SEEDS, AI mới của Google để dự đoán thời tiết một cách đáng tin cậy

  • Google đã phát triển SEEDS, một công nghệ AI để tối ưu hóa dự báo thời tiết.
  • SEEDS sử dụng dữ liệu lịch sử để cải thiện chất lượng và độ chính xác của dự báo.
  • Dự án tìm cách giảm chi phí và tăng độ tin cậy của các dự báo khí hậu.
  • Vẫn đang trong quá trình phát triển, SEEDS có thể ra mắt vào cuối năm 2024 hoặc 2025.

SEEDS từ Google AI để dự đoán thời tiết

Google đã triển khai trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dự báo thời tiết với mục đích tối ưu hóa dự báo thời tiết và nghiên cứu hậu quả của biến đổi khí hậu. Việc này sẽ được thực hiện với SEEDS, dự án của bạn để tạo ra các dự báo kinh tế và chính xác, để hiểu rõ hơn về khí hậu. Hãy cùng xem nó hoạt động như thế nào và dự án mới này của Google có tiềm năng gì nhé.

Google đang nghiên cứu phát triển SEEDS

Cải thiện hệ thống khí tượng truyền thống

HẠT GIỐNG, tên được hình thành bởi từ viết tắt của Bộ lấy mẫu khuếch tán phong bì có thể mở rộng, là tên mới nhất công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo sáng tạo được phát triển bởi Google và điều đó nhằm mục đích cải thiện dự báo thời tiết.

Công nghệ này lấy dữ liệu dự báo thời tiết truyền thống để dạy trí tuệ nhân tạo thời tiết khắc nghiệt phát triển như thế nào và do đó có thể đưa ra dự báo đáng tin cậy hơn và kinh tế hơn. Sự phát triển của công nghệ này Chúng ta có thể thấy điều đó trong các bài báo khoa học mà Google đã trình bày trên tạp chí khoa học ScienceAdvances.

Do đó, dự án SEEDS được đề xuất là công cụ đáng tin cậy nhất hiện nay để đánh giá rủi ro của biến đổi khí hậu. Như tôi đã nói, nó làm được điều đó thông qua việc diễn giải các dự báo khí hậu dựa trên trí tuệ nhân tạo, vốn là thậm chí có khả năng đề xuất các kịch bản thời tiết khác nhau và tính xác suất xảy ra các biến đổi này.

Vì lý do này, một phần cơ bản của nghiên cứu này là đo lường mức độ không chắc chắn về khí hậu. Và ngày nay, các mô hình dự báo khí hậu mà chúng tôi có không đưa ra xác suất xảy ra các kịch bản khí tượng khác nhau. Với sự tiến bộ này Nó cũng nhằm mục đích hiểu những hậu quả thực sự có thể xảy ra của biến đổi khí hậu., điều này khiến chúng ta thắc mắc tại sao công nghệ này chưa được phát triển trước đây.

Tại sao nó chưa được thực hiện trước đây?

dự báo thời tiết chính xác

Hiện tại, để nghiên cứu khí tượng học và biến đổi khí hậu, chúng ta cần tạo ra các bộ dự báo dựa trên vật lý. Đây là cách dự đoán thời tiết truyền thống và rất tốn kém về mặt tính toán dữ liệu. Như vậy, Đề xuất của Google là giảm chi phí sử dụng các mô hình dựa trên trí tuệ nhân tạo tổng hợp đã học được toàn bộ cơ sở dữ liệu lịch sử về khí hậu của một khu vực cụ thể.

Dữ liệu này cho phép mô phỏng thời tiết khắc nghiệt và diễn biến của nó trong khi chỉ tiêu thụ một phần tài nguyên thường được sử dụng. Điều này chuyển thành khả năng tạo ra các dự báo thực tế theo cách tiết kiệm hơn nhiều. Và nó không chỉ ngụ ý rằng quá trình này ít tốn kém hơn mà còn dẫn chúng ta đến một độ tin cậy và độ chính xác cao hơn trong dự đoán của các sự kiện khí tượng này.

Vì vậy, về cơ bản nó chưa được thực hiện trước đây bởi vì chi phí tính toán quá cao. Giờ đây điều đó có thể thực hiện được nhờ cuộc cách mạng nhân tạo mà chúng ta đang trải qua. Nó chắc chắn đại diện cho một bước tiến ấn tượng trong lĩnh vực khí tượng học.

SEEDS đại diện cho bước đột phá trong dự báo thời tiết

Dự báo thời tiết đáng tin cậy nhất

Không có gì đáng ngạc nhiên khi SEEDS đại diện cho một bước ngoặt trong nghiên cứu khí hậu và sự tiến bộ này thể hiện sự khởi đầu của nhiều cải tiến trong dự báo thời tiết. Trên thực tế, tôi sẽ cung cấp cho bạn một cái gì đó để bạn hiểu được tầm quan trọng của các phép tính mà công nghệ này cho phép và đó là điều đó SEEDS có khả năng đánh giá khoảng 114 triệu thông số Trong một lần ngồi.

Bây giờ, chúng tôi vẫn chưa thể tận hưởng công cụ này vì Dự án này vẫn đang được phát triển và nó vẫn chưa được phát hành chính thức. Mặc dù hiện tại chúng tôi không lo lắng lắm vì chúng tôi có những ứng dụng tốt để kiểm tra thời tiết.

Cuối cùng, chúng ta sẽ phải đợi Google mang đến cho chúng ta công cụ dự báo thời tiết. Biết rằng các bài báo khoa học đã đến vào cuối tháng trước, chúng ta có thể hiểu rằng cho đến cuối năm hoặc thậm chí năm sau, chúng ta sẽ không có công cụ này.