מודל תחזית AI חדש
-
פוסט זה נמחק! -
איש השלגים אמר בעדכוני מודלים שבוע פרשת וישלח (7/12):
מה זה? מישהו מכיר?
זה אמין?
https://www.kore.co.il/viewArticle/173801זה מודל של גוגל, כך שחרטוט זה ודאי לא.
תראה כאן את ההודעה שלהם לגביו.
לדבריהם הוא יהיה קוד פתוח ובקרוב הם יתחילו להציג ממנו תחזיות.
לדבריהם האמינות שלו כמעט 100 אחוז יותר מאיסי,
נשמע מעניין. -
מה זה GenCast ואיך הוא עובד?
מודל AI לחיזוי מזג האוויר
GenCast פותח על ידי DeepMind, חברת הבינה המלאכותית של גוגל, במטרה לשפר את החיזוי המטאורולוגי על ידי שימוש בטכנולוגיות בינה מתקדמות. המודל מתבסס על רשתות נוירונים עמוקות (Deep Neural Networks) המסוגלות ללמוד נתונים מטאורולוגיים היסטוריים בצורה מעמיקה ומהירה. הוא מיישם שיטות עיבוד מתקדמות המבוססות על למידה חישובית כדי לשלב בין נתוני לוויינים, מכ”מים ומודלים פיזיקליים קיימים.המטרה היא ברורה: לייצר תחזיות מדויקות יותר, במיוחד לטווח הבינוני של שבועיים קדימה, שבו למודלים המסורתיים יש חוסר דיוק משמעותי.
מדוע המודל הזה פורץ דרך?
עד היום, תחזיות מזג האוויר התבססו בעיקר על מודלים פיזיקליים קלאסיים שמנתחים נתונים כמו לחץ אוויר, טמפרטורות ורוחות. GenCast מביא שינוי גישה בכך שהוא משתמש במידע החי ובונה תחזיות מתוך דפוסים שקשה יותר לזהות בעין אנושית.לדוגמה, המודל מסוגל לזהות שינויים קטנים במערכות אקלים גדולות, כמו סופות הוריקן, זמן רב לפני שהן מתפתחות לכדי אירוע מטאורולוגי משמעותי.
יתרונות וחסרונות המודל
יתרונות ברורים
דיוק מוגבר: GenCast מסוגל לחזות מזג אוויר מדויק יותר לעד 15 ימים קדימה – פרק זמן שעד כה היה “נקודת התורפה” של התחום.יכולת התאמה: המודל אינו מוגבל רק לתחזיות גלובליות, אלא יכול לשפר תחזיות ברזולוציות מקומיות.
מהירות חישוב: המודל מבצע תחזיות במהירות גבוהה, דבר המאפשר לעדכן את הציבור בזמן אמת על שינויים אקלימיים.
חסרונות שכדאי לציין
למרות ההבטחה, ישנם כמה חסרונות:תלות בנתונים: כמו כל מודל AI, GenCast תלוי באיכות הנתונים שהוא מוזן בהם. נתונים לא מדויקים עשויים להוביל לתחזיות שגויות.
מורכבות המודל: המודל מורכב מאוד ודורש משאבי מחשוב אדירים, מה שעלול להגביל את זמינותו למדינות או ארגונים עם משאבים מוגבלים. -
-
אדיב אמר במודל תחזית AI חדש:
מורכבות המודל: המודל מורכב מאוד ודורש משאבי מחשוב אדירים, מה שעלול להגביל את זמינותו למדינות או ארגונים עם משאבים מוגבלים.
מעניין לציין שגוגל כותבים עליו את ההיפך, שהוא צורך הרבה פחות משאבים ממודלים רגילים.
-
-
לכל מאן דבעי המודל כבר נכנס לטופקארטן כאן למרות שגוגל טוענת שהוא המודח הכי טוב, אני לא הייתי ממהר להסיק מסקנות.
זה 2 עדכונים שונים שלו בפער של פחות מיממה.
-
מה המודל החדש צופה עבורינו?
-
-
ז'ק אוי אתה אדיר ...
אוי אוי אוי מה נאמר ומה נגיד?!!
אני מציע שיהיה גם כזה אתר /פורום לחזות את אחרית הימים, מלחמות ,טראמפ, איראן, פוטין ,ארדואן מפלת האום שהוא עשו ומפלת ישמעאל וכל המסתעף...כל הציפיות והתקוות שלנו כעם היהודי
אולי למרשמלו או לדומיו יש מה לדווח בעניין ולשתף מחזיונם ומכשרון נבואתם המופלא!!!
-
ז'ק
חזק ביותר!
תקשיב אתה פשוט מוכשר!
מבריק כל פעם מחדש...
כמה כוסות אקונומיקה שתית? -
איש השלגים לך כבר לישון ! יש מחר יום !
-
ז'ק אתה פשוט כוכב לכת. זהו.
זוהי מסקנתי! -
ז'ק אמר במודל תחזית AI חדש:
ז'ק היקר
אני חושב שסעיף תחביר ושירה בתחומי מזג האויר שמור לז'ק ולא לאף אחד אחר -
אני לא מבין.
למה א"א לא בודק מה המודל החדש צופה עבורינו? -
אני לא מבין.
למה א"א לא בודק מה המודל החדש צופה עבורינו? -
המודל החדש לא זמין לציבור עדיין. המודל שיש בטופקארטן הוא מודל בינה מלאכותית פשוט יותר של גוגל.
ראה הסברGraphCast: מודל חיזוי גלובלי מהיר לטווח של עד 10 ימים. הוא מתמקד בדיוק ומהירות גבוהים יותר בהשוואה לפתרונות קיימים. GraphCast משתמש בגרפים כדי לייצג את האטמוספירה ומנצל רשתות נוירונים גרפיות כדי ללמוד את הדינמיקה של מזג האוויר.
GenCast: מודל מתקדם יותר המספק תחזיות מדויקות עד 15 ימים מראש. הוא מציע חיזוי משופר לאירועים יומיומיים ולתנאי מזג אוויר קיצוניים. GenCast מייצר "אנסמבל" של תחזיות, כלומר סדרה של תרחישים אפשריים, המאפשרת הבנה מעמיקה יותר של תנאי מזג האוויר ואי הוודאות הכרוכה בהם. הוא אף הראה תוצאות טובות יותר ממערכת ENS של המרכז האירופי לתחזיות לטווח בינוני (ECMWF), הנחשבת למובילה בתחום. GenCast משתמש בגישת "דיפוזיה", בדומה למודלים ליצירת תמונות ומוזיקה, ומאומן על 40 שנים של נתוני מזג אוויר.
נכון לעכשיו, מפות או תחזיות ישירות המבוססות על מודל GenCast של גוגל אינן זמינות לציבור הרחב באופן ישיר. גוגל ו-DeepMind משתמשות במודלים האלו בעיקר למחקר ולשיפור טכנולוגיות חיזוי מזג האוויר שלהן.עם זאת, ישנם מספר מקומות בהם ניתן לראות את ההשפעה של מודלים אלו, או מידע הקשור אליהם:
פרסומים מדעיים: גוגל ו-DeepMind מפרסמות מאמרים מדעיים המתארים את המודלים ואת ביצועיהם. ניתן למצוא מאמרים אלו באתרים כמו arXiv או בכתבי עת מדעיים בתחום המטאורולוגיה. במאמרים אלו לעיתים מוצגות השוואות בין GenCast למודלים אחרים, כולל מפות או גרפים הממחישים את יתרונותיו.
בלוגים וכתבות טכנולוגיות: אתרים ובלוגים העוסקים בטכנולוגיה ובבינה מלאכותית לעיתים מפרסמים כתבות על GenCast ועל התקדמות בתחום חיזוי מזג האוויר. כתבות אלו עשויות לכלול הסברים פשוטים יותר על המודל ותוצאותיו.
ייתכן שבעתיד: ייתכן שגוגל תחליט לשלב את GenCast או טכנולוגיות דומות בשירותי מזג האוויר שלה, כמו חיפוש גוגל או Google Weather. במקרה כזה, נוכל לראות תחזיות המושפעות מהמודל באופן ישיר.
