而资源分配，则可以大大提高能源等各种资源的利用效率。
如果人工智能可以在这些领域大放异彩的话，人类未来的生活会发生很大的改变。
最后的一项，竞技游戏，则是相对最公平的一项，可以比较客观的反映出人工智能的计算能力。
确定了这些细则后，比赛的日期，也定在了一个月之后。
“徐教授，一个月的时间，会不会太短了一些？”
韩书斌知道，除了竞技游戏的领域之外，其他的两个领域，我们还尚未开始着手研究。
而ibm与谷歌那边，技术已经相对成熟了。
“一个月的时间已经足够了，就定在这个时间吧。”
见徐佑是如此的信心十足，韩书斌也便不再多问。
其实即使把这个期限缩减到半个月，徐佑也是非常有信心，自己是可以完成这些工作的。
对于这场量子竞赛，徐佑已经迫不及待了。
“就先从天气预测的程序开始吧。”
虽说徐佑之前还没有正式对人工智能的天气预测领域进行研究。
但人工智能对天气的预测方法，徐佑还是非常了解的。
在天气预测上，人工智能主要使用的方法，包括智能网格预报，与模型分析技术。
智能网格预报，采用大数据分析技能，对大量天气数据进行全方位地挖掘与探析。
通过这样的智能网格体系，让人工智能可以精准的预测各种天气。
这样的天气预测方式，对于降水的预测即为准确，缺点就是预测的周期比较短，无法对数天之后的天气进行准确预测。
另一种天气预测方式，是模型分析技术。
模型分析技术同样会使用到各种大数据和人工智能，只是着重点在于，需要对一个复杂的气象系统建模。
这种天气预测方式，短期内或许没有第一种方式预测得准确，但在长期内，有着较高的预测准确率。
一个月内的天气，都可以较为精准的预测出来。
只是，因为计算量过于庞大，对于计算机的性能要求非常高。
甚至连很多超级计算机，都无法胜任如此庞大的计算量。
但这些，对于计算速度极强的算经量子计算机来说，并不算什么问题。
更何况，徐佑还有大脑仿真模拟这项技能，来帮助自己完成建模的工作。
仅仅三天的时间，徐佑就完成了所有编程建模的工作，并让算经学会了对天气的预测。
“我们算经的天气预测系统，同时学习了智能网格预报、模型分析技术等多项天气预测方法，可以通过自有的系统评分机制，对于天气进行准确的预测。在气象数据充足的情况下，算经可以近乎百分之百的预测24h内的天气。甚至对一个月之内的天气，都可以将预测准确率提升到95%以上。”
因为天气受到的影响因素实在太多，想要百分百准确的预测几天后的天气，是一件几乎不可能做到的事情。
一只蝴蝶煽动一下翅膀，都有可能改变某天的天气。
更别说，是人工降雨之类，人为对天气的改变了。
可对于徐佑给出的数据，一名研究员提出了自己的疑问。
“徐教授，24小时内的天气预测准确率我可以理解。可是……一个月之内天气预测的准确率，您是怎么得出的呢？”
这个质疑还是非常正常的，因为距离徐佑做出这个天气预测的模型，也才过去仅仅三天时间。
根本来不及对模型的准确率进行统计。
“这个数据是理论值，具体的准确率，我们之后就会知道了。”
说着，徐佑在大屏幕上展示出，算经人工智能刚刚作出的天气预测。
根据国家气象台提供的雷达等数据，算经人工智能已经完成了全世界各地一个月之内的天气预测。
只是，相对于气象台给出的天气预报，算经人工智能的天气预报会有一些出入，甚至连某地某一天，是晴天还是雨天，都给出了完全不一样的预测。
“徐教授，如果只是理论值的话，这个模型会不会缺乏足够的验证？”
“先观察半个月，如果数据不达标的话，我们再对模型进行更改。”
其实徐佑的信心是非常足的，通过徐佑大脑仿真模拟的结果，这个模型的准确率，甚至要比徐佑给出的数据更高。
徐佑也很理解他们有怀疑的心理，毕竟如果按照正常的程序，肯定是需要进行多次的验证、修改的。
“我同意徐教授的说法，等过几天就知道模型的预测准确率了。”韩书斌说道。
即使韩书斌也无法理解，徐佑是如何得出模型预测的理论值的。
但只要这个成果是出自于徐佑，就没有什么值得怀疑的了。
做好了天气预测的模型之后，徐佑紧接着对资源分配的任务进行研究。
相比于天气预测，资源分配问题的偶然性要小很多，主要考察的还是量子计算机的计算能力。
比如说，在能源调配方面，通过电网提供的数据，预测用电负载，进而提供预测性维护措施，给出精准的电力供需解决方案。
或者在风力发电领域，根据历史发电数据、天气预报的信息，来构建和训练神经网络模型，优化风力发电的方案，提升风力发电的效率。
两天的时间过去，算经人工智能已经学会了解决各种资源分配问题。
相对于之前的模型，算经人工智能可以提升百分之二十到五十不等的效率，让资源分配得更加的合理。
而随着这两天过去，算经人工智能预测天气的准确率，也可以得到验证了。
“徐教授，我们这两天对世界各地天气预测的准确率，达到了99.9%。其中预测不准确的位置，也有很多是进行了人工降雨等人为的行为，影响了我们的预测准确性。”一位项目组的成员说道。
这样的准确率，意味着算经人工智能预测一千次天气，才会有一次的失误。
这对于本来就存在很多偶然性的天气预报来说，已经是一个非常高的数据了。
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