Google je također koristio AI za poboljšanje mnogih usluga i tehnologija koje nudi svojim korisnicima. Jedan od njegovih nedavnih napretka je SEEDS. Zahvaljujući ovom novom modelu, Google će koristiti umjetnu inteligenciju za prognozu vremena. Nadamo se da će se ovo pretvoriti u preciznije i lakše predviđanje vremena.
SJEME je akronim za Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, generativni AI model sposoban za efikasno kreiranje ansambala vremenskih prognoza u velikom obimu, po mnogo nižoj cijeni od tradicionalnih modela prognoze. Bez sumnje jeste una tehnologija koja otvara nove horizonte u oblastima meteorologije i klimatologije.
Probabilističko predviđanje: nova paradigma
Iako je naučni napredak u proučavanju klime i atmosferskih pojava spektakularno napredovao poslednjih decenija, Još uvijek postoji velika granica greške kada je u pitanju predviđanje kakvo će biti vrijeme. u regiji iu određeno vrijeme. Nije uzalud mnogo duhovitih komentara koje obično čujemo o tome: "Meteorolog uvijek griješi." Nisu pravedne presude, ali kriju malo istine.
Ove greške predviđanja nastaju zbog visokih troškova (odnosimo se na računske troškove) generiranja vjerovatnoća predviđanja. Potrebni su veliki, moćni kompjuteri koje meteorološke agencije ne mogu priuštiti. Iz tog razloga se koriste tradicionalnije metode posmatranja i predviđanja, čiji je stepen preciznosti daleko od savršenstva.
Sada, zahvaljujući veštačkoj inteligenciji, generisanje verovatnoća predviđanja više nije san i postaje realna mogućnost. Stari ljudski san da zna kakvo će sutra biti vrijeme sa potpunom pouzdanošću biće moguć. A nova paradigma to menja sve. Ili, barem, tako kažu iz Google-a.
Kako SEEDS funkcionira
Hajde da vidimo kako radi SEEDS, odličan alat za koji Google tvrdi da može precizno prognozirati vrijeme. visok nivo tačnosti i pouzdanosti.
Nova tehnologija je zasnovana na probabilističkim modelima difuzije za smanjenje šuma (generativna AI metoda koju je pionir Google Research). Ovi modeli generišu zasnivaju se na proračunu i dodjeli vjerovatnoća o klimi, generiranje preciznijih predviđanja za manje vremena i sa mnogo manje računskih troškova.
Jedan od vrhunaca SEEDS-a je njegova sposobnost da generiše veoma detaljne slike i video zapise. Ovo je vrlo korisno kada se generiraju prognoze i primjenjuju na klasične vremenske obrasce. Drugim riječima, Googleova tehnologija vremenske prognoze ne zamjenjuje prethodne metode, već ih poboljšava. Hibridni sistem predviđanja u kojem se neki klimatski aspekti izračunavaju pomoću modela zasnovanog na fizici, a drugi pomoću AI kako bi se zajedno postigao mnogo efikasniji prediktivni model.
Budući da SEEDS direktno modelira zajedničku distribuciju atmosferskog stanja, realno hvatajući mnogo podataka i tehničkih veličina koje utiču jedna na drugu (na primjer, srednji pritisak na nivou mora ili stvaranje vjetrova u troposferi). Za laika, poput osobe koja piše ovaj članak, sve ovo zvuči kao kinesko, ali meteorolozi znaju cijeniti ono što ova tehnologija pruža u najvećoj mjeri.
šešir krilo datum, rezultati su obećavajući. Modeli projektovani od strane SEEDS-a upoređeni su sa stvarnim meteorološkim podacima a posteriori što daje zaista visok stepen slučajnosti. Ima još dosta prostora za napredak, ali sve ukazuje da je razvoj ove tehnologije zasnovane na umjetnoj inteligenciji na dobrom putu.
ZAKLJUČCI
SEEDS predlaže alternativni model predviđanja vremena koji bi mogao revolucionirati ovu oblast. Značajne uštede u računskim resursima koje predstavlja mogu se koristiti u dva smjera: povećati stepen preciznosti vremenskih prognoza ili povećati učestalost izdavanja ovih prognoza. U svakom slučaju, oba puta vode do iste destinacije: više preciznosti i pouzdanosti.
Ovo je također vrlo dobar primjer kako umjetna inteligencija može ubrzati napredak i razvoj naučnih oblasti povezanih s klimom. Vruća tema koja trenutno izaziva veliku zabrinutost. Ako ovaj napredak bude napredovao, to bi bilo moguće u ne tako dalekoj budućnosti projektovati dolazak određenih meteoroloških nepogoda (oluje, uragani, poplave...) i, ako ne izbjeći, barem ublažiti njihove posljedice.
Također se mora reći da se radi o tehnologiji u nastajanju. Za sada će SEEDS model i druge tehnologije u razvoju biti uključene u druge Google projekte kao npr MetNet-3 i GraphCast. Dok se njegova upotreba ne usavrši i raširi, morat ćemo nastaviti pribjegavati drugim alatima kao što su npr aplikacije za predviđanje vremena, koji takođe ne rade loše.