Last Updated on 18/12/2024 by adminfjala
Problemi me parashikimet e motit është gjithmonë i njëjtë. Ardhja e Inteligjencës Artificiale , megjithatë, mund të kufizojë gabimet, duke premtuar se do t’i bëjë parashikimet të besueshme deri në 15 ditë .
Modeli në fjalë quhet GenCast dhe në versionin e tij të mëparshëm, të quajtur GraphCast , tashmë kishte treguar rezultate inkurajuese.
Si funksionon. Programi, i zhvilluar nga Google DeepMind, përdor një qasje inovative të bazuar në të ashtuquajturat “modele të difuzionit”, një teknologji që përdoret zakonisht në gjenerimin e imazheve, videove dhe muzikës.
I trajnuar mbi dyzet vjet të dhëna meteorologjike , ky sistem është i aftë të krijojë në një kohë shumë të shkurtër 50 vlerësime të ngjashme, por të ndryshme në lidhje me gjendjen e ardhshme të motit në një vend të caktuar. Sinteza midis të gjithë këtyre skenarëve duhet të sigurojë një projeksion probabilistik më të saktë, i cili do të na lejojë të vlerësojmë kushtet e motit për dy javët e ardhshme me besueshmëri më të madhe.
Sipas studiuesve, GenCast e tejkaloi modelin ENS të Qendrës Evropiane për Parashikimet e Motit me Distanca të Mesme në 99.8% të atyre më të mëdha se 36 orë.
Një shembull konkret? Gjatë testimit, softueri i ri arriti të parashikonte ardhjen e tajfunit Hagibis 12 orë përpara në krahasim me modelet e përdorura deri më tani. Një diferencë vendimtare për të shpëtuar jetë njerëzore .
Më e shpejtë, më pak e shtrenjtë. Një nga pikat e forta të modelit meteorologjik të Google qëndron në shpejtësinë e tij, pasi është në gjendje të gjenerojë hipoteza parashikuese në vetëm tetë minuta duke përdorur një procesor të vetëm, krahasuar me orët e nevojshme për superkompjuterët aktualisht në përdorim.
Kjo shpejtësi, e kombinuar me një konsum të reduktuar të burimeve llogaritëse, hap mundësi të reja për përdorimin e AI në fusha të tilla si menaxhimi i emergjencave klimatike dhe planifikimi i energjisë së rinovueshme.
Megjithatë, është e rëndësishme të theksohet se GenCast nuk synon të zëvendësojë metodat tradicionale, por përkundrazi t’i plotësojë ato , duke përfituar nga të dhënat e mbledhura tashmë nga superkompjuterët për të përmirësuar më tej saktësinë e tyre.