DeepMind AI kann das Wetter besser vorhersagen

Deepmind-KI

Die Meteorologie als Wissenschaft schreitet dank der technologischen Entwicklung voran. Derzeit gibt es mehrere Computerprogramme, die in der Lage sind, direkt vorherzusagen, wann und wo es regnen wird. Das Unternehmen von DeepMind hat eine künstliche Intelligenz entwickelt, die in der Lage ist, fast genau vorherzusagen, wann und wo es regnen wird. Dieses Unternehmen hat mit britischen Meteorologen zusammengearbeitet, um ein Modell zu entwickeln, das für kurzfristige Vorhersagen besser geeignet ist als aktuelle Systeme.

In diesem Artikel erfahren Sie alles Wissenswerte über die Robleda-Tasche, die Wettervorhersagetechnologie der Firma DeepMind.

Wettervorhersage

Deepmind

DeepMind, ein in London ansässiges Unternehmen für künstliche Intelligenz, setzt seine Karriere bei der Anwendung von Deep Learning auf schwierige wissenschaftliche Probleme fort. DeepMind hat in Zusammenarbeit mit dem Met Office des British National Weather Service ein Deep-Learning-Tool namens DGMR entwickelt, das die Regenwahrscheinlichkeit in den nächsten 90 Minuten genau vorhersagen kann. Es ist eine der schwierigsten Herausforderungen bei der Wettervorhersage.

Im Vergleich mit bestehenden Tools glauben Dutzende von Experten, dass die Vorhersagen von DGMR in Bezug auf mehrere Faktoren die besten sind, einschließlich seiner Vorhersagen zu Ort, Reichweite, Bewegung und Intensität des Regens in 89% der Fälle. Das neue Tool von DeepMind eröffnet einen neuen Schlüssel in der Biologie, den Wissenschaftler seit Jahrzehnten zu lösen versuchen.

Aber auch kleine Verbesserungen der Vorhersagen sind wichtig. Die Vorhersage von Regenfällen, insbesondere von Starkregen, ist für viele Branchen von entscheidender Bedeutung, von Outdoor-Aktivitäten bis hin zu Flugdiensten und Notfällen. Aber es richtig zu machen ist schwierig. Wie viel Wasser sich am Himmel befindet und wann und wo es fällt, hängt von vielen klimatischen Prozessen ab. wie Temperaturänderungen, Wolkenbildung und Wind. Alle diese Faktoren sind an sich komplex genug, aber in Kombination sind sie komplexer.

Die beste verfügbare Vorhersagetechnologie verwendet eine Vielzahl von Computersimulationen der Atmosphärenphysik. Diese eignen sich für Langzeitprognosen, aber sie sind nicht sehr gut in der Vorhersage, was in der nächsten Stunde passieren wird. Dies wird als Sofortprognose bezeichnet.

DeepMind-Entwicklung

Entwicklung der Wettervorhersage

Es wurden frühere Deep-Learning-Techniken entwickelt, aber diese Techniken funktionieren in der Regel in einer Hinsicht gut, beispielsweise bei der Standortvorhersage, und gehen zu Lasten einer anderen, beispielsweise der Kraftvorhersage. Radardaten für Starkregen, die helfen, unmittelbaren Regen vorherzusagen, bleiben eine große Herausforderung für Meteorologen.

Das DeepMind-Team nutzte Radardaten, um seine KI zu trainieren. Viele Länder und Regionen veröffentlichen häufig Schnappschüsse von Radarmessungen, die die Wolkenbildung und -bewegung im Laufe des Tages verfolgen. In Großbritannien werden beispielsweise alle fünf Minuten neue Messwerte veröffentlicht. Wenn Sie diese Schnappschüsse zusammenfügen, erhalten Sie ein aktuelles Stop-Motion-Video, das zeigt, wie sich das Regenmuster eines Landes ändert.

Die Forscher senden diese Daten an ein GAN-ähnliches Deep-Generation-Netzwerk, bei dem es sich um eine trainierte KI handelt, die neue Datenproben generieren kann, die den tatsächlich beim Training verwendeten Daten sehr ähnlich sind. GAN wurde verwendet, um gefälschte Gesichter zu generieren, einschließlich des gefälschten Rembrandt. In diesem Fall hat DGMR (was für "Generative Deep Rain Model" steht) gelernt, falsche Radar-Schnappschüsse zu erzeugen, die den eigentlichen Messablauf fortsetzen.

DeepMind-KI-Experimente

Wettervorhersage

Shakir Mohamed, der die Forschung bei DeepMind leitete, sagte, dies sei dasselbe, als würde man sich ein paar Bilder aus einem Film ansehen und erraten, was als nächstes passieren wird. Um diese Methode zu testen, bat das Team 56 Meteorologen des Bureau of Meteorology (die nicht an der Arbeit beteiligt waren), sich mit den fortgeschritteneren physikalischen Simulationen und einer Reihe von Gegnern zu befassen.

89 % der Befragten gaben an, dass sie die Ergebnisse der DGMR bevorzugen. Algorithmen des maschinellen Lernens versuchen im Allgemeinen, auf einfache Weise zu optimieren, um zu ermitteln, wie gut Ihre Vorhersagen sind. Die Wettervorhersage hat jedoch viele verschiedene Aspekte. Vielleicht hat eine Vorhersage die falsche Regenintensität an der richtigen Stelle gefunden, oder eine andere Vorhersage hat die richtige Kombination von Intensitäten, aber an der falschen Stelle, und so weiter.

DeepMind sagte, dass es die Struktur aller der Wissenschaft bekannten Proteine ​​freigeben wird. Das Unternehmen hat mit seiner künstlichen Intelligenz zur Proteinfaltung AlphaFold Strukturen für das menschliche Proteom sowie für Hefen, Fruchtfliegen und Mäuse generiert.

Die Zusammenarbeit zwischen DeepMind und Met Office ist ein gutes Beispiel für die Zusammenarbeit mit Endbenutzern, um die KI-Entwicklung abzuschließen. Das ist natürlich eine gute Idee, kommt aber oft nicht vor. Das Team arbeitete mehrere Jahre an dem Projekt und der Input von Experten des Bureau of Meteorology prägte das Projekt. Suman Ravuri, Forscherin bei DeepMind, sagte: "Es fördert die Entwicklung unseres Modells auf andere Weise als unsere eigene Implementierung." "Sonst hätten wir ein Modell erstellen können, das am Ende nicht besonders nützlich wäre."

DeepMind möchte auch zeigen, dass seine KI praktische Anwendungen hat. Für Shakir sind DGMR und AlphaFold Teil derselben Geschichte: Das Unternehmen nutzt seine jahrelange Erfahrung beim Lösen von Rätseln. Die vielleicht wichtigste Schlussfolgerung hier ist, dass DeepMind endlich damit begonnen hat, reale wissenschaftliche Probleme aufzulisten.

Fortschritte bei der Wettervorhersage

Die Wettervorhersage muss durch die Entwicklung der Technologie unterstützt werden, da wir dem vollständigen Verständnis der Funktionsweise unserer Atmosphäre immer näher kommen. Oftmals kann der Mensch und seine Berechnungen häufigen Fehlern unterliegen, die mit der Entwicklung künstlicher Intelligenz vermieden werden können.

Wettervorhersagen sind der Schlüssel zum Menschsein, da wir vieles nutzen können effizientere Wasserressourcen und vermeiden Sie einige Katastrophen bei Stürmen und starken Regenfällen. Aus diesem Grund stimmen Meteorologen zunehmend zu, Projekte mit künstlicher Intelligenz zur Vorhersage von Regenfällen zu entwickeln.

Ich hoffe, dass Sie mit diesen Informationen mehr über das DeepMind-Projekt und seine Eigenschaften erfahren können.


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