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AIプラットフォームを使用すると、3つの光ビームが1か所に落ちます。


健康分野から教育分野まで、AIプラットフォームが人類の限界をどのように突破できるかを繰り返し明らかにしてきました。彼らがそれをどうやってやったかは、人間があらゆる点で実行できる計算と単純なアルゴリズムを超えています。今回、それは人間によって挑戦されるだけでなく、自然そのものによっても挑戦されます。

天気予報はほとんど不可能

気候分析の問題の1つは、暗号通貨市場と同様に非常に不安定であることです。したがって、雨、太陽への露出、またはその他の変化の可能性についてのニュースを見るとき、それらは推定値です。

このため、気候アプリケーションは、それが起こる可能性が非常に高いことも強調しています。問題は、これらの変更を正確に分析するために、リアルタイムで多数の変数を習得する必要があることです。

人間はすべてのケーススタディを分析できるわけではないため、不可能と思われるタスクを克服するために人工知能プラットフォームが登場します。

スイスでは、ローザンヌの連邦工科大学の研究者チームが、落雷があっても雷雨を予測できるAIプラットフォームを設計しました。

著者は今月初めに「気候と大気科学」誌の新しい記事で次のように書いています。 」

雷分析

科学者は、標準的な気象データと機械学習を使用して、半径30 km以内で10〜30分に最も近い落雷を予測する比較的単純で安価なシステムを設計しました。

このために、チームはAIを訓練して、通常は雷を引き起こす気象条件を特定しました。具体的には、サイトレベルの気圧、温度、相対湿度、風速など、4つの変数を使用しました。トレーニングデータは、2006年から2017年までの都市および山岳環境にある12のスイスの気象観測所からのものです。

人工知能が学習段階を完了すると、時間の約80%が新しい光線について正しく予測されます。気象データによって訓練された単純なモデルがリアルタイム計算によって光線を予測するのは初めてです。また、既存のデータに基づいているため、非常に安価で簡単にコピーできます。

伝統との違い

通常の予測とは異なり、その後の予測は数学的モデルをテストする方法です。過去のイベントの既知または推定エントリをモデルで使用して、出力が既知の結果とどの程度一致するかを確認します。

モデルの出力が既知の出力と一致する場合は正しいです。研究者は最新の光線データを使用して、新しい光線を予測できるAIアルゴリズムを構築できます。

技術を設計した博士課程の学生であるアミロセインモスタジャビは、サイエンスデイリーに次のように語っています。これは、レーダーや衛星が利用できず、通信ネットワークが利用できない遠隔地をカバーできることを意味します。」

最後に、自然そのものに挑戦するために、AIプラットフォームを他の方法で検討するようお願いします。

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Facebookは、2020年に新しいLibra暗号通貨をローンチしたときに力を発揮しました。これは世界銀行の問題であるため、ここにあります。

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