قد تكون تقنية Deepfake هي مستقبل التنبؤ بالطقس على المدى القصير

DeepMind و منظمة العفو الدولية الشركة التي تقف وراء الأداة الثورية للتنبؤ بهيكل البروتين ، AlphaFold ، قد وضعت أعينها على مشكلة علمية صعبة أخرى: التنبؤ بالطقس. في حين تم تحسين التنبؤ على المدى الطويل إلى حد كبير من خلال استخدام المحاكاة الحاسوبية على نطاق واسع ، لا يزال التنبؤ على المدى القصير - مثل الشكل الذي سيبدو عليه الطقس بعد ساعة من الآن - يمثل تحديًا بالنسبة له الأرصاد الجوية. بالتعاون مع مكتب الأرصاد الجوية في المملكة المتحدة ، طورت DeepMind أداة ذكاء اصطناعي جديدة ، DGMR ("deep النموذج التوليدي لهطول الأمطار ") ، والذي يستخدم نفس نهج تقنية التزييف العميق لمعالجة هذا الأمر تحد.

Deepfake عبارة عن مزيج من الكلمتين "التعلم العميق" و "المزيف" ، ويشير إلى الصور أو مقاطع الفيديو التي يتم فيها استبدال وجه الشخص بنسخة متماثلة مقنعة جدًا لوجه شخص آخر. تم تدريب الذكاء الاصطناعي وراء ذلك على أخذ أنماط الوجه الحالية من الصور أو مقاطع الفيديو وإعادة إنشائها في سياق جديد ، سواء كان ذلك استبدال ممثل بآخر أو جعل الموناليزا تضحك. تطبيقات هذه التكنولوجيا مثيرة للجدل ويمكن أن تتراوح من ميمات الإنترنت المرحة إلى نشر المعلومات المضللة من خلال انتحال الهوية.

باستخدام نفس النوع من التكنولوجيا ، DeepMind أعطت أداة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها لقطات الطقس في الوقت الحقيقي في شكل بيانات الرادار. يسمح تحليل هذه الأداة باستخدام الأنماط الحالية بشكل مستمر لإنشاء استمرارية مزيفة للطقس. في حين أن هذه هي وهمية من الناحية الفنية ، فقد أثبتت التوقعات التي قدمتها DGMR أنها أكثر دقة من أي توقعات أخرى حتى الآن. هذه ليست المحاولة الأولى لإنشاء أداة للتعلم العميق للطقس ، ولكن في حين أن بعض الأدوات الموجودة جيدة في توقع جانب واحد ، مثل كثافة المطر ، فإن هذا يعتبر عادة على حساب شخص آخر، مثل الموقع الدقيق.

الدقة والاستخدام

من أجل اختبار دقة DGMR ، تم إعطاء 56 متنبئًا بالطقس في Met Office تنبؤاتهم للمقارنة العمياء مع التوقعات بواسطة محاكاة فيزيائية وأداة أخرى للتعلم العميق. قال 89٪ من هؤلاء أن نتائج المديرية العامة للجمارك تفوقت على النتائج الأخرى فيما يتعلق بكثافة هطول الأمطار ، والموقع ، والحركة ، والمدى. إن القدرة الرائعة للأداة على تتبع عدد من المقاييس ، من التغيرات في درجات الحرارة إلى تكوين السحابة ، هي ما يمنحها هذه الميزة على المنافسة.

على وجه الخصوص ، تتخصص الأداة في التنبؤات للدقائق 5-90 القادمة ، والتي كانت حتى الآن أصعب نافذة يمكن توقعها. في حين أن هذا بالطبع جذاب للجميع ، فإن هذا التقدم سيكون مفيدًا بشكل خاص لأنظمة الطوارئ مثل التحذيرات من الفيضانات والطيران ومراقبة الحركة الجوية والأحداث الخارجية مثل الألعاب الأولمبية. بمجرد اكتمال DGMR ، سيكون من المثير للاهتمام معرفة المعضلة العلمية التي يقرر DeepMind التركيز عليها بعد ذلك.

مصدر: استعراض تكنولوجيا معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا

سكيت أولريش يقول لا أحد يعرف من قتل من في الصراخ