Технологията Deepfake може да бъде бъдещето на краткосрочните прогнози за времето
DeepMind, AI Компанията, която стои зад революционния инструмент за предсказване на протеинова структура, AlphaFold, е насочила поглед към друг труден научен проблем: прогнозата за времето. Докато дългосрочните прогнози са до голяма степен усъвършенствани чрез използването на широкомащабни компютърни симулации, краткосрочните прогнози - като например как ще изглежда времето след час - все още представлява предизвикателство метеоролози. В сътрудничество с Met Office на Обединеното кралство, DeepMind разработи нов инструмент за изкуствен интелект, DGMR („дълбоко генеративен модел на валежите"), който използва същия подход като технологията за дълбоко фалшифициране, за да се справи с това предизвикателство.
Deepfake е комбинация от думите „дълбоко обучение“ и „фалшив“ и се отнася до изображения или видеоклипове, в които лицето на човек е заменено с много убедителна реплика на нечие друг. AI зад това е обучен да взема съществуващи модели на лицето от изображения или видеоклипове и да ги пресъздава в нов контекст, независимо дали това е
Използвайки същия вид технология, DeepMind даде своя AI инструмент моментни снимки на времето в реално време под формата на радарни данни. Анализирането им позволява на инструмента непрекъснато да използва съществуващите модели за създаване на фалшиви продължения на времето. Въпреки че технически са фалшиви, прогнозите, които DGMR прави, се оказаха по-точни от всички други досега. Това не е първият опит за създаване на инструмент за дълбоко обучение за времето, но въпреки че някои съществуващи инструменти са добри в прогнозирането на един аспект, като интензивността на дъжда, това е обикновено с цената на друг, като точно местоположение.
Точност и използване
За да тестват точността на DGMR, на 56 синоптиците на Met Office бяха дадени неговите прогнози за сляпо сравняване с прогнозите чрез симулация по физика и друг инструмент за дълбоко обучение. 89% от тях казаха, че резултатите на DGMR превъзхождат останалите по отношение на интензитета на валежите, местоположението, движението и степента. Впечатляващата способност на инструмента да проследява редица показатели, от температурните промени до образуването на облаци, е това, което му дава предимство пред конкуренцията.
По-специално инструментът е специализиран в прогнози за следващите 5-90 минути, което досега беше най-трудният прозорец за прогнозиране. Въпреки че това, разбира се, е привлекателно за всички, този напредък ще бъде особено полезен за системи за спешни случаи като предупреждения за наводнения, контрол на авиацията и въздушното движение и събития на открито като олимпиадата. След като DGMR бъде усъвършенстван, ще бъде интересно да видим върху каква научна дилема DeepMind решава да се съсредоточи по-нататък.
Източник: Технологичен преглед на MIT
Скит Улрих казва, че никой не е знаел кой кого е убил в Scream