Данашње временске прогнозе засноване су на сложеним моделима који укључују законе који регулишу динамику атмосфере и океана, а ови модели раде на неким од најмоћнијих суперкомпјутера који постоје. Међутим, Алпхабет (Гуглова матична компанија) је успела да предвиди глобалне временске услове за наредних 10 дана за само један минут користећи једну машину величине персоналног рачунара, захваљујући вештачкој интелигенцији коју је развио ДеепМинд. Тхе Гоогле АИ предвиђа временске прилике а ово је тек почело.
У овом чланку ћемо вам рећи како Гоогле АИ предвиђа временске прилике и како је ова технологија еволуирала.
Гоогле АИ предвиђа временске прилике
Изненађујуће, овај АИ систем надмашује већину савремених система за предвиђање времена у скоро сваком аспекту. Занимљиво је да се чини да овог пута вештачка интелигенција служи као допуна људској интелигенцији, а не као замена.
Европски центар за средњорочне временске прогнозе (ЕЦМВФ) има невероватно напредан систем који је прошле године претрпео велику надоградњу, побољшавајући његове могућности предвиђања. Домаћин у својим објектима у Болоњи, Италија, Постоји суперкомпјутер опремљен са око милион процесора (за разлику од два или четири која се налазе у персоналном рачунару) и изузетну рачунарску снагу од 30 петафлопса, што је еквивалентно запањујућим 30.000 трилиона прорачуна у секунди.
Овај огроман рачунарски капацитет је неопходан за један од његових алата, предвиђање високе резолуције (ХРЕС), који тачно предвиђа средњорочне глобалне временске обрасце, који Обично се протежу на 10 дана, са импресивном просторном резолуцијом од девет километара. Ова предвиђања служе као основа за временске прогнозе које достављају метеоролози широм света. Недавно је ГрапхЦаст, вештачка интелигенција коју је развио Гоогле ДеепМинд, коришћена за мерење способности овог невероватног система у предвиђању времена.
Резултати АИ студије
Резултати поређења, објављени у уторак у часопису Сциенце, откривају да ГрапхЦаст надмашује ХРЕС у предвиђању бројних временских фактора. Према студији, Гоогле-ова машина надмашује ЕЦМВФ у 90,3% од 1.380 испитаних метрика.
Када се фокусирамо искључиво на тропосферу, атмосферски слој у којем се дешава већина временских догађаја, и изузимајући податке из стратосфере, која се налази на приближно 6 до 8 километара изнад површине Земље, вештачка интелигенција (А.И.) ) надмашује суперкомпјутере под људским надзором у 99,7% случајевима. анализиране варијабле. Изненађујуће, ово достигнуће је постигнуто коришћењем машине која веома личи на лични рачунар познат као јединица за обраду тензора или ТПУ.
Према Алвару Санчезу Гонзалесу, истраживачу у Гоогле ДеепМинд-у, ТПУ-ови су специјализовани хардвер који нуди ефикаснију обуку и извршавање софтвера за вештачку интелигенцију у поређењу са нормалним рачунаром, уз задржавање сличне величине. Баш као што се графичка картица рачунара фокусира на приказивање слика, ТПУ-ови су дизајнирани да се истичу у матричним производима. За ГрапхЦаст обуку користили смо 32 ТПУ-а током неколико недеља. Међутим, када се обука заврши, један ТПУ може да генерише предвиђања за мање од једног минута, како је објаснио Санчез Гонзалез, један од креатора уређаја.
ГрапхЦаст и системи за предвиђање
Значајна разлика између ГрапхЦаст-а и постојећих система предвиђања је његова способност да инкорпорира историјске податке. Креатори су обучили систем користећи метеоролошке податке из ЕЦМВФ архиве из 1979. године. Овај обимни скуп података покрива падавине у Сантјагу и циклони који су утицали на Акапулко у периоду од 40 година. Након значајне количине обуке, ГрапхЦаст има изузетну способност да генерише тачна предвиђања времена.
Потребно је само познавање временских услова шест сати пре и непосредно пре ваше прогнозе да бисте тачно предвидели време за наредних шест сати. Предвиђања су међусобно зависна и свака нова прогноза информише претходну. Феран Алет, ко-креатор ове импресивне ДеепМинд машине, објашњава њен унутрашњи рад: „Наша неуронска мрежа предвиђа временске услове шест сати унапред. Да бисмо прогнозирали време за 24 сата, једноставно процењујемо модел четири пута. Алтернативно, могли смо да обучимо одвојене моделе за различите временске периоде, као што је један за шест сати и један за 24 сата. Међутим, "Схватамо да основни принципи који управљају временом остају доследни у периоду од шест сати."
"Стога, ако можемо да откријемо одговарајући 6-часовни модел и користимо његова сопствена предвиђања као улаз, можемо тачно предвидети време за наредних 12 сати и поновити овај процес сваких шест сати." Према Алетовим речима, овај приступ обезбеђује значајну количину података за један модел, што резултира ефикаснијом обуком.
До сада су временске прогнозе биле засноване на нумеричком предвиђању времена, које користи научне једначине развијене током историје да би се објасниле различите сложености атмосферске динамике. Налази истраживача успостављају скуп математичких алгоритама који суперкомпјутери мора да се покрене да би се генерисала предвиђања за наредних неколико сати, дана или недеља (иако се поузданост значајно смањује након 15 дана). Међутим, извршавање овог задатка захтева веома напредан суперкомпјутер, што подразумева значајне трошкове и велике инжењерске напоре.
Гоогле АИ модел предвиђа временске прилике
Оно што је посебно уочљиво јесте да ови системи не користе временске услове претходног дана па чак ни претходне године, упркос томе што се дешава на истом месту и у исто време.
Напротив, задатку приступа из другог угла, скоро супротног. Кроз своје напредне могућности дубоког учења, користи опсежну архиву података о прошлим временским приликама да би стекао свеобухватно разумевање замршене узрочно-последичне динамике која диктира прогресију Земљине климе.
Према речима Хосеа Луиса Касада, портпарола Шпанске метеоролошке агенције (АЕМЕТ), историјски подаци се не узимају у обзир у атмосферском моделу. Казадо појашњава да је овај модел заснован на постојећим запажањима и најновијим предвиђањима самог модела. Тачним разумевањем тренутног стања атмосфере могуће је предвидети његово будуће напредовање. За разлику од техника машинског учења, овај приступ не користи историјске податке или предвиђања.
Надам се да уз ове информације можете сазнати више о Гугловој вештачкој интелигенцији која предвиђа временске прилике и његове карактеристике.