បញ្ញាសិប្បនិមិត្តកំពុងឈានទៅមុខដោយលោតផ្លោះក្នុងវិស័យឧតុនិយមហើយ Google DeepMind បានវាយលុកលើតារាងជាមួយនឹងប្រព័ន្ធច្នៃប្រឌិតថ្មីរបស់ខ្លួនគឺ GenCast AI ដែលត្រូវបានរចនាឡើងដើម្បីបដិវត្តវិធីដែលយើងយល់ និងព្យាករណ៍អាកាសធាតុ។ គំរូនេះមិនត្រឹមតែត្រូវបានសាទរថាជាប្រភេទទំនើបបំផុតប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងសន្យាថានឹងផ្លាស់ប្តូរឧតុនិយមដូចដែលយើងដឹងដែរ ដោយសារសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការបង្កើតការព្យាករណ៍ជាមួយនឹងល្បឿន និងភាពច្បាស់លាស់ដែលវិធីសាស្ត្របុរាណទុកចោល។
តើ GenCast គឺជាអ្វី ហើយតើវាធ្វើឱ្យមានភាពខុសគ្នាយ៉ាងដូចម្តេច?
GenCast គឺជាគំរូបញ្ញាសិប្បនិមិត្តផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្ត្រពី 40 ឆ្នាំចុងក្រោយប្រមូលបានជាពិសេសចន្លោះឆ្នាំ 1979 និង 2018 ដោយមជ្ឈមណ្ឌលអឺរ៉ុបសម្រាប់ការព្យាករណ៍អាកាសធាតុកម្រិតមធ្យម (ECMWF) ។ មិនដូចម៉ូដែលប្រពៃណីដែលផ្អែកលើសមីការរូបវន្ត និងត្រូវការកុំព្យូទ័រទំនើបដ៏មានអានុភាពដើម្បីដំណើរការ GenCast លេចធ្លោសម្រាប់វិធីសាស្រ្តប្រូបាប៊ីលីតេរបស់វា។ នេះមានន័យថាវាមិនគ្រាន់តែទស្សន៍ទាយសេណារីយ៉ូតែមួយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែផ្តល់នូវលទ្ធភាពជាច្រើន ដោយកំណត់ប្រូបាប៊ីលីតេទៅនឹងលទ្ធផលអាកាសធាតុផ្សេងៗគ្នា។
ភាពត្រឹមត្រូវរបស់ GenCast គឺគួរឱ្យកត់សម្គាល់. នៅក្នុងការធ្វើតេស្តដែលបានអនុវត្តជាមួយនឹងទិន្នន័យពីឆ្នាំ 2019 គំរូនេះបានដំណើរការលើសពីប្រព័ន្ធ ECMWF ENS ក្នុង 97.2% នៃករណី ដែលឈានដល់ 99.8% ភាពត្រឹមត្រូវក្នុងការព្យាករណ៍ក្នុងរយៈពេល 36 ម៉ោង។ តួលេខទាំងនេះធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍សំខាន់មិនត្រឹមតែសម្រាប់ការទស្សន៍ទាយប្រចាំថ្ងៃប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងសម្រាប់ព្រឹត្តិការណ៍ធ្ងន់ធ្ងរដូចជាខ្យល់ព្យុះ រលកកំដៅ និងព្យុះស៊ីក្លូនត្រូពិច។
គុណសម្បត្តិបច្ចេកទេសជាងវិធីសាស្ត្រប្រពៃណី
អ្វីដែលគួរឱ្យចាប់អារម្មណ៍បំផុតអំពី GenCast គឺសមត្ថភាពបង្កើតការព្យាករណ៍រយៈពេល 15 ថ្ងៃ។ ត្រឹមតែប្រាំបីនាទីដោយប្រើឧបករណ៍ Google Cloud TPU v5. នេះផ្ទុយទៅនឹងម៉ោងដែលប្រព័ន្ធប្រពៃណីដូចជា ENS ទាមទារលើកុំព្យូទ័រទំនើបដែលមាន processors រាប់ម៉ឺន។ ការសន្សំធនធាននេះមិនត្រឹមតែតំណាងឱ្យភាពជឿនលឿនផ្នែកបច្ចេកទេសប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងដាក់វាជាឧបករណ៍ដែលអាចចូលប្រើបានសម្រាប់វិស័យជាច្រើនទៀត និងប្រទេសដែលមានកម្រិតបច្ចេកវិទ្យា។
GenCast ប្រើក្បួនដោះស្រាយគំរូនៃការសាយភាយដែលជាបច្ចេកវិទ្យាដែលផ្តល់ថាមពលដល់ឧបករណ៍បង្កើតសម្រាប់រូបភាព និងអត្ថបទផងដែរ។ ការសម្របខ្លួនរបស់វាដើម្បីធ្វើការជាមួយធរណីមាត្ររាងស្វ៊ែរនៃផែនដីអនុញ្ញាតឱ្យវាយល់ពីអន្តរកម្មដ៏ស្មុគស្មាញរវាងអថេរបរិយាកាសដូចជាសម្ពាធ សីតុណ្ហភាព ខ្យល់ និងសំណើម។ លើសពីនេះ សមត្ថភាពប្រូបាប៊ីលីតេរបស់វាជួយកាត់បន្ថយភាពមិនច្បាស់លាស់ ដោយផ្តល់នូវការព្យាករណ៍ដែលអាចទុកចិត្តបានកាន់តែច្រើន សូម្បីតែនៅក្នុងសេណារីយ៉ូសំខាន់ៗក៏ដោយ។
កម្មវិធីជាក់ស្តែង និងអនាគតនៃការព្យាករណ៍អាកាសធាតុ
បន្ថែមពីលើភាពត្រឹមត្រូវរបស់វានៅក្នុងលក្ខខណ្ឌធ្ងន់ធ្ងរ GenCast មានកម្មវិធីជាក់ស្តែងច្បាស់លាស់។ វិស័យដូចជាការគ្រប់គ្រងគ្រាអាសន្ន កសិកម្ម និងផែនការថាមពលអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍យ៉ាងច្រើនពីការព្យាករណ៍លម្អិត និងលឿនជាងមុន។ ជាឧទាហរណ៍ ក្រុមហ៊ុនថាមពលអាចប្រមើលមើលការផ្លាស់ប្តូរនៅក្នុងការផលិតថាមពលខ្យល់ ខណៈដែលសេវាសង្គ្រោះបន្ទាន់អាចរៀបចំបានប្រសើរជាងមុនសម្រាប់ខ្យល់ព្យុះ និងព្យុះខ្លាំង។
នៅពេលអនាគត ម៉ូដែលនេះត្រូវបានគេរំពឹងថានឹងមានការវិវត្តន៍បន្ថែមទៀត។ ទោះបីជាបច្ចុប្បន្នវាពឹងផ្អែកលើទិន្នន័យប្រវត្តិសាស្រ្តដើម្បីបណ្តុះបណ្តាលការព្យាករណ៍របស់វាក៏ដោយ អ្នកវិទ្យាសាស្ត្រនៅពីក្រោយ GenCast កំពុងស៊ើបអង្កេតលទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យសង្កេតថ្មីៗបន្ថែមទៀត ដូចជាសំណើមពេលវេលាពិត និងការអានខ្យល់ ដើម្បីបង្កើនភាពត្រឹមត្រូវរបស់វា។
គំរូបើកចំហសម្រាប់សហគមន៍
ទិដ្ឋភាពច្នៃប្រឌិតមួយទៀតរបស់ GenCast គឺការបើកចំហររបស់វា។ Google បានសម្រេចចិត្តធ្វើឱ្យកូដគំរូ និងទិន្នន័យអាចប្រើបាន ដោយអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវ និងស្ថាប័នប្រើប្រាស់វា និងសម្របវាទៅតាមតម្រូវការជាក់លាក់របស់ពួកគេ។ នេះមិនត្រឹមតែលើកទឹកចិត្តដល់កិច្ចសហការជាសកលប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងលើកទឹកចិត្តដល់ការអភិវឌ្ឍន៍កម្មវិធី និងការកែលម្អថ្មីនៅលើមូលដ្ឋានដ៏រឹងមាំនេះ។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកជំនាញនិយាយថា វានៅតែមានវិធីមួយចំនួនដែលត្រូវទៅ មុនពេលម៉ូដែលដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI អាចជំនួសវិធីសាស្រ្តប្រពៃណីទាំងស្រុង។ ទោះបីជា GenCast បង្ហាញពីសក្តានុពលដ៏អស្ចារ្យក៏ដោយ វានៅតែប្រឈមមុខនឹងបញ្ហាដូចជាការចាប់យកសក្ដានុពលរូបវន្តស្មុគ្រស្មាញមួយចំនួន ដែលចាំបាច់សម្រាប់បាតុភូតរយៈពេលវែង។
GenCast កំពុងកត់សម្គាល់រួចមកហើយមុន និងក្រោយនៅក្នុងវិស័យឧតុនិយម ដោយបង្ហាញពីរបៀបដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចយកឈ្នះលើដែនកំណត់នៃប្រព័ន្ធប្រពៃណី ដោយផ្តល់នូវការព្យាករណ៍លឿន ត្រឹមត្រូវ និងអាចចូលដំណើរការបាន។ ជាមួយនឹងសមត្ថភាពរបស់ខ្លួនក្នុងការដោះស្រាយព្រឹត្តិការណ៍ធ្ងន់ធ្ងរ និងវិធីសាស្រ្តបើកចំហរបស់ខ្លួនចំពោះសហគមន៍វិទ្យាសាស្ត្រ គំរូនេះសន្យាថានឹងក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏សំខាន់ក្នុងការប្រយុទ្ធប្រឆាំងនឹងបញ្ហាប្រឈមអាកាសធាតុពិភពលោក។
ខ្ញុំជាអ្នកចូលចិត្តបច្ចេកវិទ្យាមួយរូបដែលបានបង្វែរចំណាប់អារម្មណ៍របស់គាត់ទៅជាអាជីព។ ខ្ញុំបានចំណាយពេលជាង 10 ឆ្នាំនៃជីវិតរបស់ខ្ញុំ ដោយប្រើបច្ចេកវិទ្យាទំនើបៗ និងការបញ្ចូលកម្មវិធីគ្រប់ប្រភេទ ដោយការចង់ដឹងចង់ឃើញ។ ឥឡូវនេះខ្ញុំមានជំនាញខាងបច្ចេកវិទ្យាកុំព្យូទ័រ និងវីដេអូហ្គេម។ នេះគឺដោយសារតែអស់រយៈពេលជាង 5 ឆ្នាំមកហើយដែលខ្ញុំបានសរសេរសម្រាប់គេហទំព័រផ្សេងៗអំពីបច្ចេកវិទ្យា និងវីដេអូហ្គេម ដោយបង្កើតអត្ថបទដែលស្វែងរកការផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវព័ត៌មានដែលអ្នកត្រូវការជាភាសាដែលអាចយល់បានសម្រាប់មនុស្សគ្រប់គ្នា។
ប្រសិនបើអ្នកមានចម្ងល់ណាមួយ ចំណេះដឹងរបស់ខ្ញុំមានចាប់ពីអ្វីគ្រប់យ៉ាងដែលទាក់ទងនឹងប្រព័ន្ធប្រតិបត្តិការ Windows ក៏ដូចជា Android សម្រាប់ទូរស័ព្ទចល័ត។ ហើយការប្តេជ្ញាចិត្តរបស់ខ្ញុំគឺចំពោះអ្នក ខ្ញុំតែងតែសុខចិត្តចំណាយពេលពីរបីនាទី និងជួយអ្នកដោះស្រាយរាល់ចម្ងល់ដែលអ្នកអាចមាននៅក្នុងពិភពអ៊ីនធឺណិតនេះ។