AI ของ DeepMind คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าฝนจะตกเมื่อใดและที่ใด

ขั้นแรก การพับโปรตีน ตอนนี้การพยากรณ์อากาศ: DeepMind บริษัท AI ในลอนดอนกำลังดำเนินการโดยใช้การเรียนรู้เชิงลึกกับปัญหาทางวิทยาศาสตร์อย่างหนัก การทำงานร่วมกับ Met Office ซึ่งเป็นบริการสภาพอากาศแห่งชาติของสหราชอาณาจักร DeepMind ได้พัฒนาเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกที่เรียกว่า DGMR ซึ่งสามารถคาดการณ์แนวโน้มที่ฝนจะตกได้อย่างแม่นยำในอีก 90 นาทีข้างหน้า ซึ่งเป็นหนึ่งในความท้าทายที่ยากที่สุดของการพยากรณ์อากาศ

ในการเปรียบเทียบแบบตาบอดกับเครื่องมือที่มีอยู่ ผู้เชี่ยวชาญหลายสิบคนตัดสินว่าการคาดการณ์ของ DGMR ดีที่สุดจากปัจจัยต่างๆ รวมถึงการคาดการณ์ตำแหน่ง ขอบเขต การเคลื่อนไหว และความรุนแรงของฝน—89% ของเวลา . ผลลัพธ์ถูก เผยแพร่ ในกระดาษธรรมชาติ วันนี้

DeepMind’s เครื่องมือใหม่ ไม่ใช่ AlphaFold ซึ่งเปิดปัญหาสำคัญทางชีววิทยา ที่นักวิทยาศาสตร์ต้องดิ้นรนมาหลายสิบปี แม้จะมีการปรับปรุงเล็กน้อยในเรื่องการคาดการณ์

การคาดการณ์ฝน โดยเฉพาะอย่างยิ่งฝนตกหนัก เป็นสิ่งสำคัญสำหรับอุตสาหกรรมจำนวนมาก ตั้งแต่งานกลางแจ้ง การบิน ไปจนถึงบริการฉุกเฉิน แต่การทำให้ดีนั้นยาก การหาปริมาณน้ำบนท้องฟ้า และเมื่อใดและที่ใดที่ตกลงมานั้น ขึ้นอยู่กับกระบวนการของสภาพอากาศหลายประการ เช่น การเปลี่ยนแปลงของอุณหภูมิ การก่อตัวของเมฆ และลม ปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้ซับซ้อนเพียงพอในตัวเอง แต่เมื่อนำมารวมกันแล้วจะยิ่งซับซ้อนมากขึ้น

เทคนิคการพยากรณ์ที่ดีที่สุดที่มีอยู่ใช้การจำลองด้วยคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ของฟิสิกส์บรรยากาศ สิ่งเหล่านี้ใช้ได้ผลดีสำหรับการคาดการณ์ในระยะยาว แต่ไม่ค่อยเก่งในการทำนายว่าจะเกิดอะไรขึ้นในอีกไม่กี่ชั่วโมงข้างหน้า หรือที่เรียกว่า Nowcasting เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกก่อนหน้านี้ได้รับการพัฒนา แต่โดยทั่วไปแล้วสิ่งเหล่านี้มักใช้ได้ดีในสิ่งหนึ่ง เช่น การทำนายตำแหน่ง โดยเสียค่าใช้จ่ายอย่างอื่น เช่น การทำนายความเข้มข้น

“การตกตะกอนในขณะนี้ยังคงเป็นความท้าทายอย่างมากสำหรับนักอุตุนิยมวิทยา” Greg Carbin หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการพยากรณ์ของ NOAA Weather Prediction Center ในสหรัฐอเมริกากล่าว ไม่เกี่ยวข้องกับงาน

ทีม DeepMind ฝึก AI เกี่ยวกับข้อมูลเรดาร์ หลายประเทศเผยแพร่สแนปชอตบ่อยครั้งตลอดทั้งวันของการวัดเรดาร์ที่ติดตามการก่อตัวและการเคลื่อนไหวของเมฆ ตัวอย่างเช่น ในสหราชอาณาจักร การอ่านใหม่จะออกทุกๆ ห้านาที การรวมสแนปชอตเหล่านี้เข้าด้วยกันจะเป็นวิดีโอสต็อปโมชันที่เป็นปัจจุบันซึ่งแสดงให้เห็นว่ารูปแบบฝนเคลื่อนตัวไปทั่วประเทศ คล้ายกับภาพพยากรณ์ที่คุณเห็นในทีวี

นักวิจัยป้อนข้อมูลนี้ไปยังเครือข่ายกำเนิดลึก คล้ายกับ GAN ซึ่งเป็น AI ชนิดหนึ่งที่ได้รับการฝึกฝนเพื่อสร้างตัวอย่างข้อมูลใหม่ที่คล้ายกับข้อมูลจริงที่ได้รับการฝึกอบรมมาก GAN เคยชิน สร้างใบหน้าปลอม แม้กระทั่งแรมแบรนดท์ปลอม ในกรณีนี้ DGMR (ซึ่งย่อมาจาก “แบบจำลองปริมาณน้ำฝนเชิงลึก”) ได้เรียนรู้การสร้างสแนปชอตเรดาร์ปลอมที่ดำเนินการตามลำดับการวัดจริงต่อไป Shakir Mohamed หัวหน้าทีมวิจัยที่ DeepMind กล่าวว่าเป็นแนวคิดเดียวกับการดูเฟรมภาพยนตร์สองสามเฟรมและคาดเดาว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป

เพื่อทดสอบแนวทางนี้ ทีมงานได้ถาม นักพยากรณ์อากาศ 56 คนที่ Met Office (ซึ่งไม่ได้มีส่วนร่วมในงานนี้) ให้คะแนน DGMR ในการเปรียบเทียบแบบตาบอดกับการคาดการณ์ที่ทำโดยการจำลองทางฟิสิกส์ที่ล้ำสมัยและเครื่องมือการเรียนรู้เชิงลึกของคู่แข่ง 89% กล่าวว่าพวกเขาต้องการผลลัพธ์ที่ได้รับจาก DGMR

“อัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องโดยทั่วไปพยายามและปรับให้เหมาะสมสำหรับการวัดอย่างง่าย ๆ ว่าการทำนายนั้นดีเพียงใด” Niall Robinson หัวหน้าแผนก ความร่วมมือและนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ที่ Met Office ซึ่งเป็นผู้เขียนร่วมในการศึกษานี้ “อย่างไรก็ตาม การพยากรณ์อากาศจะดีหรือไม่ดีได้หลายวิธี บางทีการพยากรณ์หนึ่งอาจเกิดหยาดน้ำฟ้าในสถานที่ที่ถูกต้องแต่ในความเข้มที่ไม่ถูกต้อง หรืออีกพยากรณ์หนึ่งอาจมีความเข้มข้นผสมกันแต่อยู่ในสถานที่ที่ไม่ถูกต้อง เป็นต้น เราใช้ความพยายามอย่างมากในการวิจัยนี้เพื่อประเมินอัลกอริทึมของเรากับชุดเมตริกต่างๆ”

การทำงานร่วมกันของ DeepMind กับ Met Office เป็นตัวอย่างที่ดีของการพัฒนา AI ที่ทำร่วมกับผู้ใช้ปลายทาง ซึ่งดูเหมือนจะเป็นความคิดที่ดีอย่างเห็นได้ชัด แต่บ่อยครั้ง ไม่เกิดขึ้น

. ทีมงานทำงานในโครงการนี้มาหลายปี และข้อมูลจากผู้เชี่ยวชาญของ Met Office เป็นผู้กำหนดโครงการ Suman Ravuri นักวิทยาศาสตร์ด้านการวิจัยของ DeepMind กล่าวว่า “มันผลักดันการพัฒนาแบบจำลองของเราไปในทางที่แตกต่างจากที่เราเคยทำมาด้วยตัวเอง” “ไม่เช่นนั้นเราอาจได้สร้างแบบจำลองที่ไม่มีประโยชน์อย่างยิ่งในท้ายที่สุด”

DeepMind ก็กระตือรือร้นที่จะแสดงให้เห็นว่า AI ของมันมีประโยชน์ในการใช้งานจริง สำหรับ Shakir แล้ว DGMR ก็เป็นส่วนหนึ่งของสิ่งเดียวกัน เรื่องราวในนาม AlphaFold: บริษัทกำลังหาเงินจากการแก้ปัญหาที่ยากในเกม บางทีสิ่งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดที่นี่คือ DeepMind กำลังเริ่มทำเครื่องหมายรายการปัญหาทางวิทยาศาสตร์ในโลกแห่งความเป็นจริงในที่สุด

บ้าน ธุรกิจ
• การดูแลสุขภาพ

ไลฟ์สไตล์ เทค โลก

อาหาร เกม การท่องเที่ยว