సాంకేతిక విజ్ఞాన అభివృద్ధికి కృతజ్ఞతగా వాతావరణ శాస్త్రం అభివృద్ధి చెందుతోంది. ప్రస్తుతం, ఎప్పుడు, ఎక్కడ వర్షం పడుతుందో నేరుగా అంచనా వేయగల అనేక కంప్యూటర్ ప్రోగ్రామ్‌లు ఉన్నాయి. యొక్క కంపెనీ DeepMind దాదాపు ఎప్పుడు ఎక్కడ వర్షం పడుతుందో అంచనా వేయగల కృత్రిమ మేధస్సును అభివృద్ధి చేసింది. ప్రస్తుత వ్యవస్థల కంటే స్వల్పకాలిక అంచనాలను రూపొందించడానికి ఉత్తమమైన మోడల్‌ను రూపొందించడానికి ఈ సంస్థ UK వాతావరణ శాస్త్రవేత్తలతో కలిసి పనిచేసింది.
డీప్‌మైండ్ కంపెనీ వాతావరణ శాస్త్ర సాంకేతికత అయిన రోబ్లెడా బ్యాగ్ గురించి మీరు తెలుసుకోవలసిన ప్రతిదాన్ని ఈ ఆర్టికల్‌లో మేము మీకు చెప్పబోతున్నాం.
వాతావరణ సూచన
డీప్ మైండ్, లండన్ ఆధారిత కృత్రిమ మేధస్సు సంస్థ, క్లిష్టమైన శాస్త్రీయ సమస్యలకు లోతైన అభ్యాసాన్ని వర్తింపజేసే తన వృత్తిని కొనసాగిస్తున్నారు. డీప్‌మైండ్ బ్రిటీష్ నేషనల్ వెదర్ సర్వీస్ యొక్క మెట్ ఆఫీస్ సహకారంతో DGMR అనే లోతైన అభ్యాస సాధనాన్ని అభివృద్ధి చేసింది, ఇది రాబోయే 90 నిమిషాల్లో వర్షం సంభావ్యతను ఖచ్చితంగా అంచనా వేయగలదు. వాతావరణ అంచనాలో ఇది చాలా కష్టమైన సవాళ్లలో ఒకటి.
ఇప్పటికే ఉన్న సాధనాలతో పోలిస్తే, డజన్ల కొద్దీ నిపుణులు DGMR యొక్క అంచనాలు అనేక అంశాలపై ఉత్తమమైనవి అని నమ్ముతారు, వర్షం యొక్క స్థానం, పరిధి, కదలిక మరియు తీవ్రత, 89% సమయంతో సహా. డీప్‌మైండ్ యొక్క కొత్త సాధనం దశాబ్దాలుగా శాస్త్రవేత్తలు పరిష్కరించడానికి ప్రయత్నిస్తున్న జీవశాస్త్రంలో కొత్త కీని తెరుస్తుంది.
అయితే, అంచనాలలో చిన్న మెరుగుదలలు కూడా ముఖ్యమైనవి. బహిరంగ కార్యకలాపాల నుండి విమానయాన సేవలు మరియు అత్యవసర పరిస్థితుల వరకు వర్షాన్ని అంచనా వేయడం, ముఖ్యంగా భారీ వర్షం చాలా పరిశ్రమలకు కీలకం. కానీ దాన్ని సరిగ్గా పొందడం కష్టం. ఆకాశంలో ఎంత నీరు ఉందో మరియు ఎప్పుడు, ఎక్కడ పడిపోతుందో నిర్ణయించడం అనేక వాతావరణ ప్రక్రియలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఉష్ణోగ్రత మార్పులు, క్లౌడ్ ఏర్పడటం మరియు గాలి వంటివి. ఈ కారకాలన్నీ తమలో తాము సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి, కానీ కలిపితే అవి మరింత సంక్లిష్టంగా ఉంటాయి.
అందుబాటులో ఉన్న ఉత్తమ అంచనా సాంకేతికత వాతావరణ భౌతికశాస్త్రం యొక్క పెద్ద సంఖ్యలో కంప్యూటర్ అనుకరణలను ఉపయోగిస్తుంది. ఇవి దీర్ఘకాలిక సూచనలకు అనుకూలంగా ఉంటాయి, కానీ అవి తదుపరి గంటలో ఏమి జరుగుతాయో అంచనా వేయడంలో అంత మంచిది కాదు. దీనిని తక్షణ సూచన అంటారు.
డీప్ మైండ్ అభివృద్ధి
మునుపటి లోతైన అభ్యాస పద్ధతులు అభివృద్ధి చేయబడ్డాయి, కానీ ఈ పద్ధతులు సాధారణంగా ఒక అంశంలో బాగా పని చేస్తాయి, ఉదాహరణకు స్థానాన్ని అంచనా వేయడం మరియు మరొకదాని ఖర్చుతో, శక్తిని అంచనా వేయడం వంటివి. భారీ వర్షం కోసం రాడార్ డేటా తక్షణ వర్షాన్ని అంచనా వేయడానికి సహాయపడటం వాతావరణ శాస్త్రవేత్తలకు గొప్ప సవాలుగా మిగిలిపోయింది.
డీప్‌మైండ్ బృందం వారి AI శిక్షణ కోసం రాడార్ డేటాను ఉపయోగించింది. అనేక దేశాలు మరియు ప్రాంతాలు రోజంతా క్లౌడ్ నిర్మాణం మరియు కదలికలను ట్రాక్ చేసే రాడార్ కొలతల స్నాప్‌షాట్‌లను తరచుగా ప్రచురిస్తాయి. ఉదాహరణకు, UK లో, ప్రతి ఐదు నిమిషాలకు కొత్త రీడింగ్‌లు పోస్ట్ చేయబడతాయి. ఈ స్నాప్‌లను కలిపి ఉంచడం ద్వారా, దేశంలోని వర్షపు నమూనా ఎలా మారుతుందో చూపించే తాజా స్టాప్-మోషన్ వీడియోను మీరు పొందవచ్చు.
పరిశోధకులు ఈ డేటాను GAN మాదిరిగానే లోతైన తరం నెట్‌వర్క్‌కు పంపుతారు, ఇది శిక్షణ పొందిన AI, ఇది శిక్షణలో ఉపయోగించే వాస్తవ డేటాకు సమానమైన కొత్త డేటా నమూనాలను రూపొందించగలదు. నకిలీ రెంబ్రాండ్‌తో సహా నకిలీ ముఖాలను రూపొందించడానికి GAN ఉపయోగించబడింది. ఈ సందర్భంలో, DGMR (అంటే "జనరేటివ్ డీప్ రెయిన్ మోడల్") అసలైన కొలత క్రమాన్ని కొనసాగించే తప్పుడు రాడార్ స్నాప్‌షాట్‌లను రూపొందించడం నేర్చుకుంది.
డీప్‌మైండ్ AI ప్రయోగాలు
డీప్‌మైండ్‌లో పరిశోధనకు నాయకత్వం వహించిన షకీర్ మొహమ్మద్, ఇది ఒక సినిమా నుండి కొన్ని స్టిల్స్ చూడటం మరియు తరువాత ఏమి జరుగుతుందో ఊహించడం లాంటిదే అన్నారు. ఈ పద్ధతిని పరీక్షించడానికి, బృందం బ్యూరో ఆఫ్ మెటరాలజీ (పనిలో పాలుపంచుకోని) నుండి 56 మంది వాతావరణ శాస్త్రవేత్తలను మరింత అధునాతన భౌతిక అనుకరణలు మరియు ప్రత్యర్థుల సమితిని పరిశోధించమని కోరింది.
89% మంది ప్రజలు DGMR ద్వారా ఇచ్చిన ఫలితాలను ఇష్టపడతారని చెప్పారు. మెషిన్ లెర్నింగ్ అల్గోరిథంలు సాధారణంగా మీ అంచనాలు ఎంత బాగున్నాయో సాధారణ కొలత కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి ప్రయత్నిస్తాయి. అయితే, వాతావరణ సూచన అనేక విభిన్న అంశాలను కలిగి ఉంది. సరైన ప్రదేశంలో ఒక అంచనా తప్పు వర్ష తీవ్రతను పొందవచ్చు, లేదా ఇతర అంచనా సరైన తీవ్రత కలయికను పొందింది, కానీ తప్పు స్థానంలో, మరియు అందువలన న.
డీప్‌మైండ్ సైన్స్‌కు తెలిసిన అన్ని ప్రోటీన్ల నిర్మాణాన్ని విడుదల చేస్తుందని చెప్పారు. మానవ ప్రోటీమ్, అలాగే ఈస్ట్, ఫ్రూట్ ఫ్లైస్ మరియు ఎలుకల నిర్మాణాలను రూపొందించడానికి కంపెనీ తన ఆల్ఫాఫోల్డ్ ప్రోటీన్ మడత కృత్రిమ మేధస్సును ఉపయోగించింది.
డీప్‌మైండ్ మరియు మెట్ ఆఫీస్ మధ్య సహకారం AI డెవలప్‌మెంట్ పూర్తి చేయడానికి తుది వినియోగదారులతో కలిసి పనిచేయడానికి మంచి ఉదాహరణ. సహజంగానే ఇది మంచి ఆలోచన, కానీ ఇది తరచుగా జరగదు. ఈ బృందం ప్రాజెక్ట్ కోసం చాలా సంవత్సరాలు పని చేసింది మరియు బ్యూరో ఆఫ్ మెటరాలజీ నుండి నిపుణుల నుండి ఇన్‌పుట్ ప్రాజెక్ట్‌ను రూపొందించింది. డీప్‌మైండ్ పరిశోధక శాస్త్రవేత్త సుమన్ రావూరి ఇలా అన్నారు: "ఇది మా మోడల్ అభివృద్ధిని మన స్వంత అమలు కంటే భిన్నమైన రీతిలో ప్రోత్సహిస్తుంది." "లేకపోతే, చివరికి ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడని ఒక నమూనాను మేము సృష్టించవచ్చు."
డీప్‌మైండ్ తన AI కి ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు ఉన్నాయని చూపించడానికి కూడా ఆసక్తిగా ఉంది. షకీర్ కోసం, DGMR మరియు ఆల్ఫాఫోల్డ్ ఒకే కథలో భాగం: కంపెనీ పజిల్స్ పరిష్కరించడంలో వారి సంవత్సరాల అనుభవాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. డీప్‌మైండ్ చివరకు వాస్తవ-ప్రపంచ శాస్త్రీయ సమస్యలను జాబితా చేయడం ప్రారంభించిందనేది ఇక్కడ అత్యంత ముఖ్యమైన ముగింపు.
వాతావరణ సూచనలో పురోగతి
మన వాతావరణం ఎలా పనిచేస్తుందో పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడానికి మనం మరింత దగ్గరవుతున్నందున వాతావరణ సూచన సాంకేతిక పరిజ్ఞానం అభివృద్ధికి మద్దతు ఇవ్వాలి. అనేక సార్లు మానవుడు మరియు అతని లెక్కలు కృత్రిమ మేధస్సు అభివృద్ధితో నివారించబడే సాధారణ తప్పులకు లోబడి ఉంటాయి.
వాతావరణ సూచన మానవుడిగా ఉండటానికి కీలకం ఎందుకంటే మనం చాలా ప్రయోజనాన్ని పొందవచ్చు మరింత సమర్థవంతమైన నీటి వనరులు మరియు తుఫానులు మరియు భారీ వర్షాలలో కొన్ని విపత్తులను నివారించండి. ఈ కారణంగా, వర్షపాతాన్ని అంచనా వేయడానికి కృత్రిమ మేధస్సు ప్రాజెక్టులను అభివృద్ధి చేయడానికి వాతావరణ శాస్త్రవేత్తలు ఎక్కువగా అంగీకరిస్తున్నారు.
ఈ సమాచారంతో మీరు డీప్‌మైండ్ ప్రాజెక్ట్ మరియు దాని లక్షణాల గురించి మరింత తెలుసుకోవచ్చని ఆశిస్తున్నాను.
వ్యాఖ్యానించిన మొదటి వ్యక్తి అవ్వండి