Meteologio kiel scienco progresas danke al evoluo de teknologio. Nuntempe ekzistas pluraj komputilaj programoj kapablaj rekte antaŭdiri kiam kaj kie pluvos. La kompanio de Deepmind ellaboris artefaritan inteligentecon kapablan antaŭdiri preskaŭ ekzakte kiam kaj kie pluvos. Ĉi tiu kompanio laboris kun britaj meteorologoj por krei modelon pli taŭgan por fari antaŭtempajn antaŭdirojn ol nunaj sistemoj.
#000002
En ĉi tiu artikolo ni diros al vi ĉion, kion vi bezonas scii pri la sako Robleda, la meteologia prognozo-teknologio de la kompanio DeepMind.
#000003
DeepMind, kompanio kun artefarita inteligenteco en Londono, daŭrigas 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 antaŭdiri la probablon de pluvo en la venontaj 90 minutoj. Ĝi estas unu el la plej malfacilaj defioj en veterprognozo.
#000005
Kompare kun ekzistantaj iloj, dekoj da spertuloj opinias, ke la prognozoj de DGMR estas la plej bonaj pri pluraj faktoroj, inkluzive de ĝiaj antaŭdiroj pri la loko, amplekso, movado kaj intenseco de pluvo, 89% de la tempo. La nova ilo de DeepMind malfermas novan ŝlosilon en biologio, kiun sciencistoj provis solvi de jardekoj.
#000006
Tamen eĉ malgrandaj plibonigoj en antaŭdiroj gravas. Antaŭvidi pluvon, precipe pluvegon, estas kritika por multaj industrioj, de subĉielaj agadoj ĝis aviadaj servoj kaj krizoj. Sed fari ĝin ĝuste estas malfacile. Determini kiom da akvo estas sur la ĉielo kaj kiam kaj kie ĝi falos dependas de multaj klimataj procezoj, kiel temperaturŝanĝoj, nubformiĝo kaj vento. Ĉiuj ĉi tiuj faktoroj estas sufiĉe kompleksaj en si mem, sed ili estas pli kompleksaj kiam kombinitaj.
#000007
La plej bona disponebla prognozo-teknologio uzas multajn komputilajn simuladojn de atmosfera fiziko. Ĉi tiuj taŭgas por longtempaj prognozoj, sed ili ne tre kapablas antaŭdiri, kio okazos en la sekva horo. Ĉi tio nomiĝas tuja prognozo.
#000008
Antaŭaj profundaj lernaj teknikoj estis disvolvitaj, sed ĉi tiuj teknikoj kutime funkcias bone unuflanke, kiel antaŭdiri lokon, kaj koste de alia, kiel antaŭdiri forton. Radaraj datumoj pri pluvego, kiuj helpas antaŭdiri tujan pluvon, restas granda defio por meteologoj.
#000009
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 legaĵoj estas afiŝitaj ĉiun kvinan minuton. Kunmetante ĉi tiujn klakojn, vi povas akiri ĝisdatan haltmovan filmeton montrantan kiel la pluva ŝablono de lando ŝanĝiĝas.
#000010
La esploristoj sendas ĉi 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 vizaĝojn, inkluzive la falsan Rembrandt. Ĉi-kaze DGMR (kiu signifas "Generative Deep Rain Model") lernis generi falsajn radarajn momentfotojn, kiuj daŭrigas la efektivan mezuran sinsekvon.
#000011
Shakir Mohamed, kiu gvidis la esploron ĉe DeepMind, diris, ke tio samas kiel spekti kelkajn kadrojn de filmo kaj diveni, kio okazos poste. Por provi ĉi tiun metodon, la teamo petis 56 meteologojn de la Meteorologia Buroo (kiuj ne partoprenis la laboron) enprofundiĝi en la pli progresintaj fizikaj simuladoj kaj aro da kontraŭuloj.
#000012
89% de homoj diris, ke ili preferas la rezultojn donitajn de DGMR. Maŝinlernaj algoritmoj ĝenerale provas optimumigi por simpla mezuro de kiom bonaj estas viaj antaŭdiroj. Tamen la veterprognozo havas multajn malsamajn aspektojn. Eble prognozo akiris la malĝustan pluvintensecon en la ĝusta loko, aŭ alia antaŭdiro ricevis la ĝustan kombinaĵon de intensecoj sed en la malĝusta loko, ktp.
#000013
La kunlaboro inter DeepMind kaj Met Office estas bona ekzemplo de laboro kun finuzantoj por kompletigi AI-disvolviĝon. Evidente ĉi tio estas bona ideo, sed ĝi 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 ĉe DeepMind, diris: "Ĝi antaŭenigas la disvolviĝon de nia modelo alimaniere ol nia propra efektivigo." "Alie, ni povus krei modelon, kiu finfine ne aparte utilus."
#000015
Veterprognozado devas esti subtenata de la disvolviĝo de teknologio, ĉar ni pli kaj pli proksimiĝas al plene kompreni kiel funkcias nia atmosfero. Multfoje la homo kaj liaj kalkuloj povas submetiĝi al oftaj eraroj evitindaj kun la disvolviĝo de artefarita inteligenteco.
#000017
Vetera prognozo estas ŝlosilo al homo, ĉar ni povas profiti multon pli efikaj akvoresursoj kaj eviti iujn katastrofojn en ŝtormoj kaj pluvegoj. Pro tio, meteologoj pli kaj pli konsentas disvolvi projektojn pri artefarita inteligenteco por antaŭdiri pluvojn.
#000018
Via retpoŝta adreso ne estos eldonita. Postulita kampojn estas markita per *
#000024
Respondeculo pri la datumoj: Miguel Ángel Gatón
Celo de la datumoj: Kontrola SPAM, administrado de komentoj.
Komunikado de la datumoj: La datumoj ne estos komunikitaj al triaj krom per laŭleĝa devo.
Stokado de datumoj: Datumbazo gastigita de Occentus Networks (EU)
Rajtoj: Iam ajn vi povas limigi, retrovi kaj forigi viajn informojn.
#000027
Novaĵoj en via retpoŝtoRicevu ĉiujn novaĵojn pri meteologio en via retpoŝto.
Mi akceptas la jurajn kondiĉojn
#000028