DeepMind хиймэл оюун ухаан нь цаг агаарыг илүү сайн таамаглаж чаддаг

Гүн оюун ухаан

Технологийн хөгжлийн ачаар цаг уур нь шинжлэх ухаан болж хөгжиж байна. Одоогийн байдлаар хэзээ, хаана бороо орохыг шууд урьдчилан таамаглах хэд хэдэн компьютерийн програмууд байдаг. -Ийн компани Deepmind бараг хэзээ, хаана бороо орохыг урьдчилан таамаглах чадвартай хиймэл оюун ухаан бүтээжээ. Энэ компани нь Их Британийн цаг уурчидтай хамтран ажиллаж, одоогийн системээс богино хугацааны урьдчилсан мэдээ гаргахад илүү тохиромжтой загвар бүтээжээ.

Энэ нийтлэлд бид DeepMind компанийн цаг агаарын урьдчилсан мэдээний технологи болох Robleda багийн талаар мэдэх хэрэгтэй бүх зүйлийг танд хэлэх болно.

Цаг агаарын урьдчилсан мэдээ

гүн гүнзгий

Лондонд байрладаг хиймэл оюун ухааны DeepMind компани, гүнзгийрүүлсэн мэдлэгийг шинжлэх ухааны хүнд хэцүү асуудлуудад ашиглах карьераа үргэлжлүүлсээр байна. DeepMind нь Их Британийн Үндэсний Цаг уурын албаны Цаг уурын албатай хамтран DGMR хэмээх гүнзгийрүүлсэн сургалтын хэрэгслийг боловсруулсан бөгөөд энэ нь ойрын 90 минутанд бороо орох магадлалыг үнэн зөв таах боломжтой юм. Энэ нь цаг агаарын урьдчилсан мэдээг гаргахад тулгарч буй бэрхшээлүүдийн нэг юм.

Одоогийн хэрэгслүүдтэй харьцуулахад олон арван мэргэжилтнүүд DGMR -ийн урьдчилсан таамаглалыг цаг агаарын 89% -ийн байршил, хүрээ, хөдөлгөөн, эрчмийн урьдчилсан таамаглал зэрэг хэд хэдэн хүчин зүйлээс хамгийн сайн гэж үздэг. DeepMind -ийн шинэ хэрэгсэл нь олон арван жилийн турш эрдэмтдийн шийдэх гэж оролдсон биологийн шинэ түлхүүрийг нээж өгч байна.

Гэсэн хэдий ч урьдчилсан таамаглалыг бага зэрэг сайжруулах нь чухал юм. Хур тунадас, ялангуяа хүчтэй аадар бороог урьдчилан таамаглах нь гадаа үйл ажиллагаа, нисэхийн үйлчилгээ, онцгой байдлын зэрэг олон салбарт чухал ач холбогдолтой юм. Гэхдээ үүнийг зөв хийх нь хэцүү байдаг. Тэнгэрт хэр их ус байгаа, хэзээ, хаана унахыг тодорхойлох нь цаг уурын олон үйл явцаас хамаарна. температурын өөрчлөлт, үүл үүсэх, салхи гэх мэт. Эдгээр бүх хүчин зүйлүүд нь өөрөө хангалттай нарийн төвөгтэй боловч нэгтгэх үед илүү төвөгтэй байдаг.

Урьдчилан таамаглах хамгийн сайн технологи нь агаар мандлын физикийн олон тооны компьютерийн симуляцийг ашигладаг. Эдгээр нь урт хугацааны урьдчилсан мэдээ хийхэд тохиромжтой боловч дараагийн цагт юу болохыг урьдчилан таамаглахад тийм ч сайн биш юм. Үүнийг яаралтай урьдчилсан мэдээ гэж нэрлэдэг.

DeepMind -ийн хөгжил

цаг агаарын урьдчилсан мэдээг боловсруулах

Өмнө нь гүнзгийрүүлэн сурах арга техникийг боловсруулсан боловч эдгээр техник нь ихэвчлэн байрлалыг урьдчилан таамаглах гэх мэт нэг талаасаа сайн үр дүнтэй байдаг. Аадар борооны тухай радар мэдээлэл нь шуурхай бороог урьдчилан таамаглахад тусалдаг нь цаг уурчдын хувьд маш том сорилт хэвээр байна.

DeepMind баг хиймэл оюун ухаанаа сургахын тулд радарын өгөгдлийг ашигласан. Олон улс орон, бүс нутгууд өдрийн турш үүл үүсэх, хөдөлгөөнийг хянадаг радар хэмжилтийн хормын хувилбарыг байнга нийтэлдэг. Жишээлбэл, Их Британид таван минут тутамд шинэ уншлага байршуулдаг. Эдгээр зургуудыг нэгтгэснээр та тухайн орны борооны хэв маяг хэрхэн өөрчлөгдөж байгааг харуулсан хамгийн сүүлийн үеийн зогсолтын видеог авах боломжтой.

Судлаачид энэхүү өгөгдлийг GAN -тэй төстэй гүнзгий үеийн сүлжээнд илгээдэг бөгөөд энэ нь сургалтанд ашигласан бодит өгөгдөлтэй маш төстэй шинэ өгөгдлийн дээжийг үүсгэх чадвартай AI юм. GAN нь хуурамч нүүр, түүний дотор хуурамч Рембрандт үүсгэхэд ашиглагддаг. Энэ тохиолдолд DGMR ("Гүн борооны генератор" гэсэн утгатай) бодит хэмжилтийн дарааллыг үргэлжлүүлэх хуурамч радарын хормын хувилбар үүсгэхийг сурчээ.

DeepMind AI туршилтууд

цаг агаарын урьдчилсан мэдээ

DeepMind -ийн судалгааг удирдсан Шакир Мохамед хэлэхдээ энэ бол киноны хэдэн кадрыг үзээд дараа нь юу болохыг таамаглахтай адил юм гэжээ. Энэхүү аргыг туршихын тулд баг Цаг уурын товчооны 56 цаг уурчдаас (ажилд оролцоогүй) илүү дэвшилтэт физик симуляци, өрсөлдөгчдийн багцыг судлахыг хүссэн байна.

Хүмүүсийн 89% нь УБЕГ -аас өгсөн үр дүнг илүүд үздэг гэжээ. Машины сургалтын алгоритмууд нь ерөнхийдөө таны таамаглал хэр сайн болохыг хэмжихийн тулд оновчтой болгохыг хичээдэг. Гэсэн хэдий ч цаг агаарын урьдчилсан мэдээ нь олон талтай байдаг. Буруу борооны эрч хүчийг зөв газар авсан гэсэн таамаглал байж магадгүй юм, эсвэл бусад таамаглал нь эрчим хүчний зөв хослолыг авсан боловч буруу газар гэх мэт.

DeepMind шинжлэх ухаанд мэдэгдэж буй бүх уургийн бүтцийг гаргах болно гэж мэдэгджээ. Тус компани AlphaFold уураг нугалах хиймэл оюун ухаанаа ашиглан хүний ​​протеом, мөөгөнцөр, жимсний ялаа, хулганы бүтцийг бий болгосон.

DeepMind ба Met Office -ийн хамтын ажиллагаа хиймэл оюун ухааны хөгжүүлэлтийг дуусгахын тулд эцсийн хэрэглэгчидтэй хамтран ажиллах сайн жишээ юм. Мэдээжийн хэрэг, энэ бол сайн санаа боловч энэ нь ихэвчлэн тохиолддоггүй. Тус баг төсөл дээр хэдэн жил ажилласан бөгөөд Цаг уурын товчооны шинжээчдийн оруулсан санал нь төслийг боловсруулсан юм. DeepMind -ийн судлаач эрдэмтэн Суман Равури хэлэхдээ: "Энэ нь манай загварыг хөгжүүлэхийг өөрсдийн хэрэгжүүлэлтээс өөр хэлбэрээр дэмжиж өгдөг." "Үгүй бол бид эцэстээ тийм ч ашигтай биш загварыг бүтээж болох байсан."

DeepMind нь хиймэл оюун ухаан нь практик хэрэглээтэй болохыг харуулахыг хүсч байна. Шакирын хувьд DGMR ба AlphaFold нь ижил түүхийн нэг хэсэг юм: компани оньсого тайлах олон жилийн туршлагаа ашигладаг. Энд байгаа хамгийн чухал дүгнэлт бол DeepMind эцэст нь бодит шинжлэх ухааны асуудлуудыг жагсааж эхэлсэн явдал юм.

Цаг агаарын урьдчилсан мэдээний дэвшил

Цаг уурын урьдчилсан мэдээг технологийн хөгжил дэмжиж байх ёстой, учир нь бидний уур амьсгал хэрхэн ажилладагийг ойлгоход ойртсоор байна. Хиймэл оюун ухааны хөгжлөөс зайлсхийх боломжтой олон удаа хүн болон түүний тооцоололд нийтлэг алдаа гардаг.

Цаг агаарын урьдчилсан мэдээ нь хүн төрөлхтний гол түлхүүр бөгөөд учир нь бид маш их давуу талыг ашиглаж чаддаг усны нөөцийг илүү үр ашигтай ашиглах, шуурга, аадар бороо ороход зарим сүйрлээс урьдчилан сэргийлэх. Энэ шалтгааны улмаас цаг уурчид хур тунадасыг урьдчилан таамаглах хиймэл оюун ухааны төсөл боловсруулахаар санал нийлж байна.

Энэхүү мэдээллээр та DeepMind төсөл болон түүний шинж чанаруудын талаар илүү ихийг мэдэж авах боломжтой гэж найдаж байна.


Нийтлэлийн агуулга нь бидний зарчмуудыг баримталдаг редакцийн ёс зүй. Алдааны талаар мэдээлэхийн тулд товшино уу энд байна.

Сэтгэгдэл бичих эхний хүн бай

Сэтгэгдэлээ үлдээгээрэй

Таны и-мэйл хаяг хэвлэгдсэн байх болно. Шаардлагатай талбарууд нь тэмдэглэгдсэн байна *

*

*

  1. Мэдээллийг хариуцах: Мигель Анхель Гатан
  2. Мэдээллийн зорилго: СПАМ-ыг хянах, сэтгэгдлийн менежмент.
  3. Хууль ёсны байдал: Таны зөвшөөрөл
  4. Мэдээллийн харилцаа холбоо: Хуулийн үүргээс бусад тохиолдолд мэдээллийг гуравдагч этгээдэд дамжуулахгүй.
  5. Өгөгдөл хадгалах: Occentus Networks (ЕХ) -с зохион байгуулсан мэдээллийн сан
  6. Эрх: Та хүссэн үедээ мэдээллээ хязгаарлаж, сэргээж, устгаж болно.