DeepMind AI Tiasa Ngalangkungan Cuaca Langkung Hadé

Deepmind AI

Météorologi salaku élmu anu maju berkat kamekaran téknologi. Ayeuna, aya sababaraha program komputer anu sanggup ngaramal langsung iraha sareng dimana bakal hujan. Perusahaan tina Deepmind parantos ngembangkeun kecerdasan buatan anu tiasa ngaduga ampir persis iraha sareng dimana bakal hujan. Perusahaan ieu parantos damel sareng ahli meteorologi Inggris pikeun nyiptakeun modél anu langkung saé pikeun ramalan jangka pondok tibatan sistem ayeuna.

Dina tulisan ieu kami badé nyarioskeun sadayana anu anjeun kedah terang ngeunaan kantong Robleda, téknologi prediksi meteorologi perusahaan DeepMind.

Ramalan cuaca

jero

DeepMind, perusahaan intél buatan buatan London, neraskeun karirna ngalarapkeun diajar jero kana masalah ilmiah anu sesah. DeepMind parantos ngembangkeun alat pembelajaran anu jero anu disebat DGMR kerjasama sareng Kantor Metode Cuaca Nasional Inggris, anu sacara akurat tiasa ngaduga kamungkinan hujan dina 90 menit salajengna. Mangrupikeun salah sahiji tantangan anu paling sesah dina ramalan cuaca.

Dina babandingan sareng alat anu aya, puluhan ahli percanten yén prediksi DGMR anu pangsaéna dina sababaraha faktor, kalebet ramalanana ngeunaan lokasi, kisaran, gerakan sareng intensitas hujan, 89% waktos. Alat anyar DeepMind muka konci konci anyar dina biologi anu diusahakeun ku élmuwan pikeun puluhan taun.

Nanging, sanajan paningkatan alit dina prediksi penting. Hujan ramalan, khususna hujan ageung, penting pisan pikeun seueur industri, ti kagiatan outdoor dugi ka jasa penerbangan sareng kaayaan darurat. Tapi ngalereskeunana sesah. Nangtukeun sabaraha cai di langit sareng iraha sareng dimana tumiba gumantung kana seueur prosés iklim, sapertos parobihan suhu, formasi awan, sareng angin. Sadaya faktor ieu cukup rumit dina dirina, tapi éta langkung rumit nalika digabungkeun.

Téknologi prediksi anu pangsaéna aya nganggo sajumlah ageung simulasi komputer fisika atmosfir. Ieu cocog pikeun ramalan jangka panjang, tapi éta henteu saé pisan pikeun ngaduga naon anu bakal kajadian dina jam payun. Ieu disebut ramalan langsung.

Pangwangunan DeepMind

pamekaran ramalan cuaca

Téhnik diajar jero anu saacanna parantos dikembangkeun, tapi téknik ieu biasana tiasa dianggo saé dina hiji hal, sapertos ngaramal lokasi, sareng ngorbankeun anu sanés, sapertos ngaduga kakuatan. Data radar pikeun hujan ageung anu ngabantosan ramalan hujan langsung tetep janten tantangan anu pas pikeun meteorologis.

Tim DeepMind ngagunakeun data radar pikeun ngalatih AI-na. Seueur nagara sareng daérah sering nyebarkeun gambar pangukuran radar anu ngalacak pembentukan awan sareng gerakan sadidinten. Salaku conto, di Inggris, bacaan anyar dipasang unggal lima menit. Ku ngahijikeun snaps ieu, anjeun tiasa kéngingkeun pidéo gerak-gerak anu langkung anyar nunjukkeun kumaha pola hujan nagara robih.

Panaliti ngirimkeun data ieu ka jaringan generasi anu jero anu sami sareng GAN, anu mangrupikeun AI terlatih anu tiasa ngahasilkeun sampel data énggal anu sami pisan sareng data anu saé dina latihan. GAN parantos dianggo pikeun ngahasilkeun rupa palsu, kalebet Rembrandt palsu. Dina hal ieu, DGMR (anu singkatan tina "Modél Hujan Jero Generative") parantos diajar ngahasilkeun jepretan radar palsu anu neraskeun urutan pangukuran anu saleresna.

DeepMind AI Ékspérimén

ramalan cuaca

Shakir Mohamed, anu mingpin panilitian di DeepMind, nyatakeun ieu sami sareng nonton sababaraha gambar tina pilem sareng nebak naon anu bakal kajadian salajengna. Pikeun nguji metoda ieu, tim naroskeun ka 56 meteorologis ti Biro Météorologi (anu henteu kalibet dina padamelan) pikeun ngagali kana simulasi fisik anu langkung maju sareng sakumpulan lawan.

89% jalma nyarios yén aranjeunna resep kana hasil anu dipasihkeun ku DGMR. Algoritma pembelajaran mesin umumna nyobian ngaoptimalkeun pikeun ukuran saderhana kumaha ramalan anjeun. Nanging, ramalan cuaca ngagaduhan seueur aspek anu béda. Mungkin prediksi ngagaduhan intensitas hujan anu salah dina tempat anu leres, atanapi prediksi sanés ngagaduhan kombinasi intensitas anu leres tapi dina tempat anu salah, sareng sajabina.

DeepMind nyarios yén éta bakal ngaleupaskeun struktur sadaya protéin anu dipikanyaho ku élmu. Perusahaan parantos ngagunakeun protéin AlphaFold na ngalipet kecerdasan jieunan pikeun ngahasilkeun struktur pikeun proteome manusa, ogé pikeun kapang, laleur buah sareng beurit.

Kolaborasi antara DeepMind sareng Met Office mangrupikeun conto anu saé pikeun damel sareng pangguna tungtung pikeun ngarengsekeun pamekaran AI. Jelas ieu mangrupakeun ide anu saé, tapi sering henteu kajadian. Tim ngagarap proyék salami sababaraha taun sareng masukan ti ahli ti Biro Météorologi ngawangun proyék éta. Suman Ravuri, élmuwan panilitian di DeepMind, nyarios: "Éta ngamajukeun pamekaran modél urang ku cara anu béda tibatan palaksanaan urang sorangan." "Upami teu kitu, urang tiasa nyiptakeun modél anu moal aya gunana tungtungna."

DeepMind ogé hoyong nunjukkeun yén AI na ngagaduhan aplikasi anu praktis. Pikeun Shakir, DGMR sareng AlphaFold mangrupikeun bagian tina carita anu sami: perusahaan nganggo taun pangalaman ngarengsekeun puzzles. Mungkin kacindekan anu paling penting di dieu nyaéta yén DeepMind tungtungna parantos ngadaptarkeun masalah ilmiah dunya nyata.

Kamajuan dina ramalan cuaca

Ramalan cuaca kedah didukung ku kamekaran téknologi nalika urang ngadeukeutan sareng ngadeukeutan ngartos kumaha kaayaan suasana urang. Sababaraha kali manusa sareng itunganana tiasa janten kasalahan umum anu tiasa dicegah ku kamekaran kapinteran jijieunan.

Ramalan cuaca mangrupikeun konci pikeun janten manusa kumargi urang tiasa ngamangpaatkeun pisan sumber cai anu langkung éfisién sareng nyingkahan sababaraha musibah dina badai sareng hujan ageung. Kusabab kitu, meteorologis beuki satuju ngembangkeun proyek intél-intél buatan pikeun ngaduga hujan.

Kuring miharep yén kalayan inpormasi ieu anjeun tiasa diajar langkung seueur ngeunaan proyék DeepMind sareng ciri-cirina.


Eusi tulisan taat kana prinsip urang tina étika éditorial. Pikeun ngalaporkeun kasalahan klik di dieu.

Janten kahiji komen

Ninggalkeun koméntar anjeun

email alamat anjeun moal diterbitkeun. Widang diperlukeun téh ditandaan ku *

*

*

  1. Jawab data: Miguel Ángel Gatón
  2. Tujuan tina data: Kontrol SPAM, manajemén koméntar.
  3. Legitimasi: idin anjeun
  4. Komunikasi data: Data moal dikomunikasikan ka pihak katilu kacuali ku kawajiban hukum.
  5. Panyimpenan data: Basis data anu diayakeun ku Occentus Networks (EU)
  6. Hak: Iraha waé anjeun tiasa ngawatesan, cageur sareng mupus inpormasi anjeun.