Ang artificial intelligence nag-uswag pinaagi sa mga paglukso ug mga utlanan sa natad sa meteorolohiya, ug ang Google DeepMind naigo sa lamesa uban sa iyang bag-ong sistema, GenCast AI, nga gidisenyo sa pag-usab sa paagi sa atong pagsabot ug pagtagna sa panahon. Kini nga modelo dili lamang gidayeg ingon nga ang labing abante sa iyang matang, apan usab nagsaad sa pagbag-o sa meteorology sama sa atong nahibaloan, salamat sa iyang abilidad sa pagmugna sa mga panagna uban sa usa ka katulin ug tukma nga tradisyonal nga mga pamaagi sa pagbiya sa luyo.
Unsa ang GenCast ug giunsa kini paghimo og kalainan?
Ang GenCast usa ka modelo sa artipisyal nga paniktik nga gibase sa datos sa kasaysayan gikan sa miaging 40 ka tuig, partikular nga nakolekta tali sa 1979 ug 2018 sa European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF). Dili sama sa tradisyonal nga mga modelo nga gibase sa pisikal nga mga equation ug nanginahanglan kusog nga mga supercomputer nga molihok, ang GenCast nagbarug alang sa posibilidad nga pamaagi niini. Kini nagpasabot nga kini dili lamang pagtagna sa usa ka senaryo, apan nagtanyag sa usa ka lain-laing mga posibilidad, assign sa mga kalagmitan sa lain-laing mga resulta sa klima.
Talagsaon ang katukma sa GenCast. Sa mga pagsulay nga gihimo gamit ang datos gikan sa 2019, kini nga modelo milabaw sa ECMWF ENS system sa 97.2% sa mga kaso, nga nakaabot sa 99.8% nga katukma sa mga panagna sulod sa 36 ka oras. Kini nga mga numero naghimo niini nga usa ka kinahanglanon nga himan dili lamang alang sa adlaw-adlaw nga mga panagna, apan alang usab sa grabe nga mga panghitabo sama sa mga bagyo, mga balud sa kainit ug mga tropikal nga bagyo.
Teknikal nga mga bentaha sa tradisyonal nga mga pamaagi
Usa sa labing impresibo nga mga butang bahin sa GenCast mao ang abilidad niini nga makamugna og 15 ka adlaw nga forecast sa walo lang ka minuto gamit ang Google Cloud TPU v5 unit. Sukwahi kini sa mga oras nga gikinahanglan sa tradisyonal nga mga sistema, sama sa ENS, sa mga supercomputer nga adunay napulo ka libo nga mga processor. Kini nga pagtipig sa mga kahinguhaan dili lamang nagrepresentar sa usa ka teknikal nga pag-uswag, apan nagbutang usab niini ingon usa ka magamit nga himan alang sa daghang mga sektor ug mga nasud nga adunay mga limitasyon sa teknolohiya.
Ang GenCast naggamit ug diffusion modeling algorithm, usa ka teknolohiya nga nagpalihok usab sa mga galamiton sa paghimo alang sa mga hulagway ug mga teksto. Ang pagpahaom niini sa pagtrabaho uban sa spherical geometry sa Yuta nagtugot niini nga masabtan ang komplikadong interaksyon tali sa atmospheric variables sama sa pressure, temperatura, hangin ug humidity. Dugang pa, ang probabilistic nga kapabilidad niini makatabang sa pagpakunhod sa kawalay kasiguruhan, paghatag ug mas kasaligan nga mga panagna bisan sa kritikal nga mga senaryo.
Praktikal nga mga aplikasyon ug ang kaugmaon sa pagtagna sa panahon
Dugang sa katukma niini sa grabeng mga kondisyon, ang GenCast adunay tin-aw nga praktikal nga mga aplikasyon. Ang mga sektor sama sa pagdumala sa emerhensya, agrikultura ug pagplano sa enerhiya mahimong makabenepisyo gikan sa mas detalyado ug mas paspas nga mga panagna. Pananglitan, ang mga kompanya sa kuryente makapaabut sa mga pagbag-o sa produksiyon sa enerhiya sa hangin, samtang ang mga serbisyo sa emerhensya mas makapangandam alang sa mga bagyo ug grabe nga mga bagyo.
Sa umaabot, kini nga modelo gilauman nga molambo pa. Bisan kung kini karon nagsalig sa makasaysayan nga datos aron mabansay ang mga panagna niini, ang mga siyentista sa luyo sa GenCast nag-imbestiga sa posibilidad sa paggamit sa labing bag-o nga datos sa obserbasyon, sama sa real-time nga humidity ug pagbasa sa hangin, aron mapauswag pa ang katukma niini.
Usa ka bukas nga modelo alang sa komunidad
Ang laing bag-ong aspeto sa GenCast mao ang pagkabukas niini. Ang Google nakahukom sa paghimo sa modelo nga code ug data nga magamit, nga nagtugot sa mga tigdukiduki ug mga institusyon sa paggamit niini ug ipahiangay kini sa ilang piho nga mga panginahanglan. Dili lamang kini nag-awhag sa global nga kolaborasyon, apan nagdasig usab sa pag-uswag sa mga bag-ong aplikasyon ug pagpaayo niining lig-on nga pundasyon.
Bisan pa, ang mga eksperto nag-ingon nga adunay usa pa ka paagi sa pag-adto sa wala pa ang mga modelo nga nakabase sa AI hingpit nga makapuli sa tradisyonal nga mga pamaagi. Bisan kung ang GenCast nagpakita og daghang potensyal, nag-atubang gihapon kini og mga hagit sama sa pagkuha sa pipila ka komplikado nga pisikal nga dinamika, hinungdanon alang sa dugay nga mga panghitabo.
Gimarkahan na sa GenCast ang usa sa wala pa ug pagkahuman sa sektor sa meteorolohiko, nga nagpakita kung giunsa pagbuntog sa artipisyal nga paniktik ang mga limitasyon sa tradisyonal nga mga sistema, nga nagtanyag mas paspas, mas tukma ug dali nga mga panagna. Uban sa iyang abilidad sa pagdumala sa grabeng mga panghitabo ug sa iyang bukas nga paagi sa siyentipikanhong komunidad, kini nga modelo nagsaad nga mahimong usa ka importante nga himan sa pagpakig-away batok sa global nga mga hagit sa klima.
Usa ako ka mahiligon sa teknolohiya nga naghimo sa iyang "geek" nga interes nga usa ka propesyon. Gigugol nako ang sobra sa 10 ka tuig sa akong kinabuhi gamit ang labing bag-ong teknolohiya ug pag-usisa sa tanan nga mga klase sa mga programa tungod sa putli nga pagkamausisaon. Karon espesyalista na ako sa teknolohiya sa kompyuter ug mga dula sa video. Kini tungod kay sa sobra sa 5 ka tuig nagsulat ako alang sa lainlaing mga website sa teknolohiya ug mga dula sa video, nagmugna og mga artikulo nga nagtinguha sa paghatag kanimo sa impormasyon nga imong gikinahanglan sa usa ka pinulongan nga masabtan sa tanan.
Kung naa kay mga pangutana, ang akong kahibalo gikan sa tanan nga may kalabotan sa operating system sa Windows ingon man sa Android para sa mga mobile phone. Ug ang akong pasalig kanimo, andam ako kanunay nga mogahin og pipila ka minuto ug tabangan ka nga masulbad ang bisan unsang mga pangutana nga mahimo nimo sa niining kalibutan sa internet.