Google DeepMind-მა ხელოვნური ინტელექტის მოდელი გაასაჯაროვა, რომელიც ციკლონების შესახებ გაფრთხილების დროს ერთ დღეს ამატებს

Google DeepMind-მა, Alphabet Inc.-ის ↘ 0.97% ნაწილმა, ხუთშაბათს ჟურნალ Nature-ში კვლევა გამოაქვეყნა, რომელიც აჩვენებს, რომ მისმა WeatherNext ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა ტროპიკული ციკლონების პროგნოზირებაში უმაღლეს სიზუსტეს მიაღწია, რაც სინოპტიკოსებს გაფრთხილებისთვის დამატებით ერთ დღეს აძლევს. კომპანია პარალელურად მოდელს ასაჯაროებს, რათა ტექნოლოგია მთელ მსოფლიოში ხელმისაწვდომი გახდეს.

ათწლიანი პროგრესი ერთ მოდელში

ნაშრომი, სახელწოდებით „ოპერატიული ტროპიკული ციკლონის პროგნოზირება ხელოვნური ინტელექტით“, წარმოადგენს WeatherNext Cyclones-ს, რომელიც ციკლონის ტრაექტორიის, ინტენსივობისა და ქარის სტრუქტურის ანსამბლურ პროგნოზებს ქმნის. Google DeepMind-ის თანახმად, მოდელის სამდღიანი პროგნოზები შეესაბამება იმ სიზუსტეს, რომელსაც წინა სისტემები მხოლოდ ორი დღით ადრე იძლეოდნენ, რაც მკვლევართა თქმით, მეტეოროლოგიაში დაახლოებით ათწლიან პროგრესს უდრის.nature+1

ეს ნამუშევარი იყო Google DeepMind-ისა და Google Research-ის ხელოვნური ინტელექტის მკვლევრებისა და National Hurricane Center-ის, ატმოსფეროს კვლევის კოოპერატიული ინსტიტუტის, დიდი ბრიტანეთის მეტეოროლოგიური სამსახურისა და მსოფლიოს სხვადასხვა ამინდის სააგენტოების ექსპერტი სინოპტიკოსების თანამშრომლობის შედეგი. New Scientist-ის ცნობით, მოდელს შეუძლია ციკლონების პროგნოზირება სამი დღით ადრე ისეთი სიზუსტით, რომელსაც წინა მოდელები მხოლოდ ერთი დღის შემდეგ აღწევდნენ.deepmind+1

რეალური გავლენა 2025 წლის ქარიშხლების სეზონზე

მოდელმა უკვე აჩვენა თავისი ოპერატიული ღირებულება. 2025 წლის ქარიშხლების სეზონის განმავლობაში, WeatherNext-მა National Hurricane Center-ს დაეხმარა ქარიშხალ „მელისა“-სთან დაკავშირებით იმის გაკეთებაში, რასაც Google DeepMind-მა „ისტორიული პროგნოზი“ უწოდა. მან იწინასწარმეტყველა ქარიშხლის სწრაფი გაძლიერება და იამაიკაზე მისი შესვლა, რამაც ადგილზე მყოფ გუნდებს კრიტიკულად მნიშვნელოვანი დრო მისცა მოსამზადებლად.deepmind

წელს გუნდი თითოეული ციკლონისთვის 1,000 შესაძლო სცენარს ქმნის, რათა სინოპტიკოსებს გადაწყვეტილების მიღებაში დაეხმაროს. უფრო ფართო WeatherNext 2 სისტემას შეუძლია ციკლონების სავარაუდო გზის, ინტენსივობის, სტრუქტურისა და ზომის, ასევე მათი წარმოქმნის ადგილის პროგნოზირება 15 დღით ადრე.deepmind+1

ღია კოდი გლობალური მდგრადობისთვის

Google DeepMind თავის WeatherNext 2 და WeatherNext Cyclones მოდელებს ღია კოდით ავრცელებს. „ამ ტექნოლოგიის ღიად ხელმისაწვდომობით, ჩვენ ვიმედოვნებთ, რომ გავაძლიერებთ კვლევით საზოგადოებას და ხელოვნური ინტელექტის გავლენას უფრო მდგრადი თემების მშენებლობაში“, – განაცხადა კომპანიამ და აღნიშნა აპლიკაციები, რომლებიც კატასტროფებისთვის მომზადებიდან დაწყებული განახლებადი ენერგიის დაგეგმვით დამთავრებული, მრავალ სფეროს მოიცავს.deepmind

ბოლო 50 წლის განმავლობაში ტროპიკულმა ციკლონებმა გლობალურად 700,000-ზე მეტი ადამიანის სიცოცხლე შეიწირა და 1.4 ტრილიონი დოლარის ეკონომიკური ზარალი გამოიწვია.deepmind