Google DeepMind-ისა და Google Research-ის მიერ შემუშავებულმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელმა, WeatherNext, ქარიშხლების პროგნოზირებაში რევოლუციური შედეგები აჩვენა. Nature-ში გამოქვეყნებული კვლევის თანახმად, მოდელს შეუძლია ციკლონების ტრაექტორია და ინტენსივობა არსებულ ტრადიციულ მეთოდებთან შედარებით ერთი დღით ადრე იწინასწარმეტყველოს, რაც კრიტიკულად მნიშვნელოვანია მოსახლეობის ევაკუაციისა და რესურსების მობილიზებისთვის.
ტრადიციულად, ქარიშხლის ინტენსივობის პროგნოზირება რთული ამოცანაა, რადგან ის მოითხოვს როგორც გლობალურ მეტეოროლოგიურ მონაცემებს, ისე ლოკალურ ატმოსფერულ და ოკეანურ ინფორმაციას. WeatherNext-ის უნიკალურობა იმაში მდგომარეობს, რომ ის დაბალი გარჩევადობის მონაცემების გამოყენებითაც კი ახერხებს მაღალი სიზუსტის პროგნოზების გენერირებას. მიუხედავად იმისა, რომ მოდელის შიდა მუშაობის პრინციპი მეცნიერებისთვის ჯერ კიდევ „შავ ყუთად“ რჩება, მისი ეფექტურობა უკვე დადასტურებულია რეალურ პირობებში.
WeatherNext არამხოლოდ ერთ პროგნოზს აკეთებს, არამედ ქმნის 1000-მდე შესაძლო სცენარს, რაც მეტეოროლოგებს საშუალებას აძლევს, უკეთ გაითვალისწინონ ე.წ. „პეპლის ეფექტი“ და სხვადასხვა ალბათური განვითარება. მიუხედავად AI-ის მიღწევებისა, ექსპერტები ხაზს უსვამენ, რომ ადამიანური გადაწყვეტილების მიღება კვლავ გადამწყვეტი რჩება, რადგან სწორედ ექსპერტებმა უნდა შეაფასონ პროგნოზირებული მოვლენების რეალური გავლენა მოსახლეობაზე.
Google DeepMind-მა მოდელი ღია კოდით (open-source) ხელმისაწვდომი გახადა, რაც მკვლევრებს საშუალებას მისცემს, კიდევ უფრო დახვეწონ ტექნოლოგია და უკეთ შეისწავლონ ციკლონების ბუნება.
წყარო: wired.com
