A Google a meteorológiai előrejelzések forradalmát hozza el az új AI modelljével. A áttörést jelentő technológia pontos időjárás-jelentéseket képes generálni nagy léptékben, és egy költséghatékony alternatívaként mutatták be a hagyományos fizikai alapú előrejelzésekhez képest. A Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) néven ismert innovatív eszköz nagy nyelvi modelleket használ, hasonlóan a ChatGPT-hez, valamint AI létrehozási eszközöket, például a Sora-t, amely videókat hoz létre szöveges üzenetekből.
A SEEDS időjárási forgatókönyveit páratlan sebesség és megfizethetőség jellemzi. Másként, mint a hagyományos előrejelzési modellek, amelyek lassabbak és költségesebbek, a SEEDS felgyorsítja a több időjárási forgatókönyv vagy „szemble” generálását. Ez a képesség egy március 29-én közzétett tanulmányban került részletezésre a ‘Science Advances’ című folyóiratban. A pontos előrejelzések iránti igény nő, ahogy a klímaváltozás súlyosbítja az extrém időjárást, ezért időszerű előrejelzések kritikussá válnak a katasztrófákra való felkészüléshez és talán megelőzéséhez.
A SEEDS megkérdőjelezi a fizika alapú előrejelzési szabványokat. Jelenleg a meteorológiai szolgáltatások előrejelzéseket állítanak elő a különböző modellek átlagolásával, különböző lehetséges jövőbeli eredmények sorát nyújtva. A SEEDS viszont más megközelítést alkalmaz, mivel modelleket hoz létre a meteorológiai szervezetek által gyűjtött tényleges fizikai mérésekből.
A Google tudósai hatékonyan találják a SEEDS-t. Megállapították, hogy 10 000 előrejelzésre van szükség egy modellben ahhoz, hogy olyan eseményeket lehessen előre jelezni, amelyeknek csak 1% esélye van bekövetkezni. Éles ellentétben a SEEDS akár 31 előrejelző szemblet is eredményezhet mindössze egy vagy két kiinduló előrejelzésből. Ezt a fejlett technológiát a 2022-es európai hőhullám ellen tesztelték a történelmi időjárási adatok felhasználásával, bemutatva előrejelző képességeit.
A Google AI rendszere felülmúlja a US működési szemblet a kísérlet során. A 2022-es hőhullám előtt hét nappal az üzemeltetési szemble nem adott jelzést a közelgő eseményről, ami arra utal, hogy kisebb szettek, amelyekben ennél kevesebb, mint 100 előrejelzés található, valószínűleg nem fognak ilyen eseményeket észlelni. A Google tudósai rámutatnak a SEEDS előrejelzések elhanyagolható számítási költségeire a jelenlegi módszerekhez képest, valamint a rendszer hatékonyságára a Google Cloud architektúráján, javasolva, hogy könnyű skálázhatóság lehetséges több feldolgozási erőforrás mellett.
Fontos kérdések és válaszok:
– Mi a SEEDS és hogyan működik?
A SEEDS, vagyis a Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler, egy új AI modell, amelyet a Google fejlesztett ki az időjárás előrejelzéseinek előállítására. Nagy nyelvi modelleket és AI létrehozási eszközöket használ, hogy gyorsan generáljon több időjárási forgatókönyvet a meteorológiai szervezetek által gyűjtött tényleges mérésekből táplálkozva.
– Hogyan viszonyul a SEEDS a hagyományos időjárási előrejelzési modellekhez?
A hagyományos fizika alapú modellekkel ellentétben, amelyek jelentős számítási teljesítményt és időt igényelnek a előrejelzések generálásához, a SEEDS gyorsabb és költséghatékonyabb megoldást kínál. Ráadásul képes több előrejelző csoportot létrehozni kevesebb kezdeti előrejelzésből.
– Miért különösen fontos a SEEDS a klímaváltozás összefüggésében?
Ahogy a klímaváltozás egyre gyakoribbá és súlyosabbá válik az időjárási jelenségek esetében, a pontos és időszerű előrejelzések iránti igény kritikussá válik. A SEEDS sebessége és hatékonysága kulcsfontosságú lehet az extrém időjárási körülményekre való felkészülésben és reagálásban.
Kiemelt Kihívások és Viták:
– AI-előrejelzések megbízhatósága: Lehet szkepticizmus a meteorológiai közösségben az AI által generált előrejelzések megbízhatósága kapcsán a hagyományos modellekhez képest, amelyek évtizedek alatt lettek kidolgozva és finomítva.
– Adatminőség és elérhetőség: A SEEDS hatékonysága az időjárási szervezetek által gyűjtött fizikai mérések minőségén és elérhetőségén alapul, amelyek nem mindig könnyen elérhetőek vagy szabványosítottak különböző régiókban.
– Tudományos elfogadás: Az elfogadás elnyerése a meteorológusok és klímakutatók részéről, akik hozzászoktak a hagyományos előrejelzési módszerekhez, kihívást jelenthet.
Előnyök:
– Sebesség: A SEEDS sokkal gyorsabban generál előrejelzéseket, mint a hagyományos módszerek.
– Költség: Ez egy költséghatékonyabb megoldás, különösen számítási erőforrások tekintetében.
– Skálázhatóság: A rendszer hatékonyan növelhető fel felhőszámítási erőforrások felhasználásával, például Google Cloud.
Hátrányok:
– Megbízhatósági aggályok: Lehetséges kérdések az előrejelzések pontosságával és megbízhatóságával kapcsolatban, különösen mivel a SEEDS egy újabb technológia az elismert időjárási modellekhez képest.
– Adattól való függés: A modell teljesítménye az bemeneti adatok rendelkezésre állásától és pontosságától függ.
– Integráció a meglévő rendszerekkel: Az ellenállás a SEEDS bevezetése ellen a meglévő időjárási előrejelzési keretek keretén belül kihívásokat jelenthet.
A Google és technológiai és AI kezdeményezéseinek felfedezéséhez látogasson el az alábbi linken a fő oldalra: Google.