Google : 인공 지능은 일기 예보를 더 빠르고 정확하게 만들어야합니다

[아름이]

Google : 인공 지능은 일기 예보를 더 빠르고 정확하게 만들어야합니다

Google 은 완전히 다른 접근법으로 일기 예보 에 혁명 을 일으키고 자합니다. 신경망은 날씨가 어떻게 작동하는지 배우고 실시간으로 추가 개발을 계산합니다.

특히 단기 일기 예보에서 출발점과 그에 따른 문제는 위성 데이터로부터 기상 모델의 계산이 매우 복잡하고 시간 소모적이라는 것입니다. 예를 들어, 미국 NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration)가 하루에 수집 된 100 테라 바이트의 데이터를 사용하여 예측을 계산하는 경우 약 6 시간이 걸립니다.

따라서, 구글 엔지니어 인 제이슨 키스 마크 야에 따르면 이 적어도 6 시간 이전이기 때문에 적시 예측 및 계산의 결과 예후뿐만 아니라 부정확 발생 성취하고 예측에서 자연적으로, 계산 기간 동안 발생 된 데이터 포함되어야했지만 포함 할 수 없었습니다.

인공 지능을 통한 일기 예보
이제 Google은 훨씬 적은 데이터를 요구하는 대안을 제시하며 개발자에 따르면 실제 예측을 즉시 조정할 수 있습니다. 이 새로운 방법론의 중심에는 2017 년부터 2019 년까지 NOAA가 수집 한 레이더 데이터를 사용하여 Google이 훈련 한 신경망이 있습니다. 기본적으로이 교육은 일종의 고급 이미지 인식 문제를 해결하는 것이 었습니다.

이 시스템은 데이터에서 코스를 분석하고 규칙을 인식함으로써 날씨가 어떻게 작동하는지 배웠다고합니다. 구글에 따르면 결과는 설득력이 있기 때문에 효과가있는 것 같습니다.

AI 접근 방식은 테스트의 모든 기존 예측 모델보다 우수합니다. AI 예측은 몇 분 내에 기상 상황의 현재 변화에 반응하고 그에 따라 예측을 조정할 수 있습니다.

언뜻보기에 이것은 편안한 기능 일 수 있지만 점점 극심하고 빠르게 변화하는 기상 조건으로 기후 변화가 진행되는 과정에서 결정적인 이점으로 판명 될 수 있습니다.

캐치가 있습니다
새로운 방법론의 장점은 단기 예측의 경우 기존 방법보다 장점이 있다는 것입니다. 예측이 6 시간 동안 연장되는 경우 기존 예측 모델은 계속 더 신뢰할 수 있습니다.

구글은 이제 AI 모델이 장기 예측에도 적용되도록 적응시키는 방법을 고려하고있다.