گوگل ڊيپ مائنڊ ۽ گوگل ريسرچ جي سائنسدانن اڄ موسم جي اڳڪٿي لاءِ هڪ نئون مصنوعي ذهانت وارو ماڊل جاري ڪيو آهي جيڪو اسان جي بدلجندڙ ماحول کي وڌيڪ واضح طور تي ڏسي ٿو ۽ ان جي رويي جي اڳڪٿي ڪري ٿو.
WeatherNext 3 موسمياتيات ۾ سامونڊي تبديلي جي تازي لهر آهي، جيڪا ڊيپ لرننگ ٽيڪنڪ ذريعي سامهون آئي آهي، ۽ گوگل چوي ٿو ته اهو موسم جي معلومات کي فيڊ ڪرڻ شروع ڪندو جيڪي صارف سرچ، گوگل ميپس ۽ جيمني ۾ ڏسندا آهن، انهي سان گڏ گوگل جي ڪلائوڊ پليٽ فارمن تي صارفين ۽ محققن لاءِ دستياب هوندو.
”اهو پهريون ڀيرو ٿيڻ وارو آهي ته ڪجهه بنيادي متغيرن مان ڪجهه گوگل پروڊڪٽس کي فيڊ ۽ طاقت ڏين ٿا ،“ سمير مرچنٽ ، گوگل جي سينئر اسٽاف انجنيئر ، ٽيڪن ڪرنچ کي ٻڌايو.
نئون ماڊل اڳ ۾ ئي ثابت ڪيو ويو آهي سڀ کان وڌيڪ صحيح ثابت ٿيندڙ اميدوارن جي وچ ۾ آزمائشي Operational WeatherBench، شروعاتي برائيٽ بينڊ پاران ٺاهيل AI اڳڪٿين جي مقابلي لاءِ هڪ افاديت. اهو ميٽرڪ تي نظر اچي ٿو جهڙوڪ درجه حرارت، ونڊ اسپيڊ، ۽ نمي.
انهي سان گڏ گوگل، مائڪروسافٽ، اينڊيڊيا ۽ يورپي سينٽر فار ميڊيم رينج ويدر فارڪاسٽنگ پاران ٺاهيل ٻين گہرے سکيا واري ماڊلز کي مات ڏيڻ سان گڏ، اهو يو ايس نيشنل ويدر سروس ۽ ECMWF کان روايتي اڳڪٿين کي به مات ڏئي ٿو.
اڪثر موسم جي اڳڪٿيون سرڪاري سپر ڪمپيوٽرن مان اينديون آهن جن کي رياضياتي مساواتن جي ذريعي سخت محنت ڪندي لکيو ويو آهي ته جيئن موسم جي فزڪس کي بيان ڪيو وڃي. جڏهن ته اهي سسٽم قابل ذڪر طور تي درست ٿي چڪا آهن، اهي قيمتي ۽ نسبتا سست آهن. ECMWF کان پوءِ 2018 ۾ انهن سسٽم پاران تيار ڪيل موسم جي ڊيٽا جي اڌ صديءَ کان وڌيڪ، ڊيپ لرننگ ريسرچرز ٽريننگ ماڊلز شروع ڪيا جيڪي اڳڪٿيون وڌيڪ تيزيءَ سان ڪري سگهن ٿيون ۽ سرڪاري اوزارن جي مقابلي جي درستگي سان.
”موسم افراتفري وارو آهي، ۽ ان ڪري ننڍڙا اختلاف واقعي وڏي پئماني تي پريشان ٿيڻ شروع ڪن ٿا...مشين لرننگ ان مسئلي کي نشانو بڻائيندي آهي، جنهن کي اسين واقعي حل ڪري رهيا آهيون، جيڪا لڳ ڀڳ شور واري فزڪس آهي، نامڪمل معلومات ۽ محدود ڪمپيوٽ کان، ۽ ان ڪري اهو ڪيترن ئي ڊيٽا مان نمونن کي سکي ٿو،“ Ferran Alet، DeepMind ۾ هڪ اسٽاف ريسرچ سائنسدان مئنيجر.
ان وقت کان وٺي، ماڊل ٺاهيندڙن AI جي اڳڪٿي ڪندڙ ماڊلز جي اهم ڪمزورين تي زور ڏنو آهي: اهي وڏي ايراضيءَ تي اڳڪٿي ڪن ٿا- 15 کان 25 چورس ڪلوميٽر- واقعي مفيد آهي، اهي هميشه مينهن سان گڏ نه هوندا آهن، ۽ اهي اڃا تائين سرڪاري ادارن پاران تيار ڪيل فارميٽ ٿيل ڊيٽا سيٽن تي ڀاڙين ٿا.
WeatherNext 3 سڀني ٽن چئلينجن کي منهن ڏئي ٿو. اهم متغيرن تي، محقق TechCrunch کي ٻڌايو، اهو 5 ڪلوميٽر جي قرارداد تائين پيش ڪري سگهي ٿو. برسات بابت ان جا اڀياس WeatherNext 2 جي ڀيٽ ۾ 60 سيڪڙو بهتر ٿيا آهن، ۽ اهو هاڻي هر ڇهن ڪلاڪن جي معياري اڳڪٿي جي بدران، ڪلاڪ جي حساب سان اڳڪٿي ڪري سگهي ٿو.
اهي سڌارا ڊزائنرز پاران ڪيل مخصوص انتخابن جو نتيجو آهن. WeatherNext 3 ھڪڙو وڏو ماڊل آھي، جنھن جي اڳڪٿي کان 2.4 ڀيرا وڌيڪ پيٽرول آھي، ۽ ڊيڪوڊر سرن لاءِ ھدف کي ترتيب ڏيڻ لاءِ وڌيڪ مفيد جواب ڏيڻ لاءِ. جڏهن ته اڪثر موسم جي اڳڪٿين جي پيداوار هڪ 3D گرڊ ۾ ميٽرڪ جي اوسط سان ٿيندي آهي، ڊيپ مائنڊ محقق اڳ ۾ ئي پنهنجي ماڊل کي ٽيوننگ ڪندي پڻ ڪاميابي حاصل ڪري چڪا آهن سائيڪلون رستن کي ڏسڻ لاءِ.
هن ڀيري، ڊزائنر پڻ ماڊل کي تربيت ڏني ته ان جي اڳڪٿين کي مخصوص موسم جي ڊيٽا اسٽيشنن ڏانهن نشانو بڻايو وڃي. اهو ضروري آهي ته نه رڳو وڌيڪ گرينولر اڳڪٿيون پيش ڪرڻ لاءِ، پر ان جي ڪم کي مخصوص، زميني سچائي ڊيٽا جي خلاف جانچڻ جي قابل پڻ.
"خيال، ڪيترن ئي AI ايپليڪيشنن سان، ڪمن کي ممڪن طور تي آخر کان آخر تائين هلائڻ جي ڪوشش ڪرڻ آهي،" ڊينيئل روٿنبرگ، برائيٽ بينڊ ۾ هڪ فضائي سائنسدان، چيو. "هڪ صلاحيت شامل ڪرڻ جتي هي ماڊل هاڻي پڻ پيش گوئي ڪري رهيو آهي، چئو، ڊنور جي ايئرپورٽ جي موسم اسٽيشن کي ڪلاڪ جي بنياد تي ماپڻ وارو آهي، صرف انهي اڳڪٿي واري ڪم کي بنيادي طور تي ڳنڍيندو آهي."
ماڊل گهڻو ڪري اڳڪٿي ڪرڻ جي قابل آهي ڇاڪاڻ ته اهو هڪ ڪلاڪ جي بنياد تي حقيقي وقت ۾ گڏ ڪيل موسم سيٽلائيٽ ڊيٽا کي گڏ ڪري سگهي ٿو. AI ماڊلز کي خام تجرباتي مشاهدن تي فيڊنگ، بجاءِ موسم جي سپر ڪمپيوٽرن پاران تيار ڪيل تجزيو، وڌيڪ صحيح اڳڪٿي جو واعدو ڪري ٿو، پر اهو اڃا تائين ٽيڪنالاجي طور مشڪل آهي ته ماڊلز کي غير فارميٽ ٿيل ڊيٽا سان ڪم ڪرڻ لاءِ.
گوگل چوي ٿو WeatherNext 3 “پهريون” AI ماڊل آهي جنهن ۾ سڌي طرح اعليٰ ريزوليوشن جي عالمي اڳڪٿي لاءِ خام مشاهدن کي شامل ڪيو ويو آهي، پر AI موسم جي شروعات ڪندڙ WindBorne جو چوڻ آهي ته ان جو ماڊل، WeatherMesh 6، پنهنجي موسمي غبارن ۽ ٻين ذريعن کان خام مشاهدن کي شامل ڪري رهيو آهي. سڄي دنيا ۾ اعلي قرارداد آهن. قطع نظر، ٻئي ماڊل اڃا تائين اڳڪٿيون انجام ڏيڻ لاءِ قومي موسمي ڊيٽا سيٽن تي ڀاڙين ٿا، تنهنڪري صحيح سڌي ڊيٽا جي شموليت لاءِ وڌيڪ ڪم جي ضرورت پوندي.
جڏهن ته LLMs تمام گهڻو ڌيان حاصل ڪيو، موسمياتيات ۾ ٽرانسفارمر انقلاب صرف اهم ٿي چڪو آهي. يورپي ۽ يو ايس جي موسمياتي ايجنسيون اڳ ۾ ئي استعمال ڪري رهيا آهن AI ماڊل انهن جي اڳڪٿي ڪيل شين ۾، ۽ انهن جي رفتار ۽ گهٽ قيمت جو واعدو غريب علائقن ڏانهن اقتصادي اثر آڻڻ لاءِ جتي اعليٰ معيار جي سينسرز ۽ سپر ڪمپيوٽرن جي خرچ درست اڳڪٿين کي پهچ کان ٻاهر رکيو آهي.
بل گيٽس تازو ئي AI سان هلندڙ موسم جي اڳڪٿي کي ٽيڪنالاجي جو هڪ اهم فائدو قرار ڏنو، بهتر اڳڪٿين سان ترقي پذير ملڪن ۾ فصلن جي پيداوار ۾ بهتري ايندي. Alet، DeepMind محقق، چيو ته واء، مينهن، ۽ بادل ڍڪڻ جي اعلي ريزوليوشن اڳڪٿيون قابل تجديد توانائي جي منصوبن کي وڌيڪ قابل اعتماد بڻائڻ لاء ڪارائتو ثابت ٿيندي.
"ڏينهن جي آخر ۾، مان سمجهان ٿو ته گوگل صارف کي مفيد معلومات مهيا ڪرڻ بابت آهي، ۽ گهڻو ڪري جيڪي صارف ڳولي رهيا آهن انهن کي ڪنهن نه ڪنهن طريقي سان موسم سان ڪرڻو آهي،" Alet چيو.
