[{"text_idx": "#000002", "text": "Meteologio kiel scienco progresas danke al evoluo de teknologio. Nuntempe ekzistas pluraj komputilaj programoj kapablaj rekte antau\u0306diri kiam kaj kie pluvos. La kompanio de Deepmind ellaboris artefaritan inteligentecon kapablan antau\u0306diri preskau\u0306 ekzakte kiam kaj kie pluvos. C\u0302i tiu kompanio laboris kun britaj meteorologoj por krei modelon pli tau\u0306gan por fari antau\u0306tempajn antau\u0306dirojn ol nunaj sistemoj."}, {"text_idx": "#000003", "text": "En c\u0302i tiu artikolo ni diros al vi c\u0302ion, kion vi bezonas scii pri la sako Robleda, la meteologia prognozo-teknologio de la kompanio DeepMind."}, {"text_idx": "#000005", "text": "DeepMind, kompanio kun artefarita inteligenteco en Londono, dau\u0306rigas sian karieron apliki profundan lernadon al malfacilaj sciencaj problemoj. DeepMind disvolvis profundan lernan ilon nomatan DGMR kunlabore kun la Met-Oficejo de la Brita Nacia Veterservo, kiu povas precize antau\u0306diri la probablon de pluvo en la venontaj 90 minutoj. G\u0302i estas unu el la plej malfacilaj defioj en veterprognozo."}, {"text_idx": "#000006", "text": "Kompare kun ekzistantaj iloj, dekoj da spertuloj opinias, ke la prognozoj de DGMR estas la plej bonaj pri pluraj faktoroj, inkluzive de g\u0302iaj antau\u0306diroj pri la loko, amplekso, movado kaj intenseco de pluvo, 89% de la tempo. La nova ilo de DeepMind malfermas novan s\u0302losilon en biologio, kiun sciencistoj provis solvi de jardekoj."}, {"text_idx": "#000007", "text": "Tamen ec\u0302 malgrandaj plibonigoj en antau\u0306diroj gravas. Antau\u0306vidi pluvon, precipe pluvegon, estas kritika por multaj industrioj, de subc\u0302ielaj agadoj g\u0302is aviadaj servoj kaj krizoj. Sed fari g\u0302in g\u0302uste estas malfacile. Determini kiom da akvo estas sur la c\u0302ielo kaj kiam kaj kie g\u0302i falos dependas de multaj klimataj procezoj, kiel temperaturs\u0302ang\u0302oj, nubformig\u0302o kaj vento. C\u0302iuj c\u0302i tiuj faktoroj estas sufic\u0302e kompleksaj en si mem, sed ili estas pli kompleksaj kiam kombinitaj."}, {"text_idx": "#000008", "text": "La plej bona disponebla prognozo-teknologio uzas multajn komputilajn simuladojn de atmosfera fiziko. C\u0302i tiuj tau\u0306gas por longtempaj prognozoj, sed ili ne tre kapablas antau\u0306diri, kio okazos en la sekva horo. C\u0302i tio nomig\u0302as tuja prognozo."}, {"text_idx": "#000009", "text": "Antau\u0306aj profundaj lernaj teknikoj estis disvolvitaj, sed c\u0302i tiuj teknikoj kutime funkcias bone unuflanke, kiel antau\u0306diri lokon, kaj koste de alia, kiel antau\u0306diri forton. Radaraj datumoj pri pluvego, kiuj helpas antau\u0306diri tujan pluvon, restas granda defio por meteologoj."}, {"text_idx": "#000010", "text": "La teamo DeepMind uzis radarajn datumojn por trejni sian IA. Multaj landoj kaj regionoj ofte publikigas momentfotojn de radaraj mezuroj, kiuj spuras nuban formadon kaj movadon tra la tago. Ekzemple, en la UK, novaj legaj\u0302oj estas afis\u0302itaj c\u0302iun kvinan minuton. Kunmetante c\u0302i tiujn klakojn, vi povas akiri g\u0302isdatan haltmovan filmeton montrantan kiel la pluva s\u0302ablono de lando s\u0302ang\u0302ig\u0302as."}, {"text_idx": "#000011", "text": "La esploristoj sendas c\u0302i tiujn datumojn al profunda generacia reto simila al GAN, kiu estas trejnita AI, kiu povas generi novajn datumajn specimenojn tre similajn al la realaj datumoj uzataj en trejnado. GAN estis uzata por generi falsajn vizag\u0302ojn, inkluzive la falsan Rembrandt. C\u0302i-kaze DGMR (kiu signifas \"Generative Deep Rain Model\") lernis generi falsajn radarajn momentfotojn, kiuj dau\u0306rigas la efektivan mezuran sinsekvon."}, {"text_idx": "#000012", "text": "Shakir Mohamed, kiu gvidis la esploron c\u0302e DeepMind, diris, ke tio samas kiel spekti kelkajn kadrojn de filmo kaj diveni, kio okazos poste. Por provi c\u0302i tiun metodon, la teamo petis 56 meteologojn de la Meteorologia Buroo (kiuj ne partoprenis la laboron) enprofundig\u0302i en la pli progresintaj fizikaj simuladoj kaj aro da kontrau\u0306uloj."}, {"text_idx": "#000013", "text": "89% de homoj diris, ke ili preferas la rezultojn donitajn de DGMR. Mas\u0302inlernaj algoritmoj g\u0302enerale provas optimumigi por simpla mezuro de kiom bonaj estas viaj antau\u0306diroj. Tamen la veterprognozo havas multajn malsamajn aspektojn. Eble prognozo akiris la malg\u0302ustan pluvintensecon en la g\u0302usta loko, au\u0306 alia antau\u0306diro ricevis la g\u0302ustan kombinaj\u0302on de intensecoj sed en la malg\u0302usta loko, ktp."}, {"text_idx": "#000015", "text": "La kunlaboro inter DeepMind kaj Met Office estas bona ekzemplo de laboro kun finuzantoj por kompletigi AI-disvolvig\u0302on. Evidente c\u0302i tio estas bona ideo, sed g\u0302i ofte ne okazas. La teamo laboris pri la projekto dum kelkaj jaroj kaj kontribuo de spertuloj de la Meteorologia Buroo formis la projekton. Suman Ravuri, esploristo c\u0302e DeepMind, diris: \"G\u0302i antau\u0306enigas la disvolvig\u0302on de nia modelo alimaniere ol nia propra efektivigo.\" \"Alie, ni povus krei modelon, kiu finfine ne aparte utilus.\""}, {"text_idx": "#000017", "text": "Veterprognozado devas esti subtenata de la disvolvig\u0302o de teknologio, c\u0302ar ni pli kaj pli proksimig\u0302as al plene kompreni kiel funkcias nia atmosfero. Multfoje la homo kaj liaj kalkuloj povas submetig\u0302i al oftaj eraroj evitindaj kun la disvolvig\u0302o de artefarita inteligenteco."}, {"text_idx": "#000018", "text": "Vetera prognozo estas s\u0302losilo al homo, c\u0302ar ni povas profiti multon pli efikaj akvoresursoj kaj eviti iujn katastrofojn en s\u0302tormoj kaj pluvegoj. Pro tio, meteologoj pli kaj pli konsentas disvolvi projektojn pri artefarita inteligenteco por antau\u0306diri pluvojn."}, {"text_idx": "#000024", "text": "Via retpos\u0302ta adreso ne estos eldonita. Postulita kampojn estas markita per *"}, {"text_idx": "#000027", "text": "Respondeculo pri la datumoj: Miguel A\u0301ngel Gato\u0301n\nCelo de la datumoj: Kontrola SPAM, administrado de komentoj.\nKomunikado de la datumoj: La datumoj ne estos komunikitaj al triaj krom per lau\u0306leg\u0302a devo.\nStokado de datumoj: Datumbazo gastigita de Occentus Networks (EU)\nRajtoj: Iam ajn vi povas limigi, retrovi kaj forigi viajn informojn."}, {"text_idx": "#000028", "text": "Novaj\u0302oj en via retpos\u0302toRicevu c\u0302iujn novaj\u0302ojn pri meteologio en via retpos\u0302to.\nMi akceptas la jurajn kondic\u0302ojn"}]