Deepfake tehnologija je lahko prihodnost kratkoročnih vremenskih napovedi
DeepMind, AI Podjetje, ki stoji za revolucionarnim orodjem za napovedovanje strukture beljakovin, AlphaFold, si je ogledalo še en težak znanstveni problem: vremensko napoved. Medtem ko je bilo dolgoročnejše napovedovanje precej izpopolnjeno z uporabo obsežnih računalniških simulacij, kratkoročna napoved – na primer, kakšno bo vreme čez uro – še vedno predstavlja izziv meteorologi. DeepMind je v sodelovanju z UK Met Office razvil novo orodje AI, DGMR ("globoko generativni model padavin"), ki za reševanje tega uporablja enak pristop kot tehnologija deepfake izziv.
Deepfake je kombinacija besed "globoko učenje" in "fake" in se nanaša na slike ali videoposnetke, v katerih je obraz osebe zamenjan z zelo prepričljivo repliko obraza nekoga drugega. Umetna inteligenca, ki stoji za tem, je usposobljena, da vzame obstoječe obrazne vzorce iz slik ali videoposnetkov in jih poustvari v novem kontekstu, ne glede na to, ali je to zamenjava enega igralca z drugim ali nasmejati Mona Lizo. Uporaba te tehnologije je kontroverzna in se lahko giblje od lahkotnih internetnih memov do širjenja dezinformacij z lažnim predstavljanjem.
Z uporabo iste vrste tehnologije, DeepMind dal svoje orodje AI vremenske posnetke v realnem času v obliki radarskih podatkov. Analiza teh omogoča, da orodje nenehno uporablja obstoječe vzorce za ustvarjanje lažnih vremenskih nadaljevanj. Čeprav so te tehnično ponarejene, so se napovedi DGMR izkazale za natančnejše kot katere koli druge doslej. To ni prvi poskus ustvarjanja orodja za poglobljeno učenje o vremenu, a čeprav so nekatera obstoječa orodja dobra pri napovedovanju enega vidika, kot je intenzivnost dežja, je to ponavadi za ceno drugega, kot je natančna lokacija.
Natančnost in uporaba
Da bi preverili natančnost DGMR, je 56 napovedovalcev vremena Met Office prejelo njegove napovedi, ki jih je treba slepo primerjati z napovedmi s simulacijo fizike in drugim orodjem za globoko učenje. 89 % teh je dejalo, da so rezultati DGMR najboljši glede na intenzivnost padavin, lokacijo, gibanje in obseg. Impresivna sposobnost orodja za spremljanje številnih meritev, od temperaturnih sprememb do nastanka oblakov, je tisto, kar mu daje prednost pred konkurenco.
Zlasti orodje je specializirano za napovedi za naslednjih 5-90 minut, kar je bilo doslej najtežje napovedati. Čeprav je to seveda privlačno za vsakogar, bo ta napredek še posebej uporaben za sisteme za nujne primere, kot so opozorila o poplavah, nadzor letalstva in zračnega prometa ter dogodki na prostem. kot so olimpijske igre. Ko bo DGMR izpopolnjen, bo zanimivo videti, na katero znanstveno dilemo se bo DeepMind odločil osredotočiti naprej.
vir: Tehnološki pregled MIT
Skeet Ulrich pravi, da nihče ni vedel, kdo je koga ubil v Kriku