Inteligjenca artificiale e DeepMind mund të prodhojë parashikime afatgjata të motit të besueshëm dhe me më pak energji: a do të zëvendësojë ajo meteorologët?
Si do të jetë moti për një javë? Inteligjenca Artificiale ndoshta di ta vendosë këtë më saktë se agjencitë meteorologjike, dhe duke konsumuar më pak energji. Prandaj, a jemi të destinuar t’ia lëmë këtë sektor të përsosmërisë shkencore edhe AI? Jo, ose të paktën jo aq shpejt.
Le të fillojmë me lajmet: GraphCast, një model i zhvilluar nga gjiganti i specializuar në AI Google DeepMind, ka demonstruar aftësinë e tij për të parashikuar kushtet e motit paraprakisht për 10 ditë, me saktësi dhe shpejtësi shumë më të lartë se sistemi më i avancuar i parashikimit të motit aktual. (Parashikimi i Rezolucionit të Lartë i prodhuar nga Qendra Evropiane për Parashikimet e Motit me Distanca të Mesme, ECMWF ). Performancat e tij përshkruhen në një artikull të botuar në Science .
SI FUNKSIONON ZAKONISHT. Për të na dhënë parashikime të besueshme të motit, agjencitë tradicionale meteorologjike mbledhin të dhëna mbi situatën aktuale të motit nga satelitët, stacionet e motit dhe bovat, dhe i futin ato në modele llogaritëse që ndajnë paraqitjen e atmosferës së Tokës në miliona pikë .
Prandaj, duke zbatuar ligjet e fizikës dhe dinamikën e lëngjeve, është e mundur të kuptohet se si do të evoluojë situata në secilën prej kutive, një përpjekje që mund të kërkojë disa orë punë nga një superkompjuter i pajisur me një milion procesorë dhe që duhet të përsëritet disa herë në ditë, pasi të bëhen të disponueshme gjetjet më të përditësuara.
TË MËSUARIT ME SHEMBULL. Modelet e reja të AI i kursejnë vetes telashet e zgjidhjes së ekuacioneve komplekse matematikore duke përfituar nga mësimi i thellë, mësimi i thellë i bazuar në algoritme të krijuara për të imituar trurin e njeriut . GraphCast, për shembull, gjurmoi modele të përsëritura në mënyrën se si atmosfera evoluon në të dhënat e motit nga 40 vitet e fundit të ofruara nga ECMWF dhe i përdori ato (pa i kuptuar ato, siç është tipike për AI) për të parashikuar se si do të lexonin realisht motin nga i cili filloi . kanë evoluar.
Siç shpjegohet në një postim nga DeepMind, si hyrje, GraphCast kërkon vetëm dy grupe të dhënash: gjendjen e motit 6 orë më parë dhe atë aktuale. Modeli më pas parashikon se si do të jetë moti në 6 orë dhe procesi mund të përsëritet gjashtë orë pas gjashtë orësh derisa të sigurojë një parashikim të motit në 10 ditë.
I SAKTË DHE SHUMË I SHPEJTË. Duke punuar në këtë mënyrë, modeli i AI siguroi parashikime më të sakta të motit sesa HRES në më shumë se 90% të variablave të testuar. Kur kufizohet në parashikimet në troposferë, rajoni i atmosferës më afër sipërfaqes së Tokës, për të cilin besueshmëria e parashikimit është veçanërisht e rëndësishme, saktësia u rrit në 99.7%.
Dhe megjithëse u deshën 33 kompjuterë dhe një muaj punë për ta trajnuar atë, algoritmi aktual është mjaft i lehtë për të marrë më pak se një minutë për të kthyer parashikimet e sakta në një PC të rregullt.
MOS DILNI NGA SHTËPIA! Sipas shkencëtarëve të DeepMind si Rémi Lam, autori i parë i veprës, «GraphCast gjithashtu mund të ofrojë paralajmërime të mëparshme për ngjarjet ekstreme të motit. Ai mund të parashikojë shtigjet e cikloneve me saktësi më të madhe dhe më tej në të ardhmen, të zbulojë lumenj atmosferikë që lidhen me rrezikun e përmbytjeve dhe të parashikojë shfaqjen e temperaturave ekstreme. Kjo aftësi ka potencialin për të shpëtuar jetë.”
PËR ÇFARË DUHET PUNUAR. Ndërsa ka shumë të ngjarë që AI do të jetë në gjendje të integrojë proceset në bazë të parashikimeve të motit duke i bërë ato më të shkathëta dhe të sakta, megjithatë është më e vështirë për të që të zëvendësojë plotësisht metodën tradicionale, duke punuar në mënyrë autonome.
Ndër dobësitë e tij janë në fakt pamundësia për të integruar vazhdimisht të dhënat më të përditësuara në model ( një proces i njohur si asimilimi i të dhënave , përgjegjës për pjesën më të madhe të shpenzimit të energjisë së superkompjuterëve aktualë), si dhe paaftësia e ekspertëve – dhe e AI – për të kuptuar se si AI arriti në përfundime të caktuara. Kjo do ta bënte të vështirë kthimin pas gabimeve të bëra në rast të parashikimeve të pasakta (që mund të bëhet tani, sa herë që parashikimet e motit rezultojnë të gabuara). Dhe do të përfundonte duke gërryer besimin e popullatës në parashikimet e motit , me pasoja që ne i imagjinojmë se janë katastrofike. Përshtatur nga Fokus.it/O.S
