Гугл је такође користио вештачку интелигенцију да побољша многе услуге и технологије које нуди својим корисницима. Један од његових недавних напретка је СЕМЕ. Захваљујући овом новом моделу, Гугл ће користити вештачку интелигенцију за прогнозу времена. Надамо се да ће се ово претворити у прецизније и лакше предвиђање времена.
СЕМЕ је акроним за Скалабле Енсембле Енвелопе Диффусион Самплер, генеративни АИ модел способан за ефикасно креирање ансамбала временских прогноза у великом обиму, по много нижој цени од традиционалних модела предвиђања. Без сумње јесте уна технологија која отвара нове хоризонте у областима метеорологије и климатологије.
Пробабилистичко предвиђање: нова парадигма
Иако је научни напредак у проучавању климе и атмосферских појава спектакуларно напредовао последњих деценија, Још увек постоји велика граница грешке када је у питању предвиђање какво ће бити време. у региону и у одређено време. Није узалуд много шаљивих коментара које обично чујемо о томе: "Метеоролог увек греши." Нису праведне пресуде, али крију мало истине.
Ове грешке у предвиђању су последица високе цене (ми се позивамо на рачунске трошкове) генерисања вероватноћа предвиђања. Потребни су велики, моћни компјутери које метеоролошке агенције не могу приуштити. Из тог разлога се користе традиционалније методе посматрања и предвиђања, чији је степен прецизности далеко од савршенства.
Сада, захваљујући вештачкој интелигенцији, генерисање вероватноћа предвиђања више није сан и постаје реална могућност. Стари људски сан да зна какво ће време бити сутра са потпуном поузданошћу биће могућ. А нова парадигма то мења све. Или, барем, тако кажу из Гугла.
Како СЕЕДС функционише
Хајде да видимо како функционише СЕЕДС, сјајан алат за који Гоогле тврди да може тачно да предвиди време. висок ниво тачности и поузданости.
Нова технологија је заснована на пробабилистичким моделима дифузије за смањење шума (генеративна АИ метода коју је пионир Гоогле Ресеарцх). Ови модели генеришу заснивају се на прорачуну и додељивању вероватноћа о клими, генеришући тачнија предвиђања за мање времена и са много мањим рачунским трошковима.
Једна од најважнијих карактеристика СЕЕДС-а је његова способност да генерише веома детаљне слике и видео записе. Ово је веома корисно када се генеришу прогнозе и примењују на класичне временске обрасце. Другим речима, Гоогле-ова технологија временске прогнозе не замењује претходне методе, већ их побољшава. Хибридни систем предвиђања у коме се неки климатски аспекти израчунавају помоћу модела заснованог на физици, а други помоћу вештачке интелигенције како би се заједно постигао много ефикаснији модел предвиђања.
Пошто СЕЕДС директно моделира заједничку дистрибуцију атмосферског стања, реално хватајући много података и техничких величина које утичу једна на другу (на пример, средњи притисак на нивоу мора или стварање ветрова у тропосфери). За лаика, попут особе која пише овај чланак, све ово звучи као кинеско, али метеоролози знају да цене оно што ова технологија пружа у највећој мери.
Датум крила шешира, резултати су обећавајући. Модели пројектовани од стране СЕЕДС-а упоређени су са стварним метеоролошким подацима постериори дајући заиста висок степен случајности. Има још доста простора за напредак, али све указује да је развој ове технологије засноване на вештачкој интелигенцији на добром путу.
Закључци
СЕЕДС предлаже алтернативни модел предвиђања времена који би могао да револуционише ову област. Значајне уштеде у рачунарским ресурсима које представља могу се користити у два правца: повећати степен прецизности временских прогноза или повећати учесталост издавања ових прогноза. У сваком случају, оба пута воде до истог одредишта: више прецизности и поузданости.
Ово је такође веома добар пример како вештачка интелигенција може да убрза напредак и развој научних области у вези са климом. Врућа тема која тренутно изазива велику забринутост. Ако овај напредак буде напредовао, то би било могуће у не тако далекој будућности пројектовати долазак одређених метеоролошких непогода (олује, урагани, поплаве...) и, ако не избегнемо, бар ублажимо њихове последице.
Такође се мора рећи да је то технологија у настајању. За сада ће СЕЕДС модел и друге технологије у развоју бити укључене у друге Гуглове пројекте као нпр МетНет-3 и ГрапхЦаст. Све док се његова употреба не усаврши и рашири, мораћемо да наставимо да прибегавамо другим алатима као нпр апликације за предвиђање времена, који такође не раде лоше.