DeepMind AI ауа райын жақсы болжай алады

AI тереңдігі

Метеорология ғылым ретінде техниканың дамуының арқасында дамып келеді. Қазіргі уақытта жаңбырдың қашан және қай жерде жауатынын тікелей болжауға қабілетті бірнеше компьютерлік бағдарламалар бар. Компания DeepMind жаңбырдың қашан және қай жерде жауатынын дәл болжай алатын жасанды интеллект құрды. Бұл компания Ұлыбританиялық метеорологтармен жұмыс жасап, қазіргі жүйелерге қарағанда қысқа мерзімді болжам жасауға жақсы модель құрды.

Бұл мақалада біз сізге DeepMind компаниясының метеорологиялық болжам технологиясы Robleda сөмкесі туралы білу қажет барлық нәрсені айтатын боламыз.

Ауа райы болжамы

терең ой

Лондонда орналасқан DeepMind жасанды интеллект компаниясы, күрделі ғылыми есептерге терең үйренуді қолдану бойынша өзінің мансабын жалғастырады. DeepMind Ұлыбритания Ұлттық метеорологиялық қызметінің мет -офисімен бірлесіп DGMR деп аталатын терең оқу құралы ойлап тапты, ол алдағы 90 минутта жауын -шашын ықтималдығын дәл болжай алады. Бұл ауа райын болжаудағы ең қиын міндеттердің бірі.

Қолданыстағы құралдармен салыстырғанда, ондаған сарапшылар DGMR болжамдары бірнеше факторлар бойынша ең жақсы деп есептейді, оның ішінде жауынның орналасуы, диапазоны, қозғалысы мен қарқындылығы, 89%. DeepMind жаңа құралы ғалымдар ондаған жылдар бойы шешуге тырысқан биологияның жаңа кілтін ашады.

Дегенмен, болжаудың кішігірім жақсарулары да маңызды. Жауын -шашын болжау, әсіресе қатты жаңбыр, ашық ауадан бастап авиациялық қызметтер мен төтенше жағдайларға дейін көптеген салалар үшін өте маңызды. Бірақ оны дұрыс алу қиын. Аспанда қанша су бар екенін және оның қашан және қай жерге түсетінін анықтау көптеген климаттық процестерге байланысты, температураның өзгеруі, бұлттың пайда болуы және жел сияқты. Бұл факторлардың барлығы жеткілікті түрде күрделі, бірақ олар біріктірілген кезде күрделірек болады.

Болжаудың ең жақсы технологиясы атмосфералық физиканың көптеген компьютерлік модельдеуін қолданады. Бұл ұзақ мерзімді болжамдарға сәйкес келеді, бірақ олар келесі сағатта не болатынын болжауда өте жақсы емес. Бұл жедел болжам деп аталады.

DeepMind дамуы

ауа райын болжауды дамыту

Бұрынғы терең оқыту әдістері жасалды, бірақ бұл әдістер әдетте бір жағынан жақсы жұмыс істейді, мысалы, орынды болжау, ал басқа жағынан - болжам күші сияқты. Жауын -шашын туралы радиолокациялық мәліметтер метеорологтар үшін үлкен сынақ болып қала береді.

DeepMind тобы AI -ді үйрету үшін радар мәліметтерін қолданды. Көптеген елдер мен аймақтар тәулік бойы бұлттың пайда болуы мен қозғалысын бақылайтын радар өлшемдерінің суреттерін жиі жариялайды. Мысалы, Ұлыбританияда әр бес минут сайын жаңа оқулар жарияланады. Бұл суреттерді біріктіру арқылы сіз елдің жаңбыр үлгісі қалай өзгеретінін көрсететін тоқтаусыз бейнежазбаны ала аласыз.

Зерттеушілер бұл деректерді GAN -ге ұқсас терең буындық желіге жібереді, бұл дайындықта қолданылған нақты деректерге өте ұқсас жаңа деректер үлгілерін жасай алатын AI. GAN жалған тұлғаларды, соның ішінде жалған Rembrandt жасау үшін қолданылған. Бұл жағдайда DGMR (бұл «терең жаңбыр моделі» дегенді білдіреді) нақты өлшеу ретін жалғастыратын жалған радар суреттерін жасауды үйренді.

DeepMind AI эксперименттері

ауа райы болжамы

DeepMind -тегі зерттеулерді басқарған Шакир Мохамедтің айтуынша, бұл фильмнің бірнеше кадрларын қарап, әрі қарай не болатынын болжау сияқты. Бұл әдісті сынау үшін команда метеорология бюросының 56 метеорологынан (жұмысқа қатыспаған) жетілдірілген физикалық модельдеу мен қарсыластар жиынтығымен танысуды сұрады.

Адамдардың 89% DGMR нәтижелерін ұнататынын айтты. Машиналық оқыту алгоритмдері, әдетте, сіздің болжамыңыз қаншалықты жақсы болатынын қарапайым түрде оңтайландыруға тырысады. Дегенмен, ауа райы болжамының әр түрлі аспектілері бар. Мүмкін, болжам жаңбырдың қарқындылығын дұрыс жерде алдынемесе басқа болжам қарқындылықтың дұрыс комбинациясын алды, бірақ дұрыс емес жерде және т.б.

DeepMind ғылымға белгілі барлық ақуыздардың құрылымын шығаратынын айтты. Компания адам протеомасына, сондай -ақ ашытқыға, жеміс шыбындарына және тышқандарға арналған құрылымдар жасау үшін өзінің AlphaFold протеиндік жиналмалы жасанды интеллектін қолданды.

DeepMind мен Met Office арасындағы ынтымақтастық AI әзірлеуді аяқтау үшін соңғы пайдаланушылармен жұмыс істеудің жақсы мысалы. Әрине, бұл жақсы идея, бірақ бұл жиі болмайды. Команда жобада бірнеше жыл жұмыс жасады және метеорологиялық бюро мамандарының ұсынысы жобаны қалыптастырды. Суман Равури, DeepMind зерттеушісі: «Бұл біздің модельді өзіміздің іске асырудан өзгеше түрде дамытуға ықпал етеді», - деді. «Әйтпесе, біз, ақырында, әсіресе пайдалы болмайтын модель жасай алар едік».

DeepMind сонымен қатар AI -дің практикалық қосымшалары бар екенін көрсетуге дайын. Шакир үшін DGMR мен AlphaFold бір оқиғаның бір бөлігі: компания өздерінің көп жылдық тәжірибесін жұмбақтар шешуде қолданады. Мүмкін, бұл жерде ең маңызды қорытынды-DeepMind ақырында нақты ғылыми мәселелерді тізімдей бастады.

Ауа райын болжаудағы жетістіктер

Ауа райын болжау технологияның дамуымен қолдау табуы керек, өйткені біз атмосфераның қалай жұмыс істейтінін толық түсінуге жақындадық. Көптеген жағдайларда адам мен оның есептеулері жасанды интеллект дамуының алдын алуға болатын жалпы қателіктерге ұшырауы мүмкін.

Ауа райын болжау - адам болудың кілті, өйткені біз көп нәрсені пайдалана аламыз су ресурстарын тиімдірек пайдалану және дауыл мен нөсер жаңбыр кезінде кейбір апаттарды болдырмау. Осы себепті метеорологтар жауын -шашынның болуын болжау үшін жасанды интеллект жобаларын жасауға келіседі.

Бұл ақпаратпен сіз DeepMind жобасы мен оның сипаттамалары туралы көбірек біле аласыз деп үміттенемін.


Мақаланың мазмұны біздің ұстанымдарымызды ұстанады редакторлық этика. Қате туралы хабарлау үшін нұқыңыз Мұнда.

Бірінші болып пікір айтыңыз

Пікіріңізді қалдырыңыз

Сіздің электрондық пошта мекен-жайы емес жарияланады. Міндетті өрістер таңбаланған *

*

*

  1. Деректерге жауапты: Мигель Анхель Гатан
  2. Деректердің мақсаты: СПАМ-ны басқару, түсініктемелерді басқару.
  3. Заңдылық: Сіздің келісіміңіз
  4. Деректер туралы ақпарат: заңды міндеттемелерді қоспағанда, деректер үшінші тұлғаларға жіберілмейді.
  5. Деректерді сақтау: Occentus Networks (ЕО) орналастырған мәліметтер базасы
  6. Құқықтар: Сіз кез-келген уақытта ақпаратты шектей, қалпына келтіре және жоя аласыз.