DeepMind AI можа лепш прадказаць надвор'е

Глыбокі AI

Метэаралогія як навука прасоўваецца наперад дзякуючы развіццю тэхналогій. У цяперашні час існуе некалькі кампутарных праграм, здольных непасрэдна прадказаць, калі і дзе пойдзе дождж. Кампанія г. Deepmind распрацаваў штучны інтэлект, здольны амаль дакладна прадказаць, калі і дзе пойдзе дождж. Гэтая кампанія працавала з брытанскімі метэаролагамі над стварэннем мадэлі, якая лепш падыходзіць для кароткатэрміновых прагнозаў, чым сучасныя сістэмы.

У гэтым артыкуле мы збіраемся расказаць вам усё, што вам трэба ведаць пра сумку Robleda, тэхналогію метэаралагічных прадказанняў кампаніі DeepMind.

Прагноз надвор'я

глыбокі розум

DeepMind, лонданская кампанія па вытворчасці штучнага інтэлекту, працягвае сваю кар'еру ў прымяненні паглыбленага навучання да цяжкіх навуковых праблем. DeepMind распрацавала інструмент глыбокага навучання пад назвай DGMR ў супрацоўніцтве з Метрапалітэнам брытанскай Нацыянальнай службы надвор'я, які можа дакладна прадказаць верагоднасць дажджу ў бліжэйшыя 90 хвілін. Гэта адна з самых складаных задач у прагназаванні надвор'я.

У параўнанні з існуючымі інструментамі, дзясяткі экспертаў лічаць, што прагнозы DGMR з'яўляюцца лепшымі па некалькіх фактарах, у тым ліку прагнозы месцазнаходжання, дыяпазону, руху і інтэнсіўнасці дажджу ў 89% выпадкаў. Новы інструмент DeepMind адкрывае новы ключ у біялогіі, які навукоўцы спрабуюць вырашыць дзесяцігоддзямі.

Аднак нават невялікія паляпшэнні прагнозаў важныя. Прагназаванне дажджу, асабліва моцнага, мае вырашальнае значэнне для многіх галін прамысловасці - ад актыўнага адпачынку да авіяцыйных службаў і надзвычайных сітуацый. Але атрымаць гэта правільна цяжка. Вызначэнне колькасці вады ў небе і калі і куды яна ўпадзе, залежыць ад шматлікіх кліматычных працэсаў, напрыклад, змены тэмпературы, адукацыю аблокаў і вецер. Усе гэтыя фактары дастаткова складаныя самі па сабе, але яны больш складаныя ў сукупнасці.

Лепшая даступная тэхналогія прадказанняў выкарыстоўвае вялікую колькасць камп'ютарных мадэляванняў фізікі атмасферы. Яны падыходзяць для доўгатэрміновых прагнозаў, але яны не вельмі добра прадказваюць, што адбудзецца ў наступную гадзіну. Гэта называецца непасрэдным прагнозам.

Развіццё DeepMind

распрацоўка прагнозу надвор'я

Ранейшыя метады глыбокага навучання былі распрацаваны, але звычайна гэтыя метады добра працуюць у адным аспекце, напрыклад, прадказанні месцазнаходжання і за кошт іншага, напрыклад, у сілах прагназавання сілы. Радарныя дадзеныя аб моцных дажджах, якія дапамагаюць прадказаць неадкладны дождж, застаюцца вялікай праблемай для метэаролагаў.

Каманда DeepMind выкарыстоўвала дадзеныя радараў для навучання свайму штучнаму інтэлекту. Многія краіны і рэгіёны часта публікуюць здымкі радарных вымярэнняў, якія адсочваюць адукацыю і рух аблокаў на працягу дня. Напрыклад, у Вялікабрытаніі новыя паказанні публікуюцца кожныя пяць хвілін. Злучыўшы гэтыя здымкі, вы можаце атрымаць абноўленае відэа аб спыненні руху, якое паказвае, як змяняецца даждж у краіне.

Даследчыкі адпраўляюць гэтыя дадзеныя ў сетку глыбокага пакалення, падобную да GAN, якая з'яўляецца навучаным ІІ, які можа генераваць новыя ўзоры дадзеных, вельмі падобныя да рэальных дадзеных, якія выкарыстоўваюцца пры навучанні. GAN выкарыстоўваецца для стварэння падробленых асоб, у тым ліку падробленага Рэмбранта. У гэтым выпадку DGMR (што азначае "Генератыўная мадэль глыбокіх дажджоў") навучыўся генерыраваць ілжывыя здымкі радараў, якія працягваюць фактычную паслядоўнасць вымярэнняў.

Эксперыменты DeepMind AI

Прагноз надвор'я

Шакір Махамед, які кіраваў даследаваннем у DeepMind, сказаў, што гэта тое ж самае, што паглядзець некалькі кадраў з фільма і здагадацца, што будзе далей. Каб праверыць гэты метад, каманда папрасіла 56 метэаролагаў з Бюро метэаралогіі (якія не ўдзельнічалі ў працы) паглыбіцца ў больш дасканалыя фізічныя сімулятары і набор праціўнікаў.

89% людзей сказалі, што аддаюць перавагу вынікам DGMR. Алгарытмы машыннага навучання звычайна спрабуюць аптымізаваць для простай меры таго, наколькі добрыя вашыя прагнозы. Аднак прагноз надвор'я мае мноства розных аспектаў. Магчыма, прагноз прывёў да няправільнай інтэнсіўнасці дажджу ў патрэбным месцы, або іншае прадказанне атрымала правільную камбінацыю інтэнсіўнасці, але ў неналежным месцы і г.д.

DeepMind заявіла, што выпусціць структуру ўсіх вядомых навуцы бялкоў. Кампанія выкарыстала свой штучны інтэлект, які складаецца з бялку AlphaFold, для стварэння структур для пратэома чалавека, а таксама для дрожджаў, пладовых мух і мышэй.

Супрацоўніцтва паміж DeepMind і Met Office з'яўляецца добрым прыкладам працы з канчатковымі карыстальнікамі для завяршэння распрацоўкі ШІ. Відавочна, што гэта добрая ідэя, але часта так не бывае. Каманда працавала над праектам некалькі гадоў, і ўклад ад экспертаў з Бюро метэаралогіі сфармаваў праект. Суман Равуры, навуковы супрацоўнік DeepMind, сказаў: "Гэта спрыяе развіццю нашай мадэлі па -іншаму, чым наша ўласная рэалізацыя". "У адваротным выпадку мы маглі б стварыць мадэль, якая ў рэшце рэшт не будзе асабліва карыснай".

DeepMind таксама імкнецца паказаць, што яго AI мае практычнае прымяненне. Для Шакіра DGMR і AlphaFold - частка адной гісторыі: кампанія выкарыстоўвае іх шматгадовы вопыт вырашэння галаваломак. Мабыць, самая важная выснова тут заключаецца ў тым, што DeepMind нарэшце пачаў пералічваць рэальныя навуковыя праблемы.

Дасягненні ў прагназаванні надвор'я

Прагназаванне надвор'я павінна падтрымлівацца развіццём тэхналогій, калі мы ўсё больш набліжаемся да поўнага разумення таго, як працуе наша атмасфера. Часта чалавек і яго разлікі могуць падвяргацца распаўсюджаным памылкам, якіх можна пазбегнуць з развіццём штучнага інтэлекту.

Прагназаванне надвор'я з'яўляецца ключавым для чалавека, бо мы можам многімі скарыстацца больш эфектыўныя водныя рэсурсы і пазбегнуць некаторых катастроф у час навальніц і моцных дажджоў. Па гэтай прычыне метэаролагі ўсё часцей згаджаюцца распрацоўваць праекты штучнага інтэлекту для прагназавання ападкаў.

Я спадзяюся, што з гэтай інфармацыяй вы зможаце даведацца больш пра праект DeepMind і яго характарыстыкі.


Змест артыкула адпавядае нашым прынцыпам рэдакцыйная этыка. Каб паведаміць пра памылку, націсніце тут.

Будзьце першым, каб каментаваць

Пакіньце свой каментар

Ваш электронны адрас не будзе апублікаваны. Абавязковыя для запаўнення палі пазначаныя *

*

*

  1. Адказны за дадзеныя: Мігель Анхель Гатон
  2. Прызначэнне дадзеных: Кантроль спаму, кіраванне каментарыямі.
  3. Легітымнасць: ваша згода
  4. Перадача дадзеных: Дадзеныя не будуць перададзены трэцім асобам, за выключэннем юрыдычных абавязкаў.
  5. Захоўванне дадзеных: База дадзеных, размешчаная Occentus Networks (ЕС)
  6. Правы: у любы час вы можаце абмежаваць, аднавіць і выдаліць сваю інфармацыю.