ڈیپ مائنڈ AI موسم کی بہتر پیش گوئی کر سکتا ہے۔

ڈیپ مائنڈ اے آئی۔

ٹیکنالوجی کی ترقی کی بدولت موسمیات ایک سائنس کے طور پر آگے بڑھ رہی ہے۔ فی الحال ، کئی کمپیوٹر پروگرام موجود ہیں جو براہ راست پیش گوئی کرنے کے قابل ہیں کہ کب اور کہاں بارش ہوگی۔ کی کمپنی۔ Deepmind اس نے ایک مصنوعی ذہانت تیار کی ہے جو کہ اس بات کا اندازہ لگانے کے قابل ہے کہ بارش کب اور کہاں ہوگی۔ اس کمپنی نے برطانیہ کے ماہرین موسمیات کے ساتھ مل کر ایک ایسا ماڈل بنایا ہے جو موجودہ نظاموں کے مقابلے میں قلیل مدتی پیش گوئیاں کرنے کے لیے بہتر ہے۔

اس آرٹیکل میں ہم آپ کو روبلڈا بیگ ، کمپنی ڈیپ مائنڈ کی موسم کی پیشن گوئی کرنے والی ٹیکنالوجی کے بارے میں جاننے کے لیے درکار سب کچھ بتانے جا رہے ہیں۔

موسم کا حال

گہری نظر

ڈیپ مائنڈ ، جو لندن میں قائم مصنوعی ذہانت کی کمپنی ہے۔، مشکل سائنسی مسائل پر گہری تعلیم حاصل کرنے کا اپنا کیریئر جاری رکھے ہوئے ہے۔ ڈیپ مائنڈ نے برٹش نیشنل ویدر سروس کے میٹ آفس کے تعاون سے ڈی جی ایم آر کے نام سے ایک گہرا سیکھنے کا آلہ تیار کیا ہے ، جو اگلے 90 منٹ میں بارش کے امکانات کا درست اندازہ لگا سکتا ہے۔ یہ موسم کی پیشن گوئی میں سب سے مشکل چیلنجوں میں سے ایک ہے۔

موجودہ ٹولز کے مقابلے میں ، درجنوں ماہرین کا خیال ہے کہ ڈی جی ایم آر کی پیش گوئیاں کئی عوامل پر بہترین ہیں ، بشمول اس کے مقام ، رینج ، نقل و حرکت اور بارش کی شدت کی پیشن گوئی ، 89 وقت۔ ڈیپ مائنڈ کا نیا آلہ حیاتیات میں ایک نئی کلید کھولتا ہے جسے سائنسدان کئی دہائیوں سے حل کرنے کی کوشش کر رہے ہیں۔

تاہم ، پیشن گوئیوں میں چھوٹی بہتری بھی اہم ہے۔ بارش کی پیش گوئی ، خاص طور پر بھاری بارش ، بہت سی صنعتوں کے لیے اہم ہے ، بیرونی سرگرمیوں سے لے کر ہوا بازی کی خدمات اور ہنگامی حالات تک۔ لیکن اسے درست کرنا مشکل ہے۔ اس بات کا تعین کرنا کہ آسمان میں پانی کتنا ہے اور کب اور کہاں گرے گا اس کا انحصار بہت سے موسمی عمل پر ہے ، جیسے درجہ حرارت میں تبدیلی ، بادل بننا اور ہوا۔ یہ تمام عوامل اپنے طور پر کافی پیچیدہ ہیں ، لیکن جب وہ مل جاتے ہیں تو وہ زیادہ پیچیدہ ہوتے ہیں۔

پیش گوئی کی بہترین ٹیکنالوجی ماحولیاتی طبیعیات کی بڑی تعداد میں کمپیوٹر تخروپن استعمال کرتی ہے۔ یہ طویل مدتی پیشن گوئی کے لیے موزوں ہیں ، لیکن یہ پیش گوئی کرنے میں بہت اچھے نہیں ہیں کہ اگلے گھنٹے میں کیا ہوگا۔ اسے فوری پیش گوئی کہا جاتا ہے۔

ڈیپ مائنڈ ڈویلپمنٹ۔

موسم کی پیشن گوئی کی ترقی

پچھلی گہری سیکھنے کی تکنیکیں تیار کی گئی ہیں ، لیکن یہ تکنیک عام طور پر ایک لحاظ سے اچھی طرح کام کرتی ہیں ، جیسے مقام کی پیش گوئی کرنا ، اور دوسرے کی قیمت پر ، جیسے طاقت کی پیش گوئی کرنا۔ تیز بارش کے لیے ریڈار ڈیٹا جو فوری بارش کی پیش گوئی کرنے میں مدد کرتا ہے ، ماہرین موسمیات کے لیے ایک بڑا چیلنج ہے۔

ڈیپ مائنڈ ٹیم نے اپنے AI کی تربیت کے لیے ریڈار ڈیٹا کا استعمال کیا۔ بہت سے ممالک اور علاقے اکثر ریڈار پیمائش کے سنیپ شاٹس شائع کرتے ہیں جو دن بھر بادل کی تشکیل اور نقل و حرکت کو ٹریک کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر ، برطانیہ میں ، ہر پانچ منٹ میں نئی ​​ریڈنگ شائع کی جاتی ہے۔ ان سنیپ شاٹس کو ایک ساتھ رکھ کر ، آپ ایک تازہ ترین اسٹاپ موشن ویڈیو حاصل کر سکتے ہیں جس میں دکھایا گیا ہے کہ کس طرح ملک میں بارش کا انداز بدلتا ہے۔

محققین اس ڈیٹا کو GAN کی طرح ایک گہری جنریشن نیٹ ورک پر بھیجتے ہیں ، جو ایک تربیت یافتہ AI ہے جو نئے ڈیٹا کے نمونے تیار کرسکتا ہے جو کہ تربیت میں استعمال ہونے والے اصل ڈیٹا سے بہت ملتے جلتے ہیں۔ GAN جعلی چہرے تیار کرنے کے لیے استعمال کیا گیا ہے ، بشمول جعلی Rembrandt۔ اس معاملے میں ، ڈی جی ایم آر (جس کا مطلب ہے "جنریٹیو ڈیپ رین ماڈل") نے جھوٹے ریڈار سنیپ شاٹس بنانا سیکھ لیا ہے جو کہ اصل پیمائش کا سلسلہ جاری رکھتے ہیں۔

ڈیپ مائنڈ AI تجربات۔

موسم کا حال

ڈیپ مائنڈ میں تحقیق کی قیادت کرنے والے شاکر محمد نے کہا کہ یہ فلم کے چند فریم دیکھنے اور اندازہ لگانے کے برابر ہے کہ آگے کیا ہوگا۔ اس طریقہ کار کو جانچنے کے لیے ، ٹیم نے موسمیات کے بیورو کے 56 ماہرین موسمیات (جو کام میں شامل نہیں تھے) سے کہا کہ وہ زیادہ جدید ترین جسمانی نقالی اور مخالفین کے ایک گروپ کو تلاش کریں۔

89 فیصد لوگوں نے کہا کہ وہ ڈی جی ایم آر کے دیئے گئے نتائج کو ترجیح دیتے ہیں۔ مشین لرننگ الگورتھم عام طور پر آپ کی پیش گوئیاں کتنی اچھی ہیں اس کی ایک سادہ پیمائش کے لیے اصلاح کرنے کی کوشش کرتے ہیں۔ تاہم ، موسم کی پیشن گوئی کے کئی مختلف پہلو ہیں۔ ہوسکتا ہے کہ کسی پیش گوئی نے صحیح جگہ پر بارش کی غلطی کی ہو۔، یا دوسری پیش گوئی کو شدت کا صحیح امتزاج ملا لیکن غلط جگہ پر ، وغیرہ۔

ڈیپ مائنڈ نے کہا کہ یہ تمام پروٹینوں کی ساخت کو جاری کرے گا جو سائنس کو معلوم ہے۔ کمپنی نے اپنی الفا فولڈ پروٹین فولڈنگ مصنوعی ذہانت کا استعمال انسانی پروٹوم کے ساتھ ساتھ خمیر ، پھلوں کی مکھیوں اور چوہوں کے لیے ڈھانچے تیار کرنے کے لیے کیا ہے۔

ڈیپ مائنڈ اور میٹ آفس کے درمیان تعاون۔ AI ڈیویلپمنٹ کو مکمل کرنے کے لیے اختتامی صارفین کے ساتھ کام کرنے کی ایک اچھی مثال ہے۔ ظاہر ہے کہ یہ ایک اچھا خیال ہے ، لیکن اکثر ایسا نہیں ہوتا ہے۔ ٹیم نے کئی سال تک اس منصوبے پر کام کیا اور محکمہ موسمیات کے ماہرین کی رائے نے اس منصوبے کو شکل دی۔ ڈیپ مائنڈ کے ریسرچ سائنسدان سمن رووری نے کہا: "یہ ہمارے ماڈل کی ترقی کو ہمارے اپنے نفاذ سے مختلف انداز میں فروغ دیتا ہے۔" "ورنہ ، ہم ایک ایسا ماڈل بنا سکتے تھے جو کہ آخر کار خاص طور پر مفید نہ ہو۔"

ڈیپ مائنڈ یہ ظاہر کرنے کے لیے بھی بے چین ہے کہ اس کے AI کی عملی ایپلی کیشنز ہیں۔ شاکر کے لیے ، ڈی جی ایم آر اور الفا فولڈ ایک ہی کہانی کا حصہ ہیں: کمپنی پہیلیاں حل کرنے کے اپنے برسوں کے تجربے کو استعمال کرتی ہے۔ شاید یہاں سب سے اہم نتیجہ یہ ہے کہ ڈیپ مائنڈ نے بالآخر حقیقی دنیا کے سائنسی مسائل کی فہرست شروع کر دی ہے۔

موسم کی پیشن گوئی میں پیش رفت۔

موسم کی پیشن گوئی کو ٹیکنالوجی کی ترقی کی مدد حاصل ہونی چاہیے کیونکہ ہم مکمل طور پر سمجھنے کے قریب اور قریب تر ہو رہے ہیں کہ ہمارا ماحول کیسے کام کرتا ہے۔ کئی بار انسان اور اس کے حساب کتاب عام غلطیوں کے تابع ہو سکتے ہیں جن سے مصنوعی ذہانت کی ترقی سے بچا جا سکتا ہے۔

موسم کی پیشن گوئی انسان ہونے کی کلید ہے کیونکہ ہم بہت فائدہ اٹھا سکتے ہیں۔ زیادہ موثر آبی وسائل اور طوفان اور بھاری بارش میں کچھ تباہی سے بچیں۔. اس وجہ سے ، ماہرین موسمیات تیزی سے بارش کی پیش گوئی کے لیے مصنوعی ذہانت کے منصوبے تیار کرنے پر متفق ہیں۔

مجھے امید ہے کہ اس معلومات سے آپ ڈیپ مائنڈ پروجیکٹ اور اس کی خصوصیات کے بارے میں مزید جان سکتے ہیں۔


مضمون کا مواد ہمارے اصولوں پر کاربند ہے ادارتی اخلاقیات. غلطی کی اطلاع دینے کے لئے کلک کریں یہاں.

تبصرہ کرنے والا پہلا ہونا

اپنی رائے دیں

آپ کا ای میل ایڈریس شائع نہیں کیا جائے گا. ضرورت ہے شعبوں نشان لگا دیا گیا رہے ہیں کے ساتھ *

*

*

  1. اعداد و شمار کے لئے ذمہ دار: میگل اینگل گاتین
  2. ڈیٹا کا مقصد: اسپیم کنٹرول ، تبصرے کا انتظام۔
  3. قانون سازی: آپ کی رضامندی
  4. ڈیٹا کا مواصلت: اعداد و شمار کو تیسری پارٹی کو نہیں بتایا جائے گا سوائے قانونی ذمہ داری کے۔
  5. ڈیٹا اسٹوریج: اوکیسٹس نیٹ ورکس (EU) کے میزبان ڈیٹا بیس
  6. حقوق: کسی بھی وقت آپ اپنی معلومات کو محدود ، بازیافت اور حذف کرسکتے ہیں۔