oKMaDeM
New member
“Yeni bir model yapay zeka Hava durumu tahminlerinin ve ilgili risklerin doğruluğunu artırır aşırı hava olayları15 gün öncesine kadar daha hızlı ve daha doğru tahminler sunuyor.” İddia şu: Google DeepMindYapay zekanın geliştirilmesi ve olası uygulamaları konusunda deneyler yapan yüksek teknoloji devlerinden biri. Duyuru prestijli dergideki yayının ardından geldi Doğa sunulduğu bir makalenin GenCast“Hem günlük hava durumu hem de olağanüstü olaylar hakkında Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nin (ECMWF) ana işletim sisteminden 15 gün öncesine kadar daha iyi tahminler sağlayan yeni AI topluluk modelimiz. Google, GenCast'ın kendisine “ECMWF'nin ERA5 arşivindeki kırk yıllık geçmiş hava durumu verilerini” sağlayarak eğitildiğini ve eğitildiğini açıklıyor. Bu veriler, çeşitli yüksekliklerdeki sıcaklık, rüzgar hızı ve basınç gibi değişkenleri içerir. Model küresel hava durumu modellerini öğrendi…”.
Bu yapay zeka olabilir hava tahmininin geleceği o bile bunu itiraf ediyor Carlo BuontempoAvrupa programı direktörü Kopernikkime Yeşil&Mavi yorum istedi. Buontempo, “Yapay zeka tabanlı bir hava durumu tahmin modeli olan GenCast'in (İngilizce kısaltmasıyla Machine Learning Weather Predictions MLWP) geliştirilmesi, hava tahmininin evriminde önemli bir dönüm noktasına işaret ediyor” diye doğruluyor. Ancak bu, Google tarafından geliştirilenin mutlak bir yenilik olmadığını gösteriyor. “GenCast, bir dizi yüksek profilli bilimsel makalede incelenen ve hava tahminlerinde devam eden evrimi (ve devrimi) vurgulayan en yeni makine öğrenimi modellerinden biridir”. Kopernik'in bir sonucu olduğu ECMWF'nin kendisi de bir süredir bunun üzerinde çalışıyor. “Fizik tabanlı modelimiz Entegre Tahmin Sistemini (IFS) entegre ederek, hava durumuna uygulanan makine öğrenimi bilimini temel alarak ve artık operasyonel olarak çalışan MLWP'miz olan Yapay Zeka Tahmin Sistemi AIFS'yi geliştirerek bu devrimi benimsedik”, Buontempo'ya devam ediyor. GenCast yaklaşımının bazı temel bileşenleri AIFS'nin bir versiyonuna entegre edildi: “Geçtiğimiz Haziran ayından bu yana kullanıcılar canlı topluluk tahminlerini görebiliyor Yeni ECMWF araştırması ile birlikte GenCast çalışmasında geliştirilen bazı önemli tekniklerden yararlanan AIFS'yi kullanıyor” diye açıklıyor Buontempo. ECMWF web sitesinde bir dizi hava durumu haritası bulunmaktadır ve bunların bir kısmı (“deneysel”, altı çizilmeli) AIFS yapay zeka modeliyle elde edilmiştir.
Araştırma
CMCC, İtalya'nın gelecekteki iklimi için haritalar olan Dataclime kartlarını açıyor
kaydeden Cristina Nadotti
06 Mart 2024
Duyuru yaklaşık bir yıl önce yapıldı. Floransa RabierAvrupa Hava Durumu Ajansı genel müdürü: “Birçok şirketin üretim yapma girişimleri sonrasında AIFS'yi başlatmaya karar verdik. makine öğrenimi yöntemlerine dayalı hava durumu tahminleri. Bunlar arasında Nvidia'nın FourCastNet'i, Huawei'nin Pangu-Weather'ı ve Google'ın DeepMind modeli yer alıyor. Bu sistemleri başlangıç koşullarımıza dayanarak ECMWF genel harita sayfalarında kullanıma sunduk. Artık bu sayfalara AIFS de eklendi.” Google üstünlüğünü iddia ediyor: daha yüksek bir çözünürlük (örneğin, dünya yüzeyinin bölündüğü ve ağların daha yoğun olduğu bir ızgara), geniş bir uyarı marjı (15 gün) ve genel olarak geleneksel ECMWF tahminlerinin sağladığından daha iyi sonuçlar. “Makine öğrenimi tabanlı ve geleneksel tahmin sistemleri arasında en uygun dengenin ne olabileceğine dair açık sorular ve tartışmalar var”Ancak Buontempo şunu belirtiyor: “ECMWF dahil büyük bir bilimsel topluluk bunu aktif olarak araştırıyor. GenCast, makine öğrenimi perspektifinden iyi bir bilim sunuyor, ancak bu iyileştirmelerin, değerlerinin tam olarak anlaşılabilmesi için aşırı hava olaylarında ne kadar iyi performans gösterdikleri konusunda test edilmesi gerekiyor.”
Konular
Bu yapay zeka olabilir hava tahmininin geleceği o bile bunu itiraf ediyor Carlo BuontempoAvrupa programı direktörü Kopernikkime Yeşil&Mavi yorum istedi. Buontempo, “Yapay zeka tabanlı bir hava durumu tahmin modeli olan GenCast'in (İngilizce kısaltmasıyla Machine Learning Weather Predictions MLWP) geliştirilmesi, hava tahmininin evriminde önemli bir dönüm noktasına işaret ediyor” diye doğruluyor. Ancak bu, Google tarafından geliştirilenin mutlak bir yenilik olmadığını gösteriyor. “GenCast, bir dizi yüksek profilli bilimsel makalede incelenen ve hava tahminlerinde devam eden evrimi (ve devrimi) vurgulayan en yeni makine öğrenimi modellerinden biridir”. Kopernik'in bir sonucu olduğu ECMWF'nin kendisi de bir süredir bunun üzerinde çalışıyor. “Fizik tabanlı modelimiz Entegre Tahmin Sistemini (IFS) entegre ederek, hava durumuna uygulanan makine öğrenimi bilimini temel alarak ve artık operasyonel olarak çalışan MLWP'miz olan Yapay Zeka Tahmin Sistemi AIFS'yi geliştirerek bu devrimi benimsedik”, Buontempo'ya devam ediyor. GenCast yaklaşımının bazı temel bileşenleri AIFS'nin bir versiyonuna entegre edildi: “Geçtiğimiz Haziran ayından bu yana kullanıcılar canlı topluluk tahminlerini görebiliyor Yeni ECMWF araştırması ile birlikte GenCast çalışmasında geliştirilen bazı önemli tekniklerden yararlanan AIFS'yi kullanıyor” diye açıklıyor Buontempo. ECMWF web sitesinde bir dizi hava durumu haritası bulunmaktadır ve bunların bir kısmı (“deneysel”, altı çizilmeli) AIFS yapay zeka modeliyle elde edilmiştir.
Araştırma
CMCC, İtalya'nın gelecekteki iklimi için haritalar olan Dataclime kartlarını açıyor
kaydeden Cristina Nadotti
06 Mart 2024
Duyuru yaklaşık bir yıl önce yapıldı. Floransa RabierAvrupa Hava Durumu Ajansı genel müdürü: “Birçok şirketin üretim yapma girişimleri sonrasında AIFS'yi başlatmaya karar verdik. makine öğrenimi yöntemlerine dayalı hava durumu tahminleri. Bunlar arasında Nvidia'nın FourCastNet'i, Huawei'nin Pangu-Weather'ı ve Google'ın DeepMind modeli yer alıyor. Bu sistemleri başlangıç koşullarımıza dayanarak ECMWF genel harita sayfalarında kullanıma sunduk. Artık bu sayfalara AIFS de eklendi.” Google üstünlüğünü iddia ediyor: daha yüksek bir çözünürlük (örneğin, dünya yüzeyinin bölündüğü ve ağların daha yoğun olduğu bir ızgara), geniş bir uyarı marjı (15 gün) ve genel olarak geleneksel ECMWF tahminlerinin sağladığından daha iyi sonuçlar. “Makine öğrenimi tabanlı ve geleneksel tahmin sistemleri arasında en uygun dengenin ne olabileceğine dair açık sorular ve tartışmalar var”Ancak Buontempo şunu belirtiyor: “ECMWF dahil büyük bir bilimsel topluluk bunu aktif olarak araştırıyor. GenCast, makine öğrenimi perspektifinden iyi bir bilim sunuyor, ancak bu iyileştirmelerin, değerlerinin tam olarak anlaşılabilmesi için aşırı hava olaylarında ne kadar iyi performans gösterdikleri konusunda test edilmesi gerekiyor.”
Konular