DeepMind AI יכול לחזות טוב יותר את מזג האוויר

Deepmind AI

המטאורולוגיה כמדע מתקדמת הודות להתפתחות הטכנולוגיה. נכון לעכשיו, ישנן מספר תוכנות מחשב המסוגלות לחזות ישירות מתי ואיפה יורד גשם. החברה של Deepmind פיתחה בינה מלאכותית המסוגלת לחזות כמעט בדיוק מתי ואיפה יורד גשם. חברה זו עבדה עם מטאורולוגים בבריטניה כדי ליצור מודל שעדיף לבצע תחזיות לטווח קצר מאשר מערכות קיימות.

במאמר זה אנו הולכים לספר לכם את כל מה שאתם צריכים לדעת על תיק רובלדה, טכנולוגיית החיזוי המטאורולוגי של חברת DeepMind.

תחזית מזג האוויר

deepmind

DeepMind, חברת בינה מלאכותית מבוססת לונדון, ממשיך את הקריירה שלו ביישום למידה עמוקה על בעיות מדעיות קשות. DeepMind פיתחה כלי למידה מעמיקה בשם DGMR בשיתוף עם משרד המטא הבריטי הלאומי, שיכול לחזות במדויק את ההסתברות לגשם ב -90 הדקות הבאות. זהו אחד האתגרים הקשים ביותר בחיזוי מזג האוויר.

בהשוואה לכלים קיימים, עשרות מומחים סבורים כי התחזיות של DGMR הן הטובות ביותר מכמה גורמים, כולל התחזיות שלה לגבי המיקום, הטווח, התנועה ועוצמת הגשם, 89% מהזמן. הכלי החדש של DeepMind פותח מפתח חדש בביולוגיה שמדענים מנסים לפתור במשך עשרות שנים.

עם זאת, אפילו שיפורים קטנים בתחזיות חשובים. תחזית גשמים, במיוחד גשם כבד, היא קריטית לתעשיות רבות, החל מפעילויות חוץ ועד שירותי תעופה ומצבי חירום. אבל קשה לתקן את זה. קביעת כמות המים בשמים ומתי והיכן הם יפלו תלויה בתהליכים אקלימיים רבים, כמו שינויי טמפרטורה, היווצרות עננים ורוח. כל הגורמים הללו מורכבים מספיק בפני עצמם, אך הם מורכבים יותר בשילובם.

טכנולוגיית החיזוי הטובה ביותר הזמינה משתמשת במספר רב של סימולציות מחשב של פיזיקה אטמוספרית. אלה מתאימים לתחזיות לטווח ארוך, אך הן אינן טובות במיוחד בחיזוי מה יקרה בשעה הקרובה. זה נקרא תחזית מיידית.

פיתוח DeepMind

פיתוח תחזית מזג האוויר

פותחו טכניקות למידה מעמיקה קודמות, אך טכניקות אלה בדרך כלל פועלות היטב מבחינה אחת, כגון חיזוי מיקום, ועל חשבון אחר, כגון ניבוי כוח. נתוני מכ"ם לגשם כבד שעוזרים לחזות גשם מיידי נותרים אתגר גדול עבור מטאורולוגים.

צוות DeepMind השתמש בנתוני מכ"ם לאימון ה- AI שלהם. מדינות ואזורים רבים מפרסמים לעתים קרובות תמונות של מדידות מכ"ם העוקבות אחר היווצרות ותנועה של עננים לאורך כל היום. לדוגמה, בבריטניה, כל חמש דקות מתפרסמות קריאות חדשות. על ידי חיבור הצילומים הללו, תוכל לקבל סרטון סטופ-מושן עדכני המראה כיצד דפוס הגשם של מדינה משתנה.

החוקרים שולחים נתונים אלה לרשת דור עמוק הדומה ל- GAN, שהיא AI מאומנת שיכולה ליצור דגימות נתונים חדשות הדומות מאוד לנתונים בפועל המשמשים באימונים. GAN שימש ליצירת פנים מזויפות, כולל רמברנדט המזויף. במקרה זה, DGMR (המייצג "מודל גשם עמוק Generative") למד לייצר תצלומי מכ"ם מזויפים שממשיכים את רצף המדידות בפועל.

ניסויים של DeepMind AI

תחזית מזג האוויר

שאקיר מוחמד, שהוביל את המחקר ב- DeepMind, אמר שזהו הדבר כמו צפייה במספר מסגרות מתוך סרט וניחוש מה יקרה הלאה. כדי לבדוק שיטה זו, הצוות ביקש מ -56 מטאורולוגים מהלשכה למטאורולוגיה (שלא היו מעורבים בעבודה) להתעמק בסימולציות הפיזיות המתקדמות יותר ובמערכת מתנגדים.

89% מהאנשים אמרו שהם מעדיפים את התוצאות שניתנו על ידי DGMR. אלגוריתמים של למידת מכונה בדרך כלל מנסים לייעל עבור מדד פשוט עד כמה התחזיות שלך טובות. עם זאת, לתחזית מזג האוויר יש היבטים רבים ושונים. אולי תחזית קיבלה את עוצמת הגשם הלא נכונה במקום הנכון, או חיזוי אחר קיבל את השילוב הנכון של עוצמות אך במקום הלא נכון, וכן הלאה.

DeepMind אמרה כי היא תשחרר את מבנה כל החלבונים המוכרים למדע. החברה השתמשה בבינה מלאכותית מתקפלת חלבון AlphaFold שלה כדי ליצור מבנים לפרוטום האנושי, כמו גם לשמרים, זבובי פירות ועכברים.

שיתוף הפעולה בין DeepMind ו- Met Office היא דוגמה טובה לעבודה עם משתמשי קצה להשלמת פיתוח AI. ברור שזה רעיון טוב, אך לעתים קרובות זה לא קורה. הצוות עבד על הפרויקט במשך מספר שנים ותשומות של מומחים מהלשכה למטאורולוגיה עיצבו את הפרויקט. סומן רווורי, מדען מחקר ב- DeepMind, אמר: "הוא מקדם את פיתוח המודל שלנו בצורה שונה מהיישום שלנו". "אחרת, היינו יכולים ליצור מודל שלא יהיה שימושי במיוחד בסופו של דבר".

DeepMind גם להוטה להראות כי ל- AI שלה יש יישומים מעשיים. עבור שאקיר, DGMR ו- AlphaFold הם חלק מאותו סיפור: החברה משתמשת בניסיון רב השנים שלהם בפתרון חידות. המסקנה החשובה ביותר כאן היא ש- DeepMind סוף סוף התחיל לרשום בעיות מדעיות בעולם האמיתי.

התקדמות בתחזית מזג האוויר

חיזוי מזג האוויר חייב להיות נתמך על ידי פיתוח הטכנולוגיה ככל שאנו מתקרבים יותר ויותר להבנה מלאה של האווירה שלנו. פעמים רבות האדם והחישובים שלו יכולים להיות כפופים לטעויות נפוצות שניתן להימנע מהן בפיתוח בינה מלאכותית.

תחזית מזג האוויר היא המפתח להיות אנושי מכיוון שאנו יכולים לנצל הרבה משאבי מים יעילים יותר והימנעו מקצת אסונות בסערות וגשמים עזים. מסיבה זו, מטאורולוגים מסכימים יותר ויותר לפתח פרויקטים של בינה מלאכותית לחיזוי גשמים.

אני מקווה שבעזרת מידע זה תוכל ללמוד עוד על פרויקט DeepMind ומאפייניו.


תוכן המאמר עומד בעקרונותינו של אתיקה עריכתית. כדי לדווח על שגיאה לחץ כאן.

היה הראשון להגיב

השאירו את התגובה שלכם

כתובת הדוא"ל שלך לא תפורסם. שדות חובה מסומנים *

*

*

  1. אחראי לנתונים: מיגל אנחל גטון
  2. מטרת הנתונים: בקרת ספאם, ניהול תגובות.
  3. לגיטימציה: הסכמתך
  4. מסירת הנתונים: הנתונים לא יועברו לצדדים שלישיים אלא בהתחייבות חוקית.
  5. אחסון נתונים: מסד נתונים המתארח על ידי Occentus Networks (EU)
  6. זכויות: בכל עת תוכל להגביל, לשחזר ולמחוק את המידע שלך.