Deepfake tehnoloogia võib olla lühiajalise ilmaennustuse tulevik
DeepMind, AI Revolutsioonilise valgustruktuuri ennustamise tööriista AlphaFoldi taga olev ettevõte on suunanud silmad veel ühele keerulisele teadusprobleemile: ilmaennustamisele. Kuigi pikemaajalist prognoosimist on suuremahuliste arvutisimulatsioonide abil üsna täiustatud, Lühiajaline prognoosimine – näiteks milline on ilm tunni aja pärast – on endiselt väljakutseks meteoroloogid. Koostöös Ühendkuningriigi meteoroloogiaametiga on DeepMind välja töötanud uue tehisintellekti tööriista DGMR ("deep" sademete generatiivne mudel"), mis kasutab selle lahendamiseks sama lähenemisviisi kui sügavvõltstehnoloogia väljakutse.
Deepfake on kombinatsioon sõnadest "sügav õppimine" ja "võlts" ning viitab piltidele või videotele, kus inimese nägu on asendatud kellegi teise näo väga veenva koopiaga. Selle taga olev tehisintellekt on koolitatud võtma piltidelt või videotelt olemasolevaid näomustreid ja looma neid uues kontekstis, olgu see siis ühe näitleja asendamine teisega või Mona Lisa naerma ajamine. Selle tehnoloogia rakendused on vastuolulised ja võivad ulatuda kergekäelistest Interneti-meemidest kuni desinformatsiooni levitamiseni kellegi teisena esinemise kaudu.
Kasutades seda sama tüüpi tehnoloogiat, DeepMind andis oma AI tööriista reaalajas ilmateateid radariandmete kujul. Nende analüüsimine võimaldab tööriistal pidevalt kasutada olemasolevaid mustreid, et luua võltsitud ilmateateid. Kuigi need on tehniliselt võltsitud, on DGMR-i ennustused osutunud täpsemaks kui ükski teine siiani. See ei ole esimene katse luua süvaõppetööriist ilmastiku kohta, kuid kuigi mõned olemasolevad tööriistad suudavad hästi ennustada ühte aspekti, näiteks vihma intensiivsust, on see tavaliselt teise hinnaga, nagu täpne asukoht.
Täpsus ja kasutamine
DGMR-i täpsuse testimiseks anti 56 Met Office'i ilmaennustajale ennustused, et neid pimesi võrrelda prognoosidega füüsikasimulatsiooni ja teise süvaõppevahendi abil. 89% neist ütles, et DGMR-i tulemused olid sademete intensiivsuse, asukoha, liikumise ja ulatuse osas teistest paremad. Tööriista muljetavaldav võime jälgida mitmeid mõõdikuid, alates temperatuurimuutustest kuni pilvede tekkeni, annab sellele konkurentsieelise.
Eelkõige on tööriist spetsialiseerunud järgmise 5–90 minuti prognoosidele, mis on seni olnud kõige raskemini ennustatav aken. Kuigi see on loomulikult atraktiivne kõigile, on see edasiminek eriti kasulik hädaabisüsteemide jaoks, nagu üleujutushoiatused, lennu- ja lennujuhtimine ning väliüritused nagu olümpiamängud. Kui DGMR on täiustatud, on huvitav näha, millisele teaduslikule dilemmale DeepMind otsustab järgmisena keskenduda.
Allikas: MIT tehnoloogia ülevaade
Skeet Ulrich ütleb, et keegi ei teadnud, kes kelle tappis