DeepMind AI-k eguraldia hobe dezake

Deepmind AI

Meteorologia zientzia gisa teknologiaren garapenari esker aurrera doa. Gaur egun, hainbat programa informatiko daude euria noiz eta non egingo duen zuzenean igartzeko gai direnak. Konpainia Deepmind euria noiz eta non egingo duen ia zehazteko adimen artifiziala garatu du. Enpresa hau Erresuma Batuko meteorologoekin lan egin du egungo sistemak baino epe laburreko iragarpenak egiteko eredu hobea sortzeko.

Artikulu honetan Robleda poltsari buruz DeepMind enpresaren iragarpen meteorologikoko teknologiari buruz jakin behar duzun guztia kontatuko dizuegu.

Eguraldi iragarpena

sakona

DeepMind, Londresen oinarritutako adimen artifizialeko enpresa, ikasketa sakona arazo zientifiko zailetan aplikatzeko ibilbidea jarraitzen du. DeepMind-ek DGMR izeneko ikasketa sakoneko tresna garatu du British National Weather Service-ren Met Office-rekin lankidetzan, hurrengo 90 minutuetan euria egiteko probabilitatea zehatz aurreikus dezakeena. Eguraldiaren iragarpenen erronka zailenetako bat da.

Lehendik dauden tresnekin alderatuz gero, dozenaka adituk uste dute DGMRren iragarpenak onenak direla hainbat faktoreren artean, tartean, euriaren kokapena, hedadura, mugimendua eta intentsitatearen inguruko iragarpenak,% 89. DeepMind-en tresna berriak zientzialariek hamarkadetan konpontzen saiatu diren biologian gako berri bat irekitzen du.

Hala ere, iragarpenetan hobekuntza txikiak ere garrantzitsuak dira. Euri iragarpenak, batez ere euri gogorrak, kritikoa da industria askotan, kanpoko ekintzetatik hasi eta abiazio zerbitzuetara eta larrialdietara. Baina ondo ateratzea zaila da. Zenbat ur zeruan eta noiz eta non eroriko den zehaztea prozesu klimatiko askoren araberakoa da, tenperatura aldaketak, hodeien eraketa eta haizea bezalakoak. Faktore horiek guztiak nahikoa konplexuak dira berez, baina konplexuagoak dira konbinatuta.

Eskuragarri dagoen iragarpen teknologiarik fisikaren atmosferaren ordenagailu bidezko simulazio ugari erabiltzen da. Hauek epe luzeko iragarpenetarako egokiak dira, baina ez dira oso onak hurrengo orduan zer gertatuko den aurreikusteko. Horri berehalako iragarpena deritzo.

DeepMind garapena

eguraldi iragarpenaren garapena

Aurreko ikaskuntza sakoneko teknikak garatu dira, baina teknika horiek normalean ondo funtzionatzen dute alde batetik, hala nola kokapena aurreikustea, eta beste baten kaltetan, esate baterako, indarra aurreikustea. Berehalako euria iragartzen laguntzen duten euri handien radar datuak erronka handia izaten jarraitzen dute meteorologoek.

DeepMind taldeak radar datuak erabili zituen bere IA entrenatzeko. Herrialde eta eskualde askok maiz argitaratzen dituzte egun osoan hodeien eraketa eta mugimenduaren jarraipena egiten duten radar neurketen argazkiak. Adibidez, Erresuma Batuan, irakurketa berriak bost minuturo argitaratzen dira. Argazki hauek elkartuz gero, stop-motion bideo eguneratua lor dezakezu herrialde bateko euri eredua nola aldatzen den erakusten duena.

Ikertzaileek datu horiek GANen antzeko belaunaldi sakoneko sare batera bidaltzen dituzte, hau da, trebakuntzan erabiltzen diren IA lagunei esker, lagin berriak sor ditzakete prestakuntzan erabilitako benetako datuekin. GAN aurpegi faltsuak sortzeko erabili da, Rembrandt faltsua barne. Kasu honetan, DGMR-k ("Euri sakoneko eredu eredugarria" esan nahi du) benetako neurketaren sekuentziarekin jarraitzen duten radar argazki faltsuak sortzen ikasi du.

DeepMind AI esperimentuak

eguraldi iragarpena

DeepMind-eko ikerketa buru duen Shakir Mohamedek esan du hori bera dela film bateko argazki batzuk ikusi eta gero zer gertatuko den asmatzea. Metodo hau probatzeko, taldeak Meteorologia Bulegoko 56 meteorologoei (lanean parte hartu ez zutenak) simulazio fisiko aurreratuenetan eta aurkari multzo batean sakontzeko eskatu zien.

Jendearen% 89k esan du nahiago duela DGMRk emandako emaitzak. Automatikoki ikasteko algoritmoak zure iragarpenak zein onak diren neurri sinple bat lortzeko optimizatzen saiatzen dira. Hala ere, eguraldiaren iragarpenak alderdi ugari ditu. Agian iragarpen batek euri intentsitate okerra leku egokian lortu du, edo beste iragarpen batek intentsitateen konbinazio zuzena lortu zuen baina leku okerrean, etab.

DeepMind-ek esan zuen zientziak ezagutzen dituen proteina guztien egitura askatuko duela. Konpainiak AlphaFold proteina tolesten duen adimen artifiziala erabili du gizakiaren proteomaren egiturak sortzeko, baita legamia, fruta-euliak eta saguak ere.

DeepMind eta Met Office-ren arteko lankidetza AIren garapena osatzeko azken erabiltzaileekin lan egiteko adibide ona da. Bistan da ideia ona dela, baina askotan ez da horrelakorik gertatzen. Taldea hainbat urtez aritu zen proiektuan eta Meteorologia Bulegoko adituen ekarpenek proiektua osatu zuten. Suman Ravuri, DeepMind-eko ikerlari zientzialariak, esan zuen: "Gure ereduaren garapena gure inplementazioaz gain beste modu batean sustatzen du". "Bestela, azkenean bereziki erabilgarria izango ez zen eredu bat sor genezake".

DeepMind-ek bere AIk aplikazio praktikoak dituela erakusteko irrikitan dago. Shakirrentzat DGMR eta AlphaFold istorio beraren parte dira: konpainiak urteetako esperientzia erabiltzen du puzzleak konpontzen. Beharbada, ondoriorik garrantzitsuena da DeepMind azkenean benetako arazo zientifikoak zerrendatzen hasi dela.

Eguraldiaren iragarpenetan aurrerapenak

Eguraldiaren iragarpenek teknologiaren garapenarekin lagundu behar dute, gero eta gertuago gaudelako gure atmosfera nola funtzionatzen duen ondo ulertzeko. Askotan gizakia eta bere kalkuluak adimen artifizialaren garapenarekin saihestu daitezkeen ohiko akatsen menpe egon daitezke.

Eguraldi iragarpena funtsezkoa da gizakia izateko asko aprobetxatu dezakegulako ur-baliabide eraginkorragoak eta ekaitz eta euri zaparradetan hondamendi batzuk ekidin. Hori dela eta, meteorologoak gero eta gehiago ados daude prezipitazioak iragartzeko adimen artifizialeko proiektuak garatzearekin.

Espero dut informazio honekin DeepMind proiektuari eta haren ezaugarriei buruz gehiago jakitea.


Artikuluaren edukia gure printzipioekin bat dator etika editoriala. Akats baten berri emateko egin klik hemen.

Idatzi lehenengo iruzkina

Utzi zure iruzkina

Zure helbide elektronikoa ez da argitaratuko. Beharrezko eremuak markatuta daude *

*

*

  1. Datuen arduraduna: Miguel Ángel Gatón
  2. Datuen xedea: SPAM kontrolatzea, iruzkinen kudeaketa.
  3. Legitimazioa: Zure baimena
  4. Datuen komunikazioa: datuak ez zaizkie hirugarrenei jakinaraziko legezko betebeharrez izan ezik.
  5. Datuak biltegiratzea: Occentus Networks-ek (EB) ostatatutako datu-basea
  6. Eskubideak: Edonoiz zure informazioa mugatu, berreskuratu eta ezabatu dezakezu.