhukvaliteet. See on populaarne ja tõhus mudel.
B2B andmeteenused: Kõige tulutoovam, kuid ka kõige keerulisem mudel. Pakendage oma töödeldud ilmaandmed ja müüge API juurdepääsu teistele ettevõtetele ilmatundlikes tööstusharudes nagu põllumajandus (külvi/koristuse prognoosid), energeetika (nõudluse ja taastuvenergia tootmise ennustamine), kindlustus (riski hindamine) või logistika (marsruudi planeerimine).

Järeldus: Tulevik on prognoosis

Ilmatehnoloogia valdkond on dünaamilisem ja olulisem kui kunagi varem. Kuna meie kliima muutub, kasvab vajadus täpsemate, pikemaajaliste ja väga lokaliseeritud prognooside järele. Ilmatehnoloogia tulevik asub mitme põneva suundumuse ristumiskohas:

Hüper-isikupärastamine: Liikumine piirkondlikest prognoosidest kaugemale, prognooside poole, mis on kohandatud indiviidi konkreetsele asukohale ja planeeritud tegevustele.
Tehisintellekti domineerimine: Tehisintellektil põhinevad mudelid muutuvad kiiremaks ja täpsemaks, võimaldades uusi tooteid ja teenuseid, mis on praegu arvutuslikult liiga kulukad.
Asjade interneti (IoT) integreerimine: Andmed ühendatud autodest, droonidest ja isiklikest ilmajaamadest loovad enneolematult tiheda vaatlusvõrgu, mis toidab ja parandab mudeleid.
Kliimatehnoloogia sünergia: Ilmaennustus on laiema kliimatehnoloogia tööstuse nurgakivi, pakkudes kriitilisi andmeid taastuvenergia võrkude haldamiseks, põllumajanduse optimeerimiseks ja äärmuslike ilmastikunähtuste mõjude leevendamiseks.

Ilmatehnoloogia loomine on teekond kosmose avarusest ekraanil oleva pikslini. See nõuab ainulaadset segu teaduslikust arusaamast, insenerioskustest ja sügavast keskendumisest kasutajale. Neile, kes on valmis väljakutsetega tegelema, on võimalus luua tööriistu, mis aitavad inimestel üle kogu maailma oma maailmas navigeerida, tohutu ja sügavalt rahuldust pakkuv.