ډیپ مائنډ AI کولی شي د هوا غوره وړاندوینه وکړي

ژور ذهن AI

هوا د ساینس په توګه پرمختګ کوي د ټیکنالوژۍ پرمختګ څخه مننه. اوس مهال ، د کمپیوټر ډیری برنامې شتون لري چې مستقیم وړاندوینه کولی شي کله او چیرې باران وریږي. د شرکت ډیمپینډ مصنوعي استخبارات رامینځته کړي چې د دقیق وړاندوینې وړتیا لري کله او چیرې به باران وریږي. دې شرکت د انګلستان هوا پیژندونکو سره کار کړی ترڅو داسې ماډل رامینځته کړي چې د اوسني سیسټمونو په پرتله لنډ مهاله وړاندوینو لپاره غوره وي.

پدې مقاله کې موږ به تاسو ته هرڅه ووایو چې تاسو ورته اړتیا لرئ د روبلډا کڅوړې په اړه پوه شئ ، د ډیپ ماینډ شرکت هوا پیژندنې وړاندوینې ټیکنالوژي.

د هوا وړاندوینه

ژور

دیپ ماینډ ، په لندن کې میشته د مصنوعي استخباراتو شرکت، ستونزمن ساینسي ستونزو ته د ژورې زده کړې پلي کولو خپل مسلک ته دوام ورکوي. ډیپ ماینډ د بریتانیا د ملي هوا خدمت میټ دفتر سره په همکارۍ د DGMR په نوم د ژورې زده کړې وسیله رامینځته کړې ، کوم چې کولی شي په راتلونکو 90 دقیقو کې د باران احتمال دقیق وړاندوینه وکړي. دا د هوا وړاندوینې کې یو له خورا سختو ننګونو څخه دی.

د موجوده وسیلو سره پرتله کولو کې ، لسګونه کارپوهان پدې باور دي چې د DGMR وړاندوینې په ډیری فاکتورونو کې غوره دي ، پشمول د باران موقعیت ، حد ، حرکت او شدت وړاندوینې ، د وخت 89. د ډیپ ماینډ نوې وسیله په بیولوژي کې نوې کلي خلاصوي چې ساینس پوهان یې د لسیزو راهیسې د حل کولو هڅه کوي.

په هرصورت ، حتی په وړاندوینو کې کوچني اصلاحات مهم دي. د باران وړاندوینه ، په ځانګړي توګه دروند باران ، د ډیری صنعتونو لپاره خورا مهم دی ، له بیروني فعالیتونو څخه تر الوتنې خدماتو او بیړني حالتونو پورې. مګر دا سم ترلاسه کول مشکل دي. د دې معلومول چې په اسمان کې څومره اوبه دي او کله او چیرې به راښکته شي په ډیری اقلیم پروسو پورې اړه لري ، لکه د تودوخې بدلونونه ، د بادل جوړښت ، او باد. دا ټول فاکتورونه پخپله کافي پیچلي دي ، مګر دا ډیر پیچلي دي کله چې یوځای شي.

د وړاندوینې غوره شتون ټیکنالوژي د اتموسفیر فزیک لوی شمیر کمپیوټر سمولیشنونه کاروي. دا د اوږدې مودې وړاندوینو لپاره مناسب دي ، مګر دا په وړاندوینې کې خورا ښه ندي چې په راتلونکي ساعت کې به څه پیښیږي. دې ته سمدستي وړاندوینه ویل کیږي.

د ژور ذهن پرمختګ

د هوا وړاندوینې پراختیا

د ژورې زده کړې پخوانۍ تخنیکونه رامینځته شوي ، مګر دا تخنیکونه معمولا په یوه برخه کې ښه کار کوي ، لکه د موقعیت وړاندوینه ، او د بل په لګښت کې ، لکه د ځواک وړاندوینه. د دروند باران لپاره د رادار معلومات چې د سمدستي باران وړاندوینې کې مرسته کوي د هوا پیژندونکو لپاره لوی ننګونه پاتې ده.

د ډیپ ماینډ ټیم د دوی AI روزلو لپاره د رادار ډیټا کارولې. ډیری هیوادونه او سیمې په مکرر ډول د رادار اندازه کولو سنیپ شاټونه خپروي چې د ورځې په اوږدو کې د بادل جوړښت او حرکت تعقیبوي. د مثال په توګه ، په انګلستان کې ، نوي لوستل په هرو پنځو دقیقو کې ځړول کیږي. د دې سنیپونو په یوځای کولو سره ، تاسو کولی شئ یوه وروستي سټاپ موشن ویډیو ترلاسه کړئ چې ښیې د هیواد باران څرنګوالی بدلیږي.

څیړونکي دا معلومات GAN ته ورته ژور نسل شبکې ته لیږي ، کوم چې یو روزل شوی AI دی چې کولی شي د نوي ډیټا نمونې رامینځته کړي چې په روزنه کې کارول شوي اصلي معلوماتو سره خورا ورته دي. GAN د جعلي مخونو تولید لپاره کارول شوی ، پشمول د جعلي ریمبرانډټ. پدې حالت کې ، DGMR (کوم چې د "تولیدي ژور باران ماډل" لپاره ولاړ دی) د غلط رادار سنیپ شاټونو رامینځته کول زده کړي چې د اندازه کولو اصلي لړۍ ته دوام ورکوي.

د ډیپ ماینډ AI تجربې

د هوا وړاندوینه

شاکر محمد ، چې په ډیپ مائنډ کې د څیړنې مشري کوي ، وویل چې دا د فلم څخه د څو عکسونو لیدو او اټکل کولو په څیر دی چې څه به پیښ شي. د دې میتود ازمولو لپاره ، ټیم د هوا پیژندنې بیورو څخه 56 د هوا پیژندونکو څخه وپوښتل (څوک چې په کار کې دخیل نه و) خورا پرمختللي فزیکي سمولو او د مخالفینو سیټ کشف کولو لپاره.

89 people خلکو وویل چې دوی د DGMR لخوا ورکړل شوې پایلې غوره کوي. د ماشین زده کړې الګوریتمونه عموما هڅه کوي د ساده اندازې لپاره مطلوب شي ترڅو ستاسو وړاندوینې څومره ښې وي. په هرصورت ، د هوا وړاندوینه ډیری مختلف اړخونه لري. شاید وړاندوینه په سم ځای کې د باران غلط شدت ترلاسه کړي، یا بلې وړاندوینې د شدت درست ترکیب ترلاسه کړی مګر په غلط ځای کې ، او داسې نور.

ډیپ مائنډ وویل چې دا به ساینس ته پیژندل شوي ټولو پروټینونو جوړښت خوشې کړي. دې شرکت خپل الفا فولډ پروټین فولډینګ مصنوعي استخبارات د انسان پروټوم ، او همدارنګه د خمیر ، میوو مچیو او موږکانو لپاره جوړښتونو رامینځته کولو لپاره کارولي.

د ډیپ ماینډ او میټ دفتر ترمینځ همکاري د AI پراختیا بشپړولو لپاره د پای کاروونکو سره کار کولو یوه ښه بیلګه ده. په ښکاره ډول دا یو ښه نظر دی ، مګر دا ډیری وخت نه پیښیږي. ټیم په پروژه کې د څو کلونو لپاره کار وکړ او د هوا پیژندنې بیورو کارپوهانو د پروژې شکل بدل کړ. په ډیپ مائنډ کې د څیړنې ساینس پوه ، سمن رووري وویل: "دا زموږ د خپل پلي کیدو په پرتله په مختلف ډول زموږ د ماډل پراختیا هڅوي." "که نه نو ، موږ کولی شو یو ماډل رامینځته کړی چې په پای کې به په ځانګړي ډول ګټور نه وي."

ډیپ ماینډ هم لیواله دی وښیې چې د دې AI عملي غوښتنلیکونه لري. د شاکر لپاره ، DGMR او الفا فولډ د ورته کیسې یوه برخه ده: شرکت د پزلونو حلولو کې د دوی کلونو تجربې کاروي. شاید دلته ترټولو مهم پایله دا وي چې ډیپ ماینډ په نهایت کې د ریښتیني نړۍ ساینسي ستونزو لیست کول پیل کړي.

د هوا وړاندوینې کې پرمختګ

د هوا وړاندوینه باید د ټیکنالوژۍ پرمختګ لخوا ملاتړ شي ځکه چې موږ نږدې او نږدې کیږو په بشپړ ډول پوهیدو ته چې زموږ فضا څنګه کار کوي. ډیری وختونه انسان او د هغه محاسبه د عام غلطیو تابع کیدی شي چې د مصنوعي استخباراتو پراختیا سره مخ کیدی شي.

د هوا وړاندوینه د انسان کیدو کلي ده ځکه چې موږ کولی شو ډیره ګټه پورته کړو د اوبو اغیزمنې سرچینې او په طوفانونو او درنو بارانونو کې د ځینې ناورینونو مخه ونیسئ. د دې دلیل لپاره ، د هوا پیژندونکي په زیاتیدونکي ډول د باران وړاندوینې لپاره د مصنوعي استخباراتو پروژو رامینځته کولو سره موافق دي.

زه امید لرم چې د دې معلوماتو سره تاسو کولی شئ د ډیپ مائنډ پروژې او د هغې ځانګړتیاو په اړه نور څه زده کړئ.


د مقالې مینځپانګه زموږ د اصولو سره سمون لري ایډیټیک اخلاق. د غلطۍ راپور ورکولو لپاره کلیک وکړئ دلته.

لومړی د تبصره کولو لپاره وئ

خپله نظر پرېږدئ

ستاسو د بریښنا لیک پته به خپره نه شي. اړین برخو سره په نښه شوي دي *

*

*

  1. د معلوماتو لپاره مسؤل: میګیوانجل ګاتین
  2. د معلوماتو هدف: د سپیم کنټرول ، د نظر مدیریت.
  3. قانونیت: ستاسو رضایت
  4. د معلوماتو راټولول: معلومات به د قانوني مکلفیت پرته دریمې ډلې ته نه لیږدول کیږي.
  5. د معلوماتو ذخیره: ډیټابیس د Occentus شبکې (EU) لخوا کوربه شوی
  6. حقونه: په هر وخت کې تاسو کولی شئ خپل معلومات محدود ، له سره تنظیم او حذف کړئ.