डीपमाइंड एआई मौसम की बेहतर भविष्यवाणी कर सकता है

दीपमाइंड एआई

विज्ञान के रूप में मौसम विज्ञान प्रौद्योगिकी के विकास के लिए धन्यवाद आगे बढ़ रहा है। वर्तमान में, कई कंप्यूटर प्रोग्राम हैं जो सीधे भविष्यवाणी करने में सक्षम हैं कि कब और कहाँ बारिश होगी। की कंपनी Deepmind एक कृत्रिम बुद्धि विकसित की है जो लगभग सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है कि कब और कहाँ बारिश होगी। इस कंपनी ने यूके के मौसम विज्ञानियों के साथ मिलकर एक ऐसा मॉडल तैयार किया है जो मौजूदा सिस्टम की तुलना में अल्पकालिक भविष्यवाणियां करने के लिए बेहतर है।

इस लेख में हम आपको वह सब कुछ बताने जा रहे हैं जो आपको कंपनी डीपमाइंड की मौसम संबंधी भविष्यवाणी तकनीक रोबल्डा बैग के बारे में जानने की जरूरत है।

मौसम पूर्वानुमान

deepmind

लंदन स्थित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस कंपनी डीपमाइंड, कठिन वैज्ञानिक समस्याओं के लिए गहन शिक्षण को लागू करने के अपने करियर को जारी रखता है। डीपमाइंड ने ब्रिटिश नेशनल वेदर सर्विस के मौसम कार्यालय के सहयोग से डीजीएमआर नामक एक गहन शिक्षण उपकरण विकसित किया है, जो अगले 90 मिनट में बारिश की संभावना का सटीक अनुमान लगा सकता है। यह मौसम के पूर्वानुमान में सबसे कठिन चुनौतियों में से एक है।

मौजूदा उपकरणों की तुलना में, दर्जनों विशेषज्ञों का मानना ​​है कि डीजीएमआर की भविष्यवाणियां कई कारकों पर सबसे अच्छी हैं, जिसमें स्थान, सीमा, आंदोलन और बारिश की तीव्रता, 89% समय की भविष्यवाणी शामिल है। डीपमाइंड का नया टूल जीव विज्ञान में एक नई कुंजी खोलता है जिसे वैज्ञानिक दशकों से हल करने की कोशिश कर रहे हैं।

हालांकि, भविष्यवाणियों में छोटे सुधार भी महत्वपूर्ण हैं। बाहरी गतिविधियों से लेकर विमानन सेवाओं और आपात स्थितियों तक, कई उद्योगों के लिए बारिश की भविष्यवाणी करना, विशेष रूप से भारी बारिश, महत्वपूर्ण है। लेकिन इसे ठीक करना मुश्किल है। आकाश में कितना पानी है और कब और कहाँ गिरेगा, यह कई जलवायु प्रक्रियाओं पर निर्भर करता है, जैसे तापमान में बदलाव, बादल बनना और हवा। ये सभी कारक अपने आप में काफी जटिल हैं, लेकिन संयुक्त होने पर ये अधिक जटिल हैं।

सबसे अच्छी उपलब्ध भविष्यवाणी तकनीक वायुमंडलीय भौतिकी के कंप्यूटर सिमुलेशन की एक बड़ी संख्या का उपयोग करती है। ये लंबी अवधि के पूर्वानुमानों के लिए उपयुक्त हैं, लेकिन अगले घंटे में क्या होगा, इसकी भविष्यवाणी करने में ये बहुत अच्छे नहीं हैं। इसे तत्काल पूर्वानुमान कहा जाता है।

डीपमाइंड डेवलपमेंट

मौसम पूर्वानुमान का विकास

पिछली गहरी सीखने की तकनीक विकसित की गई है, लेकिन ये तकनीकें आमतौर पर एक तरह से अच्छी तरह से काम करती हैं, जैसे कि स्थान की भविष्यवाणी करना, और दूसरे की कीमत पर, जैसे कि बल की भविष्यवाणी करना। भारी बारिश के लिए रडार डेटा जो तत्काल बारिश की भविष्यवाणी करने में मदद करता है, मौसम विज्ञानियों के लिए एक बड़ी चुनौती है।

डीपमाइंड टीम ने अपने एआई को प्रशिक्षित करने के लिए रडार डेटा का इस्तेमाल किया। कई देश और क्षेत्र अक्सर रडार मापन के स्नैपशॉट प्रकाशित करते हैं जो पूरे दिन बादल बनने और गति को ट्रैक करते हैं। उदाहरण के लिए, यूके में, हर पांच मिनट में नई रीडिंग पोस्ट की जाती हैं। इन तस्वीरों को एक साथ रखकर, आप एक अप-टू-डेट स्टॉप-मोशन वीडियो प्राप्त कर सकते हैं जिसमें दिखाया गया है कि किसी देश का वर्षा पैटर्न कैसे बदलता है।

शोधकर्ता इस डेटा को GAN के समान एक गहरी पीढ़ी के नेटवर्क में भेजते हैं, जो एक प्रशिक्षित AI है जो नए डेटा नमूने उत्पन्न कर सकता है जो प्रशिक्षण में उपयोग किए जाने वाले वास्तविक डेटा के समान हैं। नकली रेम्ब्रांट सहित नकली चेहरे बनाने के लिए GAN का उपयोग किया गया है। इस मामले में, DGMR (जो "जेनरेटिव डीप रेन मॉडल" के लिए खड़ा है) ने झूठे रडार स्नैपशॉट उत्पन्न करना सीख लिया है जो वास्तविक माप अनुक्रम को जारी रखते हैं।

डीपमाइंड एआई प्रयोग

मौसम पूर्वानुमान

दीपमाइंड में शोध का नेतृत्व करने वाले शाकिर मोहम्मद ने कहा कि यह एक फिल्म से कुछ फ्रेम देखने और अनुमान लगाने के समान है कि आगे क्या होगा। इस पद्धति का परीक्षण करने के लिए, टीम ने मौसम विज्ञान ब्यूरो (जो काम में शामिल नहीं थे) के 56 मौसम विज्ञानियों से अधिक उन्नत भौतिक सिमुलेशन और विरोधियों के एक समूह में तल्लीन करने के लिए कहा।

89 फीसदी लोगों ने कहा कि वे डीजीएमआर द्वारा दिए गए परिणामों को पसंद करते हैं। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम आम तौर पर एक सरल उपाय के लिए अनुकूलित करने का प्रयास करते हैं कि आपकी भविष्यवाणियां कितनी अच्छी हैं। हालांकि, मौसम के पूर्वानुमान के कई अलग-अलग पहलू हैं। हो सकता है कि किसी भविष्यवाणी को गलत बारिश की तीव्रता सही जगह मिल गई हो, या अन्य भविष्यवाणी को तीव्रता का सही संयोजन मिला लेकिन गलत जगह पर, और इसी तरह।

डीपमाइंड ने कहा कि यह विज्ञान के लिए ज्ञात सभी प्रोटीनों की संरचना को जारी करेगा। कंपनी ने अपने अल्फाफोल्ड प्रोटीन फोल्डिंग आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग मानव प्रोटिओम के साथ-साथ खमीर, फल मक्खियों और चूहों के लिए संरचनाएं बनाने के लिए किया है।

दीपमाइंड और मेट ऑफिस के बीच सहयोग एआई विकास को पूरा करने के लिए अंतिम उपयोगकर्ताओं के साथ काम करने का एक अच्छा उदाहरण है। जाहिर है यह एक अच्छा विचार है, लेकिन अक्सर ऐसा नहीं होता है। टीम ने कई वर्षों तक इस परियोजना पर काम किया और मौसम विज्ञान ब्यूरो के विशेषज्ञों के इनपुट ने परियोजना को आकार दिया। दीपमाइंड के एक शोध वैज्ञानिक सुमन रावुरी ने कहा: "यह हमारे मॉडल के विकास को हमारे अपने कार्यान्वयन से अलग तरीके से बढ़ावा देता है।" "अन्यथा, हम एक ऐसा मॉडल बना सकते थे जो अंत में विशेष रूप से उपयोगी नहीं होगा।"

डीपमाइंड यह दिखाने के लिए भी उत्सुक है कि उसके एआई में व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं। शाकिर के लिए, डीजीएमआर और अल्फाफोल्ड एक ही कहानी का हिस्सा हैं: कंपनी पहेलियों को सुलझाने के अपने वर्षों के अनुभव का उपयोग करती है। शायद यहां सबसे महत्वपूर्ण निष्कर्ष यह है कि दीपमाइंड ने आखिरकार वास्तविक दुनिया की वैज्ञानिक समस्याओं को सूचीबद्ध करना शुरू कर दिया है।

मौसम पूर्वानुमान में प्रगति

मौसम की भविष्यवाणी को प्रौद्योगिकी के विकास द्वारा समर्थित किया जाना चाहिए क्योंकि हम पूरी तरह से समझने के करीब और करीब आ रहे हैं कि हमारा वातावरण कैसे काम करता है। कई बार मनुष्य और उसकी गणना सामान्य गलतियों के अधीन हो सकती है जिन्हें कृत्रिम बुद्धि के विकास से टाला जा सकता है।

मौसम का पूर्वानुमान मानव होने की कुंजी है क्योंकि हम इसका भरपूर लाभ उठा सकते हैं अधिक कुशल जल संसाधन और तूफान और भारी बारिश में कुछ तबाही से बचें. इस कारण से, मौसम विज्ञानी तेजी से वर्षा की भविष्यवाणी के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता परियोजनाओं को विकसित करने के लिए सहमत होते जा रहे हैं।

मुझे आशा है कि इस जानकारी से आप डीपमाइंड परियोजना और इसकी विशेषताओं के बारे में अधिक जान सकते हैं।


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