Deepfake ტექნოლოგია შეიძლება იყოს ამინდის მოკლევადიანი პროგნოზირების მომავალი

DeepMind, AI კომპანიამ, რომელიც დგას რევოლუციური ცილის სტრუქტურის პროგნოზირების ხელსაწყოს, AlphaFold-ს, თვალი ადევს კიდევ ერთ რთულ სამეცნიერო პრობლემას: ამინდის პროგნოზირებას. მიუხედავად იმისა, რომ გრძელვადიანი პროგნოზირება საკმაოდ სრულყოფილ იქნა ფართომასშტაბიანი კომპიუტერული სიმულაციების გამოყენებით, მოკლევადიანი პროგნოზი - მაგალითად როგორი იქნება ამინდი ერთი საათის შემდეგ - კვლავ გამოწვევას წარმოადგენს მეტეოროლოგები. გაერთიანებული სამეფოს Met Office-თან თანამშრომლობით, DeepMind-მა შეიმუშავა ახალი AI ინსტრუმენტი, DGMR ("ღრმა ნალექის გენერაციული მოდელი"), რომელიც იყენებს იმავე მიდგომას, როგორც ღრმა ფეიკის ტექნოლოგიას ამის მოსაგვარებლად გამოწვევა.

Deepfake არის სიტყვების "ღრმა სწავლა" და "ყალბი" კომბინაცია და ეხება სურათებს ან ვიდეოებს, რომლებშიც ადამიანის სახე იცვლება სხვისი ძალიან დამაჯერებელი ასლით. ამის უკან არსებული ხელოვნური ინტელექტი გაწვრთნილი იყო იმისთვის, რომ აიღოს სახის არსებული ნიმუშები სურათებიდან ან ვიდეოებიდან და ხელახლა შექმნას ისინი ახალ კონტექსტში, იქნება ეს ერთი მსახიობის მეორეთი ჩანაცვლება

ან მონა ლიზას სიცილი. ამ ტექნოლოგიის გამოყენება საკამათოა და შეიძლება მერყეობდეს დაწყებული ინტერნეტ მემებიდან დეზინფორმაციის გავრცელებამდე იმიტაციის გზით.

იგივე ტექნოლოგიის გამოყენებით, DeepMind მისცა თავისი AI ინსტრუმენტი რეალურ დროში ამინდის კადრები რადარის მონაცემების სახით. ამის გაანალიზება საშუალებას აძლევს ხელსაწყოს მუდმივად გამოიყენოს არსებული შაბლონები ყალბი ამინდის გაგრძელების შესაქმნელად. მიუხედავად იმისა, რომ ეს ტექნიკურად ყალბია, DGMR-ის მიერ გაკეთებული პროგნოზები უფრო ზუსტი აღმოჩნდა, ვიდრე ნებისმიერი სხვა დღემდე. ეს არ არის ამინდის ღრმა სწავლის ინსტრუმენტის შექმნის პირველი მცდელობა, მაგრამ მიუხედავად იმისა, რომ ზოგიერთი არსებული ხელსაწყო კარგია ერთი ასპექტის წინასწარმეტყველებაში, როგორიცაა წვიმის ინტენსივობა, ეს არის ჩვეულებრივ სხვის ფასად, როგორიცაა ზუსტი მდებარეობა.

სიზუსტე და გამოყენება

DGMR-ის სიზუსტის შესამოწმებლად, 56 Met Office ამინდის პროგნოზირებს მიეცათ მისი პროგნოზები, რათა ბრმად შეედარებინათ პროგნოზები ფიზიკის სიმულაციის და სხვა ღრმა სწავლის ხელსაწყოს მიერ. მათგან 89%-მა თქვა, რომ DGMR-ის შედეგები დანარჩენებს უსწრებს ნალექების ინტენსივობის, ადგილმდებარეობის, მოძრაობისა და მასშტაბის მიხედვით. ხელსაწყოს შთამბეჭდავი უნარი თვალყური ადევნოს რიგ მეტრებს, ტემპერატურის ცვლილებებიდან ღრუბლის ფორმირებამდე, არის ის, რაც მას კონკურენციაზე უპირატესობას ანიჭებს.

კერძოდ, ინსტრუმენტი სპეციალიზირებულია პროგნოზებზე მომდევნო 5-90 წუთის განმავლობაში, რაც აქამდე ყველაზე რთული პროგნოზის ფანჯარა იყო. მიუხედავად იმისა, რომ ეს, რა თქმა უნდა, ყველასთვის მიმზიდველია, ეს წინსვლა განსაკუთრებით სასარგებლო იქნება საგანგებო სისტემებისთვის, როგორიცაა წყალდიდობის გაფრთხილება, ავიაცია და საჰაერო მოძრაობის კონტროლი და გარე ღონისძიებები. როგორიცაა ოლიმპიადა. მას შემდეგ, რაც DGMR სრულყოფილება მოხდება, საინტერესო იქნება იმის გარკვევა, თუ რა სამეცნიერო დილემაზე გადაწყვეტს DeepMind ყურადღება გაამახვილოს შემდეგზე.

წყარო: MIT ტექნოლოგიების მიმოხილვა

სკიტ ულრიხი ამბობს, რომ არავინ იცოდა ვინ მოკლა ყვირილით