text: [{"text_idx": "#000001", "text": "Ang meteorolohiya ingon usa ka syensya nag-uswag salamat sa pag-uswag sa teknolohiya. Karon, adunay daghang mga programa sa kompyuter nga makahimo direkta nga matag-an kung kanus-a ug diin kini mag-ulan. Ang kompanya sa DeepMind nakamugna usa ka artipisyal nga salabutan nga makahimo sa pagtag-an hapit sa eksakto kung kanus-a ug diin kini mag-ulan. Ang kompaniya nga kini nagtrabaho kauban ang mga meteorologist sa UK aron makahimo usa ka modelo nga labi ka kaayo alang sa paghimo\u2019g mga tagna sa mubu kaysa sa karon nga mga sistema."}, {"text_idx": "#000002", "text": "Niini nga artikulo isulti namon kanimo ang tanan nga kinahanglan nimo mahibal-an bahin sa Robleda bag, ang teknolohiya sa prediksyon sa meteorolohiko sa kompanya nga DeepMind."}, {"text_idx": "#000004", "text": "Ang DeepMind, usa ka kompanya nga artipisyal nga paniktik nga nakabase sa London, nagpadayon sa iyang karera sa pagpadapat sa lawom nga pagkat-on sa lisud nga mga problema sa syensya. Ang DeepMind nakamugna usa ka lalom nga gamit sa pagkat-on nga gitawag nga DGMR kauban ang kooperasyon sa Met Office sa British National Weather Service, nga tukmang makatagna sa kalagmitan sa ulan sa sunod nga 90 minuto. Kini usa sa labing lisud nga hagit sa pagtagna sa panahon."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Bisan pa, bisan ang gagmay nga pagpaayo sa mga panagna hinungdanon. Ang pagtagna sa ulan, labi na ang kusog nga ulan, hinungdanon alang sa daghang mga industriya, gikan sa mga kalihokan sa gawas hangtod sa mga serbisyo ug mga emerhensya sa paglupad. Apan lisud ang paghimo niini nga tama. Ang pagtino kung unsang tubig ang naa sa langit ug kanus-a ug diin kini mahulog nagsalig sa daghang mga proseso sa klima, sama sa pagbag-o sa temperatura, pagporma sa panganod, ug hangin. Ang tanan nga kini nga mga hinungdan igoigo nga komplikado sa ilang mga kaugalingon, apan kini labi ka komplikado kung gihiusa."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Ang labing kaayo nga magamit nga teknolohiya sa prediksiyon naggamit daghang mga simulation sa kompyuter sa physics sa atmospera. Angayan kini alang sa mga dugay nga anunsyo, apan dili kini kaayo maayo nga matagna kung unsa ang mahinabo sa sunod nga oras. Gitawag kini nga usa ka dayon nga pagbanabana."}, {"text_idx": "#000008", "text": "Ang mga nangagi nga lawom nga pamaagi sa pagkat-on naugmad, apan kini nga mga pamaagi kasagaran molihok og maayo sa usa ka bahin, sama sa pagtag-an sa lokasyon, ug sa gasto sa uban pa, sama sa pagpanag-an sa kusog. Ang datos sa radar alang sa kusog nga ulan nga makatabang sa pagtag-an sa dayon nga ulan nagpabilin nga usa ka dako nga hagit alang sa mga meteorologist."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Ang tem sa DeepMind naggamit datos sa radar aron mabansay ang ilang AI. Daghang mga nasud ug rehiyon kanunay nga nagpatik sa mga snapshot sa mga pagsukod sa radar nga nagsubay sa pagkaporma sa cloud ug paglihok sa tibuuk adlaw. Pananglitan, sa UK, ang mga bag-ong pagbasa gi-post matag lima ka minuto. Pinaagi sa paghiusa sa kini nga mga snap, mahimo ka makakuha usa ka labi ka bag-ong video nga paghunong sa paglihok nga gipakita kung giunsa ang pagbag-o sa uwan \u200b\u200bsa usa ka nasud."}, {"text_idx": "#000010", "text": "Gipadala sa mga tigdukiduki kini nga datos sa usa ka lawom nga henerasyon nga network nga parehas sa GAN, nga usa ka nabansay nga AI nga makahimo pagmugna og mga bag-ong sample sa datos nga parehas sa tinuud nga datos nga gigamit sa pagbansay. Gigamit ang GAN aron makamugna mga peke nga nawong, lakip ang peke nga Rembrandt. Sa kini nga kaso, ang DGMR (nga nagpasabut sa \"Generative Deep Rain Model\") nakakat-on sa pagmugna mga bakak nga radar snapshot nga nagpadayon sa tinuud nga han-ay sa pagsukod."}, {"text_idx": "#000012", "text": "Si Shakir Mohamed, nga nanguna sa panukiduki sa DeepMind, nagsulti nga kini parehas sa pagtan-aw sa pipila ka mga frame gikan sa usa ka sine ug pagtag-an kung unsa ang sunod nga mahitabo. Aron masulayan kini nga pamaagi, gihangyo sa koponan ang 56 nga mga meteorologist gikan sa Bureau of Meteorology (nga wala\u2019y labot sa trabaho) nga susihon ang labi ka abante nga pisikal nga simulasi ug usa ka hugpong sa mga kontra."}, {"text_idx": "#000013", "text": "89% sa mga tawo ang nag-ingon nga gusto nila ang mga sangputanan nga gihatag sa DGMR. Ang mga algorithm sa pagkat-on sa makina sa kinatibuk-an naningkamot nga ma-optimize alang sa usa ka yano nga sukod kung unsa ka maayo ang imong mga panagna. Bisan pa, ang pagtagna sa panahon adunay daghang lainlaing mga aspeto. Tingali ang usa ka panagna nakuha ang sayup nga kusog sa ulan sa husto nga lugar, o uban pang panagna nakuha ang tama nga kombinasyon sa mga kusog apan sa sayup nga lugar, ug uban pa."}, {"text_idx": "#000017", "text": "Mga pag-uswag sa forecasting sa panahon"}, {"text_idx": "#000018", "text": "Ang pagtag-an sa panahon kinahanglan nga suportahan sa pag-uswag sa teknolohiya samtang nagkaduol kita sa labi ka hingpit nga pagsabut kung giunsa molihok ang atong kahanginan. Daghang mga higayon nga ang tawo ug ang iyang mga kalkulasyon mahimo\u2019g mapailalom sa mga kasagarang kasaypanan nga malikayan sa pag-uswag sa artipisyal nga salabutan."}, {"text_idx": "#000019", "text": "Ang pagtagna sa panahon mao ang hinungdan sa pagkahimong tawo tungod kay daghan ang mapahimuslan naton labi ka maayo nga kahinguhaan sa tubig ug paglikay sa pila ka mga katalagman sa mga bagyo ug kusog nga ulan. Tungod niini nga hinungdan, ang mga meteorologist nagdugang nga miuyon sa paghimo og mga proyekto sa artipisyal nga paniktik alang sa pagtag-an sa ulan."}, {"text_idx": "#000029", "text": "Balita sa imong emailMadawat ang tanan nga mga balita bahin sa meteorology sa imong email.\nGidawat nako ang mga ligal nga kondisyon"}]