Արհեստական ինտելեկտը թռիչքներով առաջ է շարժվում օդերեւութաբանության ոլորտում, և Google DeepMind-ը հայտնվել է սեղանի վրա իր նորարարական համակարգով՝ GenCast AI-ով, որը նախատեսված է եղանակը հասկանալու և կանխատեսելու ձևը հեղափոխելու համար: Այս մոդելը ոչ միայն գովաբանվում է որպես իր տեսակի մեջ ամենաառաջադեմը, այլև խոստանում է վերափոխել օդերևութաբանությունը, ինչպես մենք գիտենք այն՝ շնորհիվ ավանդական մեթոդների թողած արագությամբ և ճշգրտությամբ կանխատեսումներ ստեղծելու ունակության:
Ի՞նչ է GenCast-ը և ինչպե՞ս է դա տարբերություն:
GenCast-ը արհեստական ինտելեկտի մոդել է, որը հիմնված է վերջին 40 տարվա պատմական տվյալների վրա, որը մասնավորապես հավաքագրվել է 1979-ից 2018 թվականներին Միջին հեռավորության եղանակի կանխատեսումների եվրոպական կենտրոնի (ECMWF) կողմից։ Ի տարբերություն ավանդական մոդելների, որոնք հիմնված են ֆիզիկական հավասարումների վրա և աշխատելու համար պահանջում են հզոր սուպերհամակարգիչներ, GenCast-ն առանձնանում է իր հավանական մոտեցմամբ։ Սա նշանակում է, որ այն չի կանխատեսում միայն մեկ սցենար, այլ առաջարկում է մի շարք հնարավորություններ՝ հավանականություններ վերագրելով կլիմայական տարբեր արդյունքներին:
GenCast-ի ճշգրտությունը ուշագրավ է. 2019 թվականի տվյալներով կատարված թեստերում այս մոդելը գերազանցել է ECMWF ENS համակարգին 97.2% դեպքերում՝ հասնելով 99.8% ճշգրտության 36 ժամվա ընթացքում կանխատեսումների ժամանակ։ Այս թվերը այն դարձնում են կարևոր գործիք ոչ միայն ամենօրյա կանխատեսումների, այլ նաև ծայրահեղ իրադարձությունների համար, ինչպիսիք են փոթորիկները, ջերմային ալիքները և արևադարձային ցիկլոնները:
Տեխնիկական առավելությունները ավանդական մեթոդների նկատմամբ
GenCast-ի ամենատպավորիչ բաներից մեկը 15-օրյա կանխատեսում ստեղծելու կարողությունն է: ընդամենը ութ րոպե օգտագործելով Google Cloud TPU v5 միավոր. Սա հակասում է այն ժամերին, որոնք ավանդական համակարգերը, ինչպիսիք են ENS-ը, պահանջում են տասնյակ հազարավոր պրոցեսորներով գերհամակարգիչների վրա: Ռեսուրսների այս խնայողությունը ոչ միայն տեխնիկական առաջընթաց է ներկայացնում, այլև այն դիրքավորում է որպես հասանելի գործիք ավելի շատ ոլորտների և տեխնոլոգիական սահմանափակումներ ունեցող երկրների համար:
GenCast-ն օգտագործում է դիֆուզիոն մոդելավորման ալգորիթմներ, տեխնոլոգիա, որը նաև ապահովում է պատկերների և տեքստերի գեներատիվ գործիքներ: Երկրի գնդաձև երկրաչափության հետ աշխատելու նրա հարմարեցումը թույլ է տալիս հասկանալ մթնոլորտային փոփոխականների միջև բարդ փոխազդեցությունները, ինչպիսիք են ճնշումը, ջերմաստիճանը, քամին և խոնավությունը: Բացի այդ, դրա հավանականությունը օգնում է նվազեցնել անորոշությունը՝ ապահովելով ավելի հուսալի կանխատեսումներ նույնիսկ կրիտիկական սցենարներում:
Գործնական կիրառություններ և եղանակի կանխատեսման ապագան
Ի լրումն էքստրեմալ պայմաններում իր ճշգրտության, GenCast-ն ունի հստակ գործնական կիրառություններ: Այն ոլորտները, ինչպիսիք են արտակարգ իրավիճակների կառավարումը, գյուղատնտեսությունը և էներգետիկայի պլանավորումը, կարող են մեծապես օգուտ քաղել ավելի մանրամասն և արագ կանխատեսումներից: Օրինակ, էլեկտրաէներգետիկ ընկերությունները կարող են ակնկալել փոփոխություններ հողմային էներգիայի արտադրության մեջ, մինչդեռ արտակարգ իրավիճակների ծառայությունները կարող են ավելի լավ պատրաստվել փոթորիկների և սաստիկ փոթորիկների:
Ակնկալվում է, որ ապագայում այս մոդելը կզարգանա: Թեև ներկայումս այն հիմնվում է պատմական տվյալների վրա՝ իր կանխատեսումները վարժեցնելու համար, GenCast-ի ետևում գտնվող գիտնականները հետաքննում են ավելի վերջին դիտողական տվյալների օգտագործման հնարավորությունը, ինչպիսիք են իրական ժամանակի խոնավությունը և քամու ցուցումները՝ հետագա կատարելագործման համար դրա ճշգրտությունը:
Բաց մոդել համայնքի համար
GenCast-ի մեկ այլ նորարար կողմը նրա բաց լինելն է: Google-ը որոշել է հասանելի դարձնել մոդելի կոդը և տվյալները՝ թույլ տալով հետազոտողներին և հաստատություններին օգտագործել այն և հարմարեցնել այն իրենց հատուկ կարիքներին: Սա ոչ միայն խրախուսում է գլոբալ համագործակցությունը, այլ նաև խթանում է այս ամուր հիմքի վրա նոր հավելվածների և բարելավումների մշակումը:
Այնուամենայնիվ, փորձագետներն ասում են, որ դեռ որոշ ճանապարհ կա անցնելու, մինչև արհեստական ինտելեկտի վրա հիմնված մոդելները լիովին փոխարինեն ավանդական մոտեցումները: Թեև GenCast-ը մեծ ներուժ է ցույց տալիս, այն դեռևս բախվում է այնպիսի մարտահրավերների, ինչպիսին է որոշակի բարդ ֆիզիկական դինամիկայի ֆիքսումը, որը կարևոր է երկարաժամկետ երևույթների համար:
GenCast-ն արդեն նշում է օդերևութաբանական հատվածում առաջ և հետո՝ ցույց տալով, թե ինչպես է արհեստական ինտելեկտը կարող է հաղթահարել ավանդական համակարգերի սահմանափակումները՝ առաջարկելով ավելի արագ, ճշգրիտ և մատչելի կանխատեսումներ: Էքստրեմալ իրադարձությունները կարգավորելու ունակությամբ և գիտական հանրությանն իր բաց մոտեցմամբ՝ այս մոդելը խոստանում է կարևոր գործիք լինել կլիմայի գլոբալ մարտահրավերների դեմ պայքարում:
Ես տեխնոլոգիայի էնտուզիաստ եմ, ով իր «գիկ» հետաքրքրությունները վերածել է մասնագիտության։ Ես իմ կյանքի ավելի քան 10 տարին անցկացրել եմ՝ օգտագործելով նորագույն տեխնոլոգիաներ և զուտ հետաքրքրասիրությունից դրդված բոլոր տեսակի ծրագրերի հետ աշխատելիս: Այժմ ես մասնագիտացել եմ համակարգչային տեխնիկայի և տեսախաղերի մեջ։ Դա պայմանավորված է նրանով, որ ավելի քան 5 տարի ես գրում եմ տարբեր կայքերի համար տեխնոլոգիայի և վիդեոխաղերի վերաբերյալ՝ ստեղծելով հոդվածներ, որոնք փորձում են ձեզ տրամադրել ձեզ անհրաժեշտ տեղեկատվությունը բոլորին հասկանալի լեզվով:
Եթե ունեք հարցեր, իմ գիտելիքները տատանվում են Windows օպերացիոն համակարգի հետ կապված ամեն ինչից, ինչպես նաև բջջային հեռախոսների համար նախատեսված Android-ից: Եվ իմ հանձնառությունն է ձեզ, ես միշտ պատրաստ եմ մի քանի րոպե ծախսել և օգնել ձեզ լուծել ցանկացած հարց, որը կարող եք ունենալ այս ինտերնետային աշխարհում: