oKMaDeM
New member
Buna Aurora denir ve sistemidir Yapay zeka tarafından geliştirilen MicrosoftÇevresel tahminlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için farklı üniversitelerin araştırmacıları ve araştırmacıları ile işbirliği içinde. İkincisi, aşırı hava olayları hakkında önceden bilgi vermeye hizmet eder (örneğin bir siklon, bir tsunami veya güçlü bir fırtına nerede ve ne zaman meydana gelir), aynı zamanda hava kalitesi, okyanus akımları, deniz buzunun uzatılmasıyla ilgilidir.
Geleneksel tahmin sistemleri, çok enerjik süper bilgisayarın zaman ve kullanılmasını gerektiren karmaşık modellere ve hesaplamalara dayanmaktadır. Üzerinde yayınlanan bir çalışmanın sonuçlarına göre DoğaAurora bunun yerine nispeten kısa ve kesinlikle daha fazla içerilen hesaplama çabasıyla çok doğru çevresel tahminler elde etmenize izin verecektir.
Daha doğru ve daha hızlı
Önceden bir siklonun (veya potansiyel olarak yıkıcı herhangi bir olayın) yüksek derecede uzay-zaman doğruluğu ile yörüngesini tahmin etmek, hasarı sınırlamak için yeterli karşı önlem almanızı ve her şeyden önce nüfusu korumak için izin verir. Giderek daha sık ortaya çıkan değişen iklim ve aşırı hava olayları ile giderek daha güncel bir gereklilik.
Yeni araştırmadan ortaya çıkanlara göre, Aurora birçok cephede geleneksel sistemleri aşacaktı: Örneğin, AI sistemi, siklonların yörüngesini beş gün önceden izleyeceği durumlarda ve aynı amaç için test edildiğinde vakaların% 92'sinde daha etkili olurdu.
Somut bir örnek vermek gerekirse, 2023'te Aurora sistemi doğru ve dört gün önceden öngörmeyi başaracaktı. Siklon Doksüri kuzey kesiminde Filipinler. Resmi tahminler bunun yerine yanlışlıkla gelişini kuzey kıyılarında bulmuştu. Tayvan.
“Aurora'yı Ulusal Kasırga Merkezi gibi ajansların resmi tahminleriyle karşılaştırdığımızda, Meteoroloji İdaresi Çin ve diğerleri Aurora performansı açısından dünyanın birkaç havzasında hepsini aştı.” Paris ForkarisÇalışmayı koordine eden ve Pennsylvania Üniversitesi'nde (Amerika Birleşik Devletleri) öğretmen ve Amsterdam'a (Hollanda) dayanan Microsoft For Science'daki araştırma grubunun bir üyesi.
Aurora sistemi nasıl çalışır
Aurora'nın eğitimi iki aşama içeriyor, Losta. Her şeyden önce, sisteme büyük miktarda veri verilmiştir: Az önce yayınlanan çalışma için AI, rüzgarların hızı, nem, atmosferin kimyasal bileşimi, sıcaklık vb. Bu veriler meteorolojik analizden, geçmişte meydana gelen olayların tarihsel olarak yeniden yapılandırılmasından, tahminleri, iklim simülasyonlarından ve arazi sisteminin değişkenlerinin evrimini önceden tahmin etmek için Aurora'ya “öğretmenizi” sağlar.
Bir sonraki aşamada, model, örneğin hava kalitesini tahmin etmek için atmosferin kimyasal bileşimini veya tropik fırtınaları izlemek için zamansal fenomenlerle ilişkili basınç modellerini kullanılarak belirli görevleri gerçekleştirmek için uyarlanabilir.
Araştırmacılar, AI sistemi, daha hızlı tahminler elde edebiliyor, çünkü kalıpları, geleneksel modeller gibi açık matematiksel denklemlere başvurmak zorunda kalmadan doğrudan eğitildiği büyük miktarda veriden öğreniyor.
Daha doğru ve daha erişilebilir tahminler
Bununla birlikte, en büyük doğruluk, öncelikle sinir ağının mimarisinin aynı anda ve farklı merdivenlerde meydana gelen karmaşık fiziksel süreçleri yakalamak için uygun olması, birkaç faktöre bağlı olacaktır. Bir diğer önemli nokta, çok az şey çiziyor, Aurora sisteminin, öngörücü performansı diğer alanlarda (örneğin hava kalitesini tahmin etme yeteneği) iyileştirmek için belirli bir sektörde (hava tahminlerinde kullanılan atmosfer dinamikleri gibi) elde edilen bilgileri kullanacak şekilde tasarlanmış olmasıdır. “Bu disiplinler arası öğrenme temeldir.”
“En dönüştürücü yönü [del nuovo sistema, nda] Yüksek kaliteli tahminlere erişimin demokratikleşmesidir – sonuçlandırır – geleneksel sistemler, dünyanın dört bir yanındaki birçok topluluk için kullanılamaz hale getiren süper bilgisayar ve uzmanlaşmış ekipler gerektirir. Aurora mütevazı bir donanım üzerinde çalışabilir ve aynı zamanda geleneksel modellerin performansına eşit veya üstesinden gelebilir ”.
Geleneksel tahmin sistemleri, çok enerjik süper bilgisayarın zaman ve kullanılmasını gerektiren karmaşık modellere ve hesaplamalara dayanmaktadır. Üzerinde yayınlanan bir çalışmanın sonuçlarına göre DoğaAurora bunun yerine nispeten kısa ve kesinlikle daha fazla içerilen hesaplama çabasıyla çok doğru çevresel tahminler elde etmenize izin verecektir.
Daha doğru ve daha hızlı
Önceden bir siklonun (veya potansiyel olarak yıkıcı herhangi bir olayın) yüksek derecede uzay-zaman doğruluğu ile yörüngesini tahmin etmek, hasarı sınırlamak için yeterli karşı önlem almanızı ve her şeyden önce nüfusu korumak için izin verir. Giderek daha sık ortaya çıkan değişen iklim ve aşırı hava olayları ile giderek daha güncel bir gereklilik.
Yeni araştırmadan ortaya çıkanlara göre, Aurora birçok cephede geleneksel sistemleri aşacaktı: Örneğin, AI sistemi, siklonların yörüngesini beş gün önceden izleyeceği durumlarda ve aynı amaç için test edildiğinde vakaların% 92'sinde daha etkili olurdu.
Somut bir örnek vermek gerekirse, 2023'te Aurora sistemi doğru ve dört gün önceden öngörmeyi başaracaktı. Siklon Doksüri kuzey kesiminde Filipinler. Resmi tahminler bunun yerine yanlışlıkla gelişini kuzey kıyılarında bulmuştu. Tayvan.
“Aurora'yı Ulusal Kasırga Merkezi gibi ajansların resmi tahminleriyle karşılaştırdığımızda, Meteoroloji İdaresi Çin ve diğerleri Aurora performansı açısından dünyanın birkaç havzasında hepsini aştı.” Paris ForkarisÇalışmayı koordine eden ve Pennsylvania Üniversitesi'nde (Amerika Birleşik Devletleri) öğretmen ve Amsterdam'a (Hollanda) dayanan Microsoft For Science'daki araştırma grubunun bir üyesi.
Aurora sistemi nasıl çalışır
Aurora'nın eğitimi iki aşama içeriyor, Losta. Her şeyden önce, sisteme büyük miktarda veri verilmiştir: Az önce yayınlanan çalışma için AI, rüzgarların hızı, nem, atmosferin kimyasal bileşimi, sıcaklık vb. Bu veriler meteorolojik analizden, geçmişte meydana gelen olayların tarihsel olarak yeniden yapılandırılmasından, tahminleri, iklim simülasyonlarından ve arazi sisteminin değişkenlerinin evrimini önceden tahmin etmek için Aurora'ya “öğretmenizi” sağlar.
Bir sonraki aşamada, model, örneğin hava kalitesini tahmin etmek için atmosferin kimyasal bileşimini veya tropik fırtınaları izlemek için zamansal fenomenlerle ilişkili basınç modellerini kullanılarak belirli görevleri gerçekleştirmek için uyarlanabilir.
Araştırmacılar, AI sistemi, daha hızlı tahminler elde edebiliyor, çünkü kalıpları, geleneksel modeller gibi açık matematiksel denklemlere başvurmak zorunda kalmadan doğrudan eğitildiği büyük miktarda veriden öğreniyor.
Daha doğru ve daha erişilebilir tahminler
Bununla birlikte, en büyük doğruluk, öncelikle sinir ağının mimarisinin aynı anda ve farklı merdivenlerde meydana gelen karmaşık fiziksel süreçleri yakalamak için uygun olması, birkaç faktöre bağlı olacaktır. Bir diğer önemli nokta, çok az şey çiziyor, Aurora sisteminin, öngörücü performansı diğer alanlarda (örneğin hava kalitesini tahmin etme yeteneği) iyileştirmek için belirli bir sektörde (hava tahminlerinde kullanılan atmosfer dinamikleri gibi) elde edilen bilgileri kullanacak şekilde tasarlanmış olmasıdır. “Bu disiplinler arası öğrenme temeldir.”
“En dönüştürücü yönü [del nuovo sistema, nda] Yüksek kaliteli tahminlere erişimin demokratikleşmesidir – sonuçlandırır – geleneksel sistemler, dünyanın dört bir yanındaki birçok topluluk için kullanılamaz hale getiren süper bilgisayar ve uzmanlaşmış ekipler gerektirir. Aurora mütevazı bir donanım üzerinde çalışabilir ve aynı zamanda geleneksel modellerin performansına eşit veya üstesinden gelebilir ”.