[ad_1]
أعلنت شركة جوجل يوم الأربعاء أن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها تفوق على أفضل التنبؤات الجوية في العالم.
في تدوينة، قال إيلان برايس وماثيو ويلسون، الباحثان في DeepMind من Google، إن “نموذج مجموعة الذكاء الاصطناعي” الذي تم إنشاؤه مؤخرًا والمسمى GenCast “يوفر تنبؤات أفضل للطقس اليومي والأحداث المتطرفة مقارنة بالنظام التشغيلي الأعلى، وهو نظام المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) ENS، حتى 15 يومًا مقدمًا.
قال ويلسون وبرايس في منشورهما إنهما قاما بتعليم GenCast “بيانات الطقس التاريخية حتى عام 2018” عند محاولتهما تحليل مهارات النموذج “واختبراه على بيانات من عام 2019”.
قال الباحثون: “أظهر GenCast مهارة تنبؤ أفضل من ENS الخاص بـ ECMWF، وهو أعلى نظام للتنبؤ بالمجموعة التشغيلية والذي تعتمد عليه العديد من القرارات الوطنية والمحلية كل يوم”.
قال الباحثون إنهم قاموا بتقييم قدرات ENS وGenCast من ECMWF من خلال فحص “تنبؤات المتغيرات المختلفة في فترات زمنية مختلفة – 1320 مجموعة في المجموع”.
وفقًا لجمعية الأرصاد الجوية الأمريكية، فإن مهلة التنبؤ هي “طول الفترة الزمنية بين إصدار التنبؤ وحدوث الظواهر التي تم التنبؤ بها”.
ومن بين المتغيرات التي تم اختبارها سرعة الرياح ودرجة الحرارة، حسبما جاء في منشور المدونة.
وفقًا لباحثي DeepMind، تفوق نظامهم على ENS من حيث الدقة بنسبة 97.2% من الوقت عندما يتعلق الأمر بالتنبؤات الخاصة بالمتغيرات المختلفة في فترات زمنية مختلفة.
وقالوا إنه عندما تجاوزت المهل الزمنية 36 ساعة، تفوقت شركة GenCast على ENS من حيث الدقة في التنبؤات الخاصة بالمتغيرات المختلفة في فترات زمنية مختلفة بنسبة 99.8 بالمائة من الوقت.
وقال ويلسون وبرايس إنه على الرغم من نجاح جينكاست، فإن “النماذج التقليدية تظل ضرورية” للتنبؤ، لأنها “توفر بيانات التدريب والظروف الجوية الأولية التي تتطلبها نماذج مثل جينكاست”.
وقال الباحثون: “إن هذا التعاون بين الذكاء الاصطناعي والأرصاد الجوية التقليدية يسلط الضوء على قوة النهج المشترك لتحسين التوقعات وخدمة المجتمع بشكل أفضل”.
تواصل The Hill مع ECMWF للحصول على مزيد من التعليقات.
[ad_2]
المصدر