DeepMind AI קענען בעסער פאָרויסזאָגן וועטער

Deepmind AI

מעטעאָראָלאָגי ווי אַ וויסנשאַפֿט איז אַדוואַנסינג דאַנק צו דער אַנטוויקלונג פון טעכנאָלאָגיע. דערווייַל, עס זענען עטלעכע קאָמפּיוטער מגילה וואָס קענען גלייַך פאָרויסזאָגן ווען און ווו עס וועט רעגן. די פירמע פון דעעפּמינד האט דעוועלאָפּעד אַ קינסטלעך סייכל וואָס איז ביכולת צו פאָרויסזאָגן כּמעט פּונקט ווען און ווו עס וועט רעגן. די פירמע האט געארבעט מיט וק מעטעאָראָלאָגיסץ צו שאַפֿן אַ מאָדעל וואָס איז בעסער צו מאַכן קורץ-טערמין פֿאָרויסזאָגן ווי קראַנט סיסטעמען.

אין דעם אַרטיקל, מיר וועט זאָגן איר אַלץ איר דאַרפֿן צו וויסן וועגן די Robleda זעקל, די מעטעאָראָלאָגיקאַל פּראָגנאָז טעכנאָלאָגיע פון ​​DeepMind.

וועטער פאָרויסזאָגן

טיף

דעעפּמינד, אַ לאָנדאָן-באזירט קינסטלעך סייכל פירמע, האלט זיין קאַריערע פון ​​אַפּלייינג טיף לערנען צו שווער וויסנשאפטלעכע פּראָבלעמס. DeepMind האט דעוועלאָפּעד אַ טיף לערנען געצייַג גערופֿן DGMR אין קוואַפּעריישאַן מיט די בריטיש נאַשאַנאַל וועטער סערוויס מעט אָפפיסע, וואָס קענען אַקיעראַטלי פאָרויסזאָגן די מאַשמאָעס פון רעגן אין די קומענדיק 90 מינוט. דאָס איז איינער פון די מערסט שווער טשאַלאַנדזשיז אין וועטער פאָרקאַסטינג.

אין פאַרגלייַך מיט יגזיסטינג מכשירים, דאַזאַנז פון עקספּערץ גלויבן אַז די פֿאָרויסזאָגן פון DGMR זענען בעסטער פֿאַר עטלעכע סיבות, אַרייַנגערעכנט די פאָרויסזאָגן פון אָרט, קייט, באַוועגונג און ינטענסיטי פון רעגן, 89% פון די צייט. די נייַע געצייַג פון DeepMind אָפּענס אַ נייַע שליסל אין ביאָלאָגי וואָס סייאַנטיס האָבן שוין טריינג צו סאָלווע פֿאַר דעקאַדעס.

אָבער, אפילו קליין ימפּרווומאַנץ אין פֿאָרויסזאָגן זענען וויכטיק. פאָרעקאַסטינג רעגן, ספּעציעל שווער רעגן, איז קריטיש פֿאַר פילע ינדאַסטריז, פֿון דרויסנדיק אַקטיוויטעטן צו ייווייישאַן באַדינונגס און ימערדזשאַנסיז. אָבער צו באַקומען עס רעכט איז שווער. באַשטימען ווי פיל וואַסער איז אין די הימל און ווען און ווו עס וועט פאַלן דעפּענדס אויף פילע קליימאַטיק פּראַסעסאַז, ווי טעמפּעראַטור ענדערונגען, וואָלקן פאָרמירונג און ווינט. אַלע פון ​​די סיבות זענען גענוג קאָמפּלעקס אין זיך, אָבער זיי זענען מער קאָמפּליצירט ווען קאַמביינד.

דער בעסטער פאַראַנען פּראָגנאָז טעכנאָלאָגיע ניצט אַ גרויס נומער פון קאָמפּיוטער סימיאַליישאַנז פון אַטמאַספעריק פיזיק. דאָס איז פּאַסיק פֿאַר לאַנג-טערמין פאָרקאַסץ, אָבער זיי זענען נישט זייער גוט אין פּרידיקטינג וואָס וועט פּאַסירן אין דער ווייַטער שעה. דאָס איז גערופֿן אַ באַלדיק פאָרויסזאָגן.

דעעפּמינד אַנטוויקלונג

אַנטוויקלונג פון וועטער פאָרקאַסטינג

פריערדיק טיף לערנען טעקניקס האָבן שוין דעוועלאָפּעד, אָבער די טעקניקס יוזשאַוואַלי אַרבעט געזונט אין איין רעספּעקט, אַזאַ ווי פּרידיקטינג אָרט און אויף די קאָסט פון אנדערן, אַזאַ ווי פּרידיקטינג קראַפט. ראַדאַר דאַטן פֿאַר שווער רעגן וואָס העלפֿן פאָרויסזאָגן באַלדיק רעגן בלייבט אַ גרויס אַרויסרופן פֿאַר מעטעאָראָלאָגיסץ.

די דעעפּמינד מאַנשאַפֿט געוויינט ראַדאַר דאַטן צו באַן זייער אַי. פילע לענדער און מקומות אָפט אַרויסגעבן סנאַפּשאַץ פון ראַדאַר מעזשערמאַנץ וואָס שפּור וואָלקן פאָרמירונג און באַוועגונג איבער דעם טאָג. צום ביישפּיל, אין די וק, נייַע רידינגז זענען אַרייַנגעשיקט יעדער פינף מינוט. דורך שטעלן די סנאַפּס צוזאַמען, איר קענען באַקומען אַ אַרויף-צו-טאָג סטאָפּ-באַוועגונג ווידעא וואָס ווייַזן ווי די רעגן מוסטער פון אַ מדינה ענדערונגען.

די ריסערטשערז שיקן די דאַטן צו אַ טיף דור נעץ ענלעך צו GAN, וואָס איז אַ טריינד אַי וואָס קענען דזשענערייט נייַע דאַטן סאַמפּאַלז וואָס זענען זייער ענלעך צו די פאַקטיש דאַטן געניצט אין טריינינג. GAN איז גענוצט צו דזשענערייט שווינדל פנימער, אַרייַנגערעכנט שווינדל רעמבראַנדט. אין דעם פאַל, DGMR (וואָס שטייט פֿאַר "גענעראַטיווע טיף רעגן מאָדעל") האט געלערנט צו דזשענערייט פאַלש ראַדאַר סנאַפּשאַץ וואָס פאָרזעצן די פאַקטיש מעזשערמאַנט סיקוואַנס.

דעעפּמינד יי יקספּעראַמאַנץ

וועטער פאָרויסזאָגן

שאַקיר מאָהאַמעד, וועלכער האָט געפירט די פאָרשונג ביי DeepMind, האָט געזאָגט אז דאָס איז דאָס זעלבע ווי צו קוקן אויף עטלעכע ראָמען פון א פילם און טרעפן וואָס וועט פּאַסירן ווייטער. צו פּרובירן דעם אופֿן, די מאַנשאַפֿט געבעטן 56 מעטעאָראָלאָגיסץ פון די ביוראָו פון מעטעאָראָלאָגי (וואָס זענען נישט ינוואַלווד אין די אַרבעט) צו דעלוו אין די מער אַוואַנסירטע גשמיות סימיאַליישאַנז און אַ גאַנג פון קעגנערס.

89% פון מענטשן געזאגט אַז זיי בעסער וועלן די רעזולטאַטן פון DGMR. אַלגערידאַמז פון מאַשין לערנען בכלל פּרובירן צו אַפּטאַמייז פֿאַר אַ פּשוט מאָס פון ווי גוט דיין פֿאָרויסזאָגן זענען. אָבער, די וועטער פאָרויסזאָגן האט פילע פאַרשידענע אַספּעקץ. אפֿשר אַ פּראָגנאָז גאַט דעם אומרעכט רעגן ינטענסיטי אין די רעכט אָרט, אָדער אנדערע פּראָגנאָז גאַט די ריכטיק קאָמבינאַציע פון ​​ינטענסיטיעס אָבער אין דעם אומרעכט אָרט, און אַזוי אויף.

DeepMind האָט געזאָגט אז עס וועט ארויסגעבן די סטרוקטור פון אלע פּראָטעינס וואָס די וויסנשאפט ווייסט. די פירמע האט גענוצט זיין אַלפאָלד פאָלדינג קינסטלעך סייכל צו דזשענערייט סטראַקטשערז פֿאַר די מענטשלעך פּראָטאָום, ווי אויך פֿאַר הייוון, פרוכט פליעס און מיסע.

די מיטאַרבעט צווישן DeepMind און Met Office איז אַ גוטע ביישפּיל פון ארבעטן מיט סוף ניצערס צו פאַרענדיקן אַי אַנטוויקלונג. דאָך, דאָס איז אַ גוטע געדאַנק, אָבער אָפט דאָס קען נישט פּאַסירן. די מאַנשאַפֿט געארבעט אויף די פּרויעקט פֿאַר עטלעכע יאָרן און די ינפּוט פון עקספּערץ פון די ביוראָו פון מעטעאָראָלאָגי שייפּט דעם פּרויעקט. Suman Ravuri, אַ פאָרשונג געלערנטער פון דעעפּמינד, האָט געזאָגט: "דאָס פּראַמאָוץ די אַנטוויקלונג פון אונדזער מאָדעל אויף אַ אַנדערש וועג ווי אונדזער אייגענע ימפּלאַמענטיישאַן." "אַנדערש, מיר קען האָבן באשאפן אַ מאָדעל וואָס וואָלט נישט זיין דער הויפּט נוציק אין די סוף."

DeepMind איז אויך לאָעט צו ווייַזן אַז AI האט פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז. פֿאַר שאַקיר, DGMR און AlphaFold זענען טייל פון דער זעלביקער דערציילונג: די פירמע ניצט זייער יאָרן פון דערפאַרונג אין סאַלווינג פּאַזאַלז. די מערסט וויכטיק מסקנא דאָ איז אַז דעעפּמינד לעסאָף סטאַרטעד ליסטינג סייאַנטיפיק פּראָבלעמס אין דער וועלט.

אַדוואַנסיז אין וועטער פאָרקאַסטינג

וועטער פאָרקאַסטינג מוזן זיין געשטיצט דורך די אַנטוויקלונג פון טעכנאָלאָגיע, ווייַל מיר זענען נעענטער און נעענטער צו גאָר פֿאַרשטיין ווי אונדזער אַטמאָספער אַרבעט. פילע מאָל דער מענטש און זיין חשבונות קענען זיין אונטערטעניק צו פּראָסט מיסטייקס וואָס קענען זיין אַוווידאַד מיט דער אַנטוויקלונג פון קינסטלעך סייכל.

וועטער פאָרקאַסטינג איז דער שליסל צו זיין אַ מענטש ווייַל מיר קענען נוצן פילע מער עפעקטיוו וואַסער רעסורסן און ויסמיידן עטלעכע קאַטאַסטראָפעס אין שטורעם און שווער ריינז. צוליב דעם, מעטעאָראָלאָגיסץ ינקריסינגלי שטימען צו אַנטוויקלען קינסטלעך סייכל פּראַדזשעקס פֿאַר פּרידיקטינג רעגן.

איך האָפֿן אַז מיט דעם אינפֿאָרמאַציע איר קענען לערנען מער וועגן די דעעפּמינד פּרויעקט און זיין קעראַקטעריסטיקס.


דער אינהאַלט פון דעם אַרטיקל אַדכיר צו אונדזער פּרינציפּן פון לייט עטיקס. צו מעלדונג אַ טעות גיט דאָ.

זייט דער ערשטער צו באַמערקן

לאָזן דיין באַמערקונג

אייער בליצפּאָסט אַדרעס וועט נישט זייַן ארויס. Required fields זענען אנגעצייכנט מיט *

*

*

  1. פאַראַנטוואָרטלעך פֿאַר די דאַטן: Miguel Ángel Gatón
  2. ציל פון די דאַטן: קאָנטראָל ספּאַם, קאָמענטאַר פאַרוואַלטונג.
  3. לעגיטימאַטיאָן: דיין צושטימען
  4. קאָמוניקאַציע פון ​​די דאַטן: די דאַטן וועט נישט זיין קאַמיונאַקייטיד צו דריט פּאַרטיעס אַחוץ דורך לעגאַל פליכט.
  5. דאַטן סטאָרידזש: דאַטאַבייס כאָוסטיד דורך Occentus Networks (EU)
  6. רעכט: צו קיין צייט איר קענט באַגרענעצן, צוריקקריגן און ויסמעקן דיין אינפֿאָרמאַציע.