Ülivõimearvutid on olnud aastaid ilmaprognoosides esirinnas, arvutades numbreid, et ennustada järgmist päikesepaiste või tormi. Need arvutused, mis on olulised täpsete prognooside jaoks, on teinud suuri edusamme kiiruses, kuid pole veel saavutanud soovitud vaimustust. Lisaks kaasneb kõige võimsamate arvutusklastrite käitamisega kõrge energiakulu.
Hiljuti tõi Google tähelepanu alla, demonstreerides oma pingutusi ilmaprognooside revolutsiooniliseks muutmiseks, integreerides sellesse tehisintellekti (AI). Nad tutvustasid eelmise nädala lõpus oma Research blogis oma viimast AI-põhist tööriista nimega Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS). See tööriist kuulutab olulist lahkumist traditsioonilistest mudelitest, mis sõltuvad ülivõimsa arvuti jõust.
SEEDS toob endaga kaasa uue efektiivsuse ajastu meteoroloogilistes prognoosides. See lubab märkimisväärselt vähendada kulusid ja kiirendada ilmaprognooside kiirust. Innovatsioon seisneb võimes anda võrreldavalt täpseid tulemusi ilma nõudmata keerukaid ja kõrgetasemelisi riistvarasüsteeme, mida ülivõimearvutitest sõltuv prognoosimine nõuab. See tehisintellektist lähtuv lähenemine viitab tulevikule, kus täpne ilmaprognoosimine võib olla kättesaadavam ja keskkonnasäästlikum.
Olulised küsimused ja vastused:
1. Millised on peamised väljakutsed seotud AI-ga ilmaprognoosides?
Väljakutsed hõlmavad AI mudelite usaldusväärsuse ja täpsuse tagamist, eriti kuna ilmasüsteemid on äärmiselt keerulised ja muutlikud. On ka vajadus integreerida suuri andmehulki ning käsitleda muret andmete privaatsuse ja turvalisuse pärast.
2. Kas on seotud vaidlusi AI-ga ilmaprognoosides?
AI roll Meteoroloogias inimeste töökohtade võimalikus asendamises ja mure AI mudelite tõlgitavuse ja läbipaistvuse pärast.
3. Kuidas võrreldakse AI-d traditsiooniliste ilmaprognoosimismeetoditega?
Samal ajal kui traditsioonilised meetodid lootusetavad ülikomputereid keerukate matemaatiliste mudelite töötlemiseks, võib AI potentsiaalselt pakkuda kiiremaid ja kulutõhusamaid prognoose õppides andmete mustritest.
Eelised ja puudused:
Eelised:
– Keskkonnasõbralikkus: AI vajab vähem energiat kui ülivõimearvutid, aidates kaasa väiksemale süsinikujalajäljele.
– Kulutõhusus: Vähendab ülivõimearvutitega seotud kõrgeid tegevuskulusid.
– Kiirus: AI suudab andmeid töödelda ja analüüsida palju kiiremini, viies kiiremate ilmaprognoosideni.
– Kättesaadavus: Taskukohasemad ja kiiremad prognoosid muudavad kriitilise ilmainfo kättesaadavamaks, eriti vähem arenenud piirkondade jaoks, mis võivad puududa ülivõimearvutite infrastruktuurist.
Puudused:
– Usaldusväärsus: AI mudelid vajavad suuri andmekogumeid ja pidevat õppimist täpsuse säilitamiseks; nende usaldusväärsus enneolematutes ilmastikutingimustes võib olla murekoht.
– Andmete privaatsus: Suurte andmehulkade käsitlemine võib tekitada muret privaatsuse ja andmeturvalisuse pärast.
– Tõlgendatavus: AI mudeleid peetakse sageli “mustadeks kastideks”, mis muudab raskeks arusaamise, kuidas nad oma ennustusteni jõuavad.
Lisateabe saamiseks seoses Google’i üldise uurimis- ja innovatsioonitegevusega AI valdkonnas võite viidata peamisele Google’i uuringute domeenile: Google Research.
The source of the article is from the blog krama.net