구글은 인공지능을 활용해 날씨를 예측할 예정이다.

구글 날씨 AI

Google은 또한 AI를 사용하여 사용자에게 제공하는 많은 서비스와 기술을 개선했습니다. 최근의 발전 중 하나는 씨앗. 이번 신모델 덕분에 구글은 인공지능을 활용해 날씨를 예측할 예정이다.. 이를 통해 날씨 예측이 더욱 정확하고 쉬워지기를 바랍니다.

SEEDS는 의 약어입니다. 확장 가능한 앙상블 엔벨로프 확산 샘플러, 기존 예측 모델보다 훨씬 저렴한 비용으로 대규모 일기 예보 앙상블을 효율적으로 생성할 수 있는 생성적 AI 모델입니다. 의심할 여지 없이 우나 기상학과 기후학 분야의 새로운 지평을 여는 기술입니다.

확률적 예측: 새로운 패러다임

기후와 대기 현상 연구의 과학적 진보가 최근 수십 년 동안 눈부시게 발전했지만, 날씨가 어떨지 예측하는 데에는 여전히 큰 오차 범위가 있습니다. 특정 지역과 특정 시간에. 우리가 일반적으로 듣는 유머러스한 논평은 헛되지 않습니다. "날씨 예보는 항상 틀려요." 공정한 판단은 아니지만 약간의 진실을 숨기고 있습니다.

이러한 예측 오류는 생성하는 데 드는 높은 비용(계산 비용 참조)으로 인해 발생합니다. 확률적 예측. 기상청이 감당할 수 없는 크고 강력한 컴퓨터가 필요합니다. 이러한 이유로 정확도가 완벽과는 거리가 먼 보다 전통적인 관찰 및 예측 방법이 사용됩니다.

이제 AI 덕분에 확률적 예측을 생성하는 것이 더 이상 꿈이 아닌 현실이 되었습니다. 내일 날씨가 어떨지 완전히 확실하게 알고자 하는 인류의 오랜 꿈이 가능해질 것입니다. ㅏ 새로운 패러다임 그것은 모든 것을 변화시킵니다. 아니면 적어도 그것이 Google에서 말하는 것입니다.

SEEDS의 작동 방식

씨앗

Google이 날씨를 정확하게 예측할 수 있다고 주장하는 훌륭한 도구인 SEEDS가 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다. 높은 수준의 정확성과 신뢰성.

새로운 기술은 확률적 노이즈 제거 확산 모델(Google Research에서 개척한 생성적 AI 방법)을 기반으로 합니다. 이 모델은 생성 기후에 대한 확률의 계산과 할당에 기초합니다., 더 짧은 시간과 훨씬 더 적은 계산 비용으로 더 정확한 예측을 생성합니다.

SEEDS의 하이라이트 중 하나는 매우 상세한 이미지와 비디오를 생성하는 기능입니다. 이는 예측을 생성하고 이를 전형적인 날씨 패턴에 적용할 때 매우 유용합니다. 다시 말해서, 구글의 일기예보 기술은 기존 방식을 대체하는 것이 아니라 오히려 개선한다. 일부 기후 측면은 물리학 기반 모델로 계산되고 다른 측면은 AI를 통해 계산되어 훨씬 더 효율적인 예측 모델을 달성하는 하이브리드 예측 시스템입니다.

씨앗

SEEDS는 대기 상태의 결합 분포를 직접 모델링하므로 서로 영향을 미치는 많은 데이터와 기술 규모(예: 평균 해수면 기압 또는 대류권의 바람 생성)를 현실적으로 포착합니다. 이 기사를 쓰는 사람과 같은 일반인에게는 이 모든 것이 중국어처럼 들리지만 기상학자들은 이 기술이 제공하는 것을 최대한 이해하는 방법을 알고 있습니다.

모자 윙 데이트, 결과는 유망하다. SEEDS가 예측한 모델을 실제 기상 데이터와 비교했습니다. 귀납적으로 정말 높은 일치율을 보여줍니다. 여전히 상당한 개선의 여지가 있지만 모든 것은 인공지능을 기반으로 한 이 기술의 개발이 올바른 방향으로 가고 있음을 나타냅니다.

결론

SEEDS는 이 분야에 혁명을 일으킬 수 있는 대체 기상 예측 모델을 제안합니다. 이를 통해 나타나는 컴퓨팅 리소스의 주목할 만한 절감 효과는 두 가지 방향으로 사용될 수 있습니다. 일기 예보의 정확성을 높이거나 이러한 예보가 발행되는 빈도를 높입니다. 어쨌든 두 경로 모두 동일한 목적지, 즉 더 높은 정밀도와 신뢰성으로 연결됩니다.

이는 또한 AI가 기후 관련 과학 분야의 진보와 발전을 어떻게 가속화할 수 있는지 보여주는 아주 좋은 예이기도 합니다. 현재 큰 관심을 불러일으키는 핫이슈입니다. 이러한 발전이 성공한다면 머지않은 미래에 가능할 것입니다. 특정 기상 재해의 도래를 예측합니다. (폭풍, 허리케인, 홍수...) 그리고 이를 피하지 못하더라도 최소한 그 결과를 완화하십시오.

그것은 또한 만들어지고 있는 기술이라고 말해야 한다. 현재 SEEDS 모델과 개발 중인 기타 기술은 다음과 같은 다른 Google 프로젝트에 포함될 예정입니다. MetNet-3 및 GraphCast. 그 사용이 완벽해지고 널리 퍼질 때까지 우리는 다음과 같은 다른 도구에 계속 의존해야 할 것입니다. 날씨를 예측하는 앱, 어느 쪽도 나쁘게 작동하지 않습니다.


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