नई दिल्ली: न्यूज़ीलैंड के कृषि तकनीक कंपनियों के लिए डेटा सटीकता बढ़ाने के लिए एक छात्र ने एआई का उपयोग करके मौसम स्टेशनों में समस्याओं को पहचाना है। Student develops AI to detect weather station issues, enhancing data accuracy for New Zealand's agri-tech firms.

एक ऑकलैंड विश्वविद्यालय के छात्र, अमन तिवारी, न्यूज़ीलैंड की कृषि-टेक कंपनी, HortPlus के लिए मौसम डेटा की गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक मशीन लर्निंग मॉडल विकसित कर रहे हैं। A University of Auckland student, Aman Tyagi, is developing a machine learning model to enhance the quality of weather data for New Zealand's agri-tech company, HortPlus. मॉडल मौसम स्टेशन के डेटा में अनियमितताओं को पहचानता है, यह संकेत देता है कि जब मरम्मत की आवश्यकता होती है। The model identifies anomalies in weather station data, signaling when maintenance is needed. इससे डेटा सटीकता और पूर्वानुमान में सुधार हो सकता है, जिससे HortPlus ही नहीं बल्कि मौसम स्टेशनों का प्रबंधन करने वाले अन्य संगठनों को भी लाभ हो सकता है। This can improve data accuracy and forecasting, benefiting not only HortPlus but potentially other organizations managing weather stations.