Inteligjenca Artificiale mund të shpëtojë jetë duke parashikuar se ku do të godasë një uragan, shumë më herët sesa sistemi tradicional i parashikimit, thonë hulumtuesit, raporton BBC.
Një pajisje e re e Inteligjencës Artificiale nga Google DeepMind parashikoi në shtator se ku do të godasë uragani Lee në Kanada, tri ditë para se të parashikonin metodat tradicionale këtë.
Parashikimet e motit janë bërë dukshëm më të sakta gjatë dekadave të fundit.
Por, shpejtësia dhe aftësia e IA-së për të analizuar ngjarjet e kaluara për të bërë parashikime e bëjnë një ndryshim të lojës, thonë shkencëtarët.
Një parashikim i saktë i motit mund të ju tregojë se si të visheni kur të dilni në mëngjes, por – më me rëndësi – mund të na paralajmërojë për motin ekstrem si stuhitë, vërshimet valët e të nxehtit, duke u dhënë komuniteteve kohë vendimtare për t’u përgatitur.
Pajisja e re IA e quajtur “GraphCast” e krijuar nga Google DeepMind, tejkalon një nga modelet më të mira në botë të parashikimit të motit, modelin Evropian të Parashikimit të Motit me Rreze të Mesme (ECMRWF), në më shumë se nga 90 për qind të faktorëve, sipas një studimi që është publikuar në revistën “Science”.
GraphCast prodhon parashikimet në më pak se një minutë.
Parashikimet tradicionale të motit përfshijnë matjet e asaj që po ndodh aktualisht në atmosferë. Por, modelet më të mira duhet të lexojnë disa qindra miliona e lexime rreth botës çdo ditë. Këto të dhëna vinë nga burime të gjëra përfshirë stacione të motit, satelitë, balona të dërguar në atmosferë, e shumë gjëra tjera. Madje edhe lexime nga sensorët që gjenden nëpër aeroplanë.
Inteligjenca Artificiale shkurton këto procedura. Nuk përpiqet të modelojë se si funksionon bota. Por, GraphCast përdor të dhëna historike – përfshirë edhe ato nga modeli më i sofisitikuar i parashikimit – për të mësuar se si evoluon moti.
Përdor njohuri për të parashikuar se si moti i tashëm do të ndryshojë në të ardhmen. Dhe po rezulton mjaft efikas.
“Avantazhi kryesor i kësaj qasjese të IA-së është se është jashtëzakonisht i saktë”, thotë Remy Lam nga Google DeepMind, që ndihmoi krijimin e kësaj metode të parashikimit të motit. “Ai mëson nga të dhënat e dekadave dhe është në gjendje të jetë më i saktë se standardi i artë i industrisë”.
Dhe pasi nuk përpiqet të zgjidhë ekuacione komplekse, ai mund të bëjë parashikime shumë më shpejt duke përdorur më pak fuqi llogaritëse.
Parashikimet e GraphCast nuk janë aq të detajuara se ato të prodhuara nga modeli ECMRWF, por janë më të mira në parashikimin e ngjarjeve të rënda si temperaturat ekstreme apo për të ndjekur rrugën e stuhive të mëdha.
