而資源分配，則可以大大提高能源等各種資源的利用效率。

如果人工智慧可以在這些領域大放異彩的話，人類未來的生活會發生很大的改變。

最後的一項，競技遊戲，則是相對最公平的一項，可以比較客觀的反映出人工智慧的計算能力。

確定了這些細則後，比賽的日期，也定在了一個月之後。

「徐教授，一個月的時間，會不會太短了一些？」

韓書斌知道，除了競技遊戲的領域之外，其他的兩個領域，我們還尚未開始著手研究。

而IBM與穀歌那邊，技術已經相對成熟了。

「一個月的時間已經足夠了，就定在這個時間吧。」

見徐佑是如此的信心十足，韓書斌也便不再多問。

其實即使把這個期限縮減到半個月，徐佑也是非常有信心，自己是可以完成這些工作的。

對於這場量子競賽，徐佑已經迫不及待了。

「就先從天氣預測的程序開始吧。」

雖說徐佑之前還沒有正式對人工智慧的天氣預測領域進行研究。

但人工智慧對天氣的預測方法，徐佑還是非常了解的。

在天氣預測上，人工智慧主要使用的方法，包括智能網格預報，與模型分析技術。

智能網格預報，採用大數據分析技能，對大量天氣數據進行全方位地挖掘與探析。

通過這樣的智能網格體係，讓人工智慧可以精準的預測各種天氣。

這樣的天氣預測方式，對於降水的預測即為準確，缺點就是預測的周期比較短，無法對數天之後的天氣進行準確預測。

另一種天氣預測方式，是模型分析技術。

模型分析技術同樣會使用到各種大數據和人工智慧，隻是著重點在於，需要對一個複雜的氣象係統建模。

這種天氣預測方式，短期內或許沒有第一種方式預測得準確，但在長期內，有著較高的預測準確率。

一個月內的天氣，都可以較為精準的預測出來。

隻是，因為計算量過於龐大，對於計算機的性能要求非常高。

甚至連很多超級計算機，都無法勝任如此龐大的計算量。

但這些，對於計算速度極強的算經量子計算機來說，並不算什麼問題。

更何況，徐佑還有大腦仿真模擬這項技能，來幫助自己完成建模的工作。

僅僅三天的時間，徐佑就完成了所有編程建模的工作，並讓算經學會了對天氣的預測。

「我們算經的天氣預測係統，同時學習了智能網格預報、模型分析技術等多項天氣預測方法，可以通過自有的係統評分機製，對於天氣進行準確的預測。在氣象數據充足的情況下，算經可以近乎百分之百的預測24h內的天氣。甚至對一個月之內的天氣，都可以將預測準確率提升到95%以上。」

因為天氣受到的影響因素實在太多，想要百分百準確的預測幾天後的天氣，是一件幾乎不可能做到的事情。

一隻蝴蝶煽動一下翅膀，都有可能改變某天的天氣。