ඩීප්මයින්ඩ් ඒඅයිට කාලගුණය වඩාත් හොඳින් පුරෝකථනය කළ හැකිය

ගැඹුරු මනසක් ඇති AI

තාක්‍ෂණයේ දියුණුවට ස්තූතිවන්ත වන්නට කාලගුණ විද්‍යාව විද්‍යාවක් ලෙස දියුණු වෙමින් පවතී. දැනට, වර්ෂාව ලැබෙන්නේ කවදාද සහ කොතැනදැයි සෘජුවම අනාවැකි පළ කළ හැකි පරිගණක වැඩසටහන් කිහිපයක් තිබේ. සමාගම Deepmind වර්ෂාව ලැබෙන්නේ කවදාද සහ කොතැනදැයි හරියටම පුරෝකථනය කළ හැකි කෘතිම බුද්ධියක් වර්ධනය කර ඇත. මෙම සමාගම වර්තමාන පද්ධති වලට වඩා කෙටිකාලීන අනාවැකි කීම සඳහා හොඳ ආදර්ශයක් නිර්මාණය කිරීමට එක්සත් රාජධානියේ කාලගුණ විද්‍යාඥයින් සමඟ කටයුතු කර ඇත.

මෙම ලිපියෙන් අපි ඔබට කියන්න යන්නේ ඩීප් මයින්ඩ් සමාගමේ කාලගුණ අනාවැකි තාක්‍ෂණය වන රොබ්ලෙඩා බෑගය ගැන ඔබ දැනගත යුතු සියල්ලයි.

කාලගුණ අනාවැකිය

ගැඹුරු මනසක්

ඩීප්මයින්ඩ්, ලන්ඩනය පදනම් කරගත් කෘතීම බුද්ධි සමාගමකි, දුෂ්කර විද්‍යාත්මක ගැටලු සඳහා ගැඹුරු ඉගෙනීම යෙදවීමේ සිය වෘත්තිය දිගටම කරගෙන යයි. බ්‍රිතාන්‍ය ජාතික කාලගුණ සේවයේ කාලගුණ විද්‍යා කාර්‍යයාලය සමඟ සහයෝගයෙන් ඩීජීඑම්ආර් නමින් ගැඹුරු ඉගෙනුම් මෙවලමක් ඩීප්මයින්ඩ් විසින් සකස් කර ඇති අතර එමඟින් ඉදිරි විනාඩි 90 තුළ වර්ෂාව ඇතිවීමේ සම්භාවිතාව නිවැරදිව පුරෝකථනය කළ හැකිය. එය කාලගුණ අනාවැකි කීමේ ඉතාමත් දුෂ්කර අභියෝගයකි.

දැනට පවතින මෙවලම් හා සැසඳීමේදී, විශේෂඥයින් දුසිම් ගණනක් විශ්වාස කරන්නේ වර්ෂාවේ 89% ක වර්ෂාපතනයේ පිහිටීම, පරාසය, චලනය සහ තීව්‍රතාවය පිළිබඳ අනාවැකි ඇතුළුව සාධක කිහිපයක් මත ඩීජීඑම්ආර්ගේ අනාවැකි හොඳම බවයි. ඩීප්මයින්ඩ්ගේ නව මෙවලම මඟින් දශක ගණනාවක් තිස්සේ විද්‍යාඥයන් විසඳා ගැනීමට උත්සාහ කළ ජීව විද්‍යාවේ නව යතුරක් විවෘත වේ.

කෙසේ වෙතත්, අනාවැකි වල කුඩා වැඩිදියුණු කිරීම් පවා වැදගත් ය. බොහෝ කර්මාන්ත සඳහා එළිමහන් ක්‍රියාකාරකම්වල සිට ගුවන් සේවා සහ හදිසි අවස්ථා සඳහා වර්ෂාව, විශේෂයෙන් අධික වර්ෂාව ගැන පුරෝකථනය කිරීම ඉතා වැදගත් වේ. නමුත් එය නිවැරදි කිරීම දුෂ්කර ය. අහසේ කොපමණ ජල ප්‍රමාණයක් තිබේද සහ කවදාද කොතැනද වැටෙන්නේද යන්න තීරණය කිරීම බොහෝ දේශගුණික ක්‍රියාවලීන් මත රඳා පවතී, උෂ්ණත්ව වෙනස්වීම්, වලාකුළු සෑදීම සහ සුළඟ වැනි. මේ සියලු සාධක තමන් තුළම සෑහෙන තරම් සංකීර්ණ නමුත් ඒවා සංයෝජනය වීමේදී වඩාත් සංකීර්ණ වේ.

දැනට තිබෙන හොඳම අනාවැකි තාක්‍ෂණය මඟින් වායුගෝලීය භෞතික විද්‍යාවේ පරිගණක සමාකරණ විශාල සංඛ්‍යාවක් භාවිතා කරයි. දිගු කාලීන අනාවැකි සඳහා මේවා සුදුසු නමුත් ඊළඟ පැයේදී කුමක් සිදු වේදැයි අනාවැකි කීමට ඔවුන් එතරම් දක්ෂ නැත. මෙය ක්ෂණික අනාවැකියක් ලෙස හැඳින්වේ.

ගැඹුරු මනස සංවර්ධනය

කාලගුණ අනාවැකි සංවර්ධනය

කලින් ගැඹුරු ඉගෙනුම් තාක්‍ෂණ දියුණු කර තිබුනද, මෙම තාක්‍ෂණ සාමාන්‍යයෙන් එක පැත්තකින් හොඳින් ක්‍රියාත්මක වේ, එනම් ස්ථානය ගැන අනාවැකි කීම සහ බලය වියදම් කිරීම වැනි වෙනත් වියදමින් ය. තද වැසි පිළිබඳ රේඩාර් දත්ත, කාලගුණ අනාවැකිකරුවන්ට විශාල අභියෝගයක් ලෙස පවතී.

ඩීප් මයින්ඩ් කණ්ඩායම සිය AI පුහුණු කිරීම සඳහා රේඩාර් දත්ත භාවිතා කළේය. දවස පුරා වලාකුළු සෑදීම සහ චලනය නිරීක්ෂණය කරන රේඩාර් මිනුම් කෙටි ඡායාරූප බොහෝ රටවල් සහ ප්‍රදේශ නිතර ප්‍රකාශයට පත් කරයි. උදාහරණයක් වශයෙන්, එක්සත් රාජධානියේ සෑම විනාඩි පහකට වරක් නව කියවීම් පළ කෙරේ. මෙම හදිසි අවස්ථා එකට තැබීමෙන්, රටක වැසි රටාව වෙනස් වන ආකාරය දැක්වෙන යාවත්කාලීන නැවැත්වීමේ වීඩියෝ පටයක් ඔබට ලබා ගත හැකිය.

පර්යේෂකයින් මෙම දත්ත GAN වලට සමාන ගැඹුරු පරම්පරාවේ ජාලයකට යවන අතර එය පුහුණුවේදී භාවිතා කරන සත්‍ය දත්ත වලට බොහෝ දුරට සමාන නව දත්ත සාම්පල උත්පාදනය කළ හැකි පුහුණු AI වේ. ව්‍යාජ රම්බ්‍රැන්ඩ්ට් ඇතුළු ව්‍යාජ මුහුණු ජනනය කිරීමට GAN භාවිතා කර ඇත. මෙම අවස්ථාවෙහිදී, ඩීජීඑම්ආර් (එහි අර්ථය නම් "උත්පාදන ගැඹුරු ගැඹුරු වර්ෂා ආකෘතිය") සැබෑ මිනුම් අනුක්‍රමය අඛණ්ඩව පවත්වාගෙන යන ව්‍යාජ රේඩාර් ඡායාරූප උත්පාදනය කිරීමට ඉගෙන ගෙන ඇත.

DeepMind AI අත්හදා බැලීම්

කාලගුණ අනාවැකිය

ඩීප්මයින්ඩ් හි පර්යේෂණයට නායකත්වය දුන් ෂකීර් මොහොමඩ් පැවසුවේ මෙය චිත්‍රපටයක නිශ්චල ඡායාරූප කිහිපයක් නැරඹීමෙන් සහ ඊළඟට කුමක් සිදුවේදැයි අනුමාන කිරීම හා සමාන බවයි. මෙම ක්‍රමය පරීක්‍ෂා කිරීම සඳහා කණ්ඩායම කාලගුණ විද්‍යා කාර්යාංශයේ කාලගුණ විද්‍යාඥයින් 56 දෙනෙකුගෙන් (වැඩට සම්බන්ධ නොවූ) වඩාත් දියුණු භෞතික සමාකරණ සහ විරුද්ධවාදීන් සමූහයක් ගැන සොයා බලන ලෙස ඉල්ලා සිටියේය.

මිනිසුන්ගෙන් 89% ක් කියා සිටියේ ඩීජීඑම්ආර් විසින් ලබා දෙන ප්‍රතිඵල වලට තමන් කැමති බවයි. යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ඇල්ගොරිතම සාමාන්‍යයෙන් උත්සාහ කරන්නේ ඔබේ අනාවැකි කෙතරම් හොඳද යන්න සරල මිනුමක් සඳහා ප්‍රශස්තිකරණය කිරීමට ය. කෙසේ වෙතත්, කාලගුණ අනාවැකියේ විවිධ පැතිකඩයන් ඇත. සමහර විට අනාවැකියක් වැරදි වර්‍ශාවේ තීව්‍රතාවය නිවැරදි ස්ථානයේ ලැබෙන්නට ඇත, හෝ වෙනත් අනාවැකි වලට තීව්‍රතාවයේ නිවැරදි සංයෝජනය ලැබුණු නමුත් වැරදි තැනක යනාදිය.

විද්‍යාත්මකව දන්නා සියළුම ප්‍රෝටීන වල ව්‍යුහය නිදහස් කරන බව ඩීප්මයින්ඩ් පැවසීය. සමාගම සිය ඇල්ෆාෆෝල්ඩ් ප්‍රෝටීන් නැමීමේ කෘතිම බුද්ධිය භාවිතා කර මානව ප්‍රෝටීයම මෙන්ම යීස්ට්, පලතුරු මැස්සන් සහ මීයන් සඳහා ව්‍යුහයන් ජනනය කරයි.

ඩීප්මයින්ඩ් සහ මෙට් ඔෆිස් අතර සහයෝගීතාවය AI සංවර්ධනය සම්පූර්ණ කිරීම සඳහා අවසාන පරිශීලකයින් සමඟ වැඩ කිරීම පිළිබඳ හොඳ උදාහරණයකි. පැහැදිලිවම මෙය හොඳ අදහසකි, නමුත් එය බොහෝ විට සිදු නොවේ. මෙම කණ්ඩායම වසර ගණනාවක් ව්‍යාපෘතියේ වැඩ කළ අතර කාලගුණ විද්‍යා කාර්යාංශයේ විශේෂඥයින්ගේ දායකත්වය ලබාගෙන මෙම ව්‍යාපෘතිය සකස් කළේය. ඩීප්මයින්ඩ් හි පර්යේෂණ විද්‍යා ist යෙකු වන සුමන් රවුරි පැවසුවේ “එය අපේම ක්‍රියාත්මක කිරීමට වඩා වෙනස් ආකාරයකින් අපේ ආකෘතිය වැඩි දියුණු කිරීම ප්‍රවර්‍ධනය කරන” බවයි. "එසේ නැත්නම්, අවසානයේ දී විශේෂයෙන් ප්‍රයෝජනවත් නොවන ආදර්ශයක් අපට සාදා ගත හැකිව තිබුණි."

එහි AI ට ප්‍රායෝගික යෙදීම් ඇති බව පෙන්වීමට DeepMind ද උනන්දුවෙන් සිටී. ෂකීර් සඳහා, ඩීජීඑම්ආර් සහ ඇල්ෆාෆෝල්ඩ් එකම කතාවක කොටසකි: සමාගම ඔවුන්ගේ වසර ගණනාවක ප්‍රහේලිකා විසඳීමේ පළපුරුද්ද භාවිතා කරයි. සමහර විට මෙහි ඇති වැදගත්ම නිගමනය නම්, ඩීප්මයින්ඩ් අවසානයේ සැබෑ ලෝකයේ විද්‍යාත්මක ගැටලු ලැයිස්තුගත කිරීම ආරම්භ කර ඇති බවයි.

කාලගුණ අනාවැකි වල දියුණුව

අපේ වායුගෝලය ක්‍රියා කරන ආකාරය සම්පූර්ණයෙන් අවබෝධ කර ගැනීමට අපි සමීප වෙමින් සිටින බැවින් තාක්‍ෂණයේ දියුණුවත් සමඟ කාලගුණ අනාවැකි වලට සහාය විය යුතුය. බොහෝ විට මිනිසා සහ ඔහුගේ ගණනය කිරීම් කෘතිම බුද්ධිය වර්ධනය වීමත් සමඟ වළක්වා ගත හැකි පොදු වැරදි වලට භාජනය විය හැකිය.

අපට බොහෝ දේ ප්‍රයෝජනයට ගත හැකි බැවින් කාලගුණ අනාවැකි මනුෂ්‍යයෙකු වීමට ප්‍රධාන වේ වඩාත් කාර්‍යක්‍ෂම ජල සම්පත් සහ කුණාටු සහ තද වැසි වලදී ඇති විය හැකි ව්‍යසනයන් වලක්වා ගන්න. මේ හේතුව නිසා වර්ෂාපතනය පුරෝකථනය කිරීම සඳහා කෘතිම බුද්ධි ව්‍යාපෘති සකස් කිරීමට කාලගුණ විද්‍යාඥයින් වැඩි වැඩියෙන් එකඟ වෙති.

මෙම තොරතුරුවලින් ඔබට ඩීප්මයින්ඩ් ව්‍යාපෘතිය සහ එහි ලක්‍ෂණ ගැන වැඩිදුර ඉගෙන ගත හැකි යැයි මම බලාපොරොත්තු වෙමි.


ලිපියේ අන්තර්ගතය අපගේ මූලධර්මවලට අනුකූල වේ කතුවැකි ආචාර ධර්ම. දෝෂයක් වාර්තා කිරීමට ක්ලික් කරන්න මෙන්න.

අදහස් පළ කිරීමට ප්රථම වන්න

ඔබේ අදහස තබන්න

ඔබේ ඊ-මේල් ලිපිනය පළ කරනු නොලැබේ. අවශ්ය ක්ෂේත්ර දක්වා ඇති ලකුණ *

*

*

  1. දත්ත සඳහා වගකිව යුතු: මිගෙල් ඇන්ජල් ගැටන්
  2. දත්තවල අරමුණ: SPAM පාලනය කිරීම, අදහස් කළමනාකරණය.
  3. නීත්‍යානුකූලභාවය: ඔබේ කැමැත්ත
  4. දත්ත සන්නිවේදනය: නෛතික බැඳීමකින් හැර දත්ත තෙවන පාර්ශවයකට සන්නිවේදනය නොකෙරේ.
  5. දත්ත ගබඩා කිරීම: ඔක්සෙන්ටස් නෙට්වර්ක්ස් (EU) විසින් සත්කාරකත්වය දක්වන දත්ත සමුදාය
  6. අයිතිවාසිකම්: ඕනෑම වේලාවක ඔබට ඔබේ තොරතුරු සීමා කිරීමට, නැවත ලබා ගැනීමට සහ මකා දැමීමට හැකිය.