 |
| វិធីសាស្រ្តដែលផ្អែកលើគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) បង្ហាញពីសក្តានុពលមួយចំនួនក្នុងការបង្កើនល្បឿនការព្យាករណ៍អាកាសធាតុតាមលំដាប់នៃរ៉ិចទ័រ។ រូបថតគំនូរ។ (ប្រភព៖ nchmf.gov.vn) |
យោងតាមរបាយការណ៍ស្រាវជ្រាវថ្មីមួយដែលបានចេញផ្សាយនៅក្នុងទិនានុប្បវត្តិ Nature អ្នកស្រាវជ្រាវចិនបានបង្កើតគំរូបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ជាមួយនឹងបណ្តាញសរសៃប្រសាទ 3 វិមាត្រ ដើម្បីព្យាករណ៍អាកាសធាតុពិភពលោកជាមួយនឹងភាពត្រឹមត្រូវមធ្យមទៅខ្ពស់។
នៅក្នុងការស្រាវជ្រាវរបស់ពួកគេ ក្រុមស្រាវជ្រាវ និងអភិវឌ្ឍន៍គំរូឧតុនិយមដ៏ធំនៃក្រុមហ៊ុន Huawei Cloud បានដាក់ស្នើបណ្តាញសរសៃប្រសាទ 3D ដែលសម្របខ្លួនទៅនឹងប្រព័ន្ធកូអរដោនេរបស់ផែនដី ដើម្បីដំណើរការទិន្នន័យឧតុនិយម 3D ដ៏ស្មុគស្មាញ និងប្លែកពីគេ។
ក្រោមការបណ្តុះបណ្តាលលើទិន្នន័យសកលជិត 40 ឆ្នាំ គំរូឧតុនិយម Pangu-Weather ដ៏ធំទទួលបានប៉ារ៉ាម៉ែត្រកម្រិត 100 លានក្នុងរយៈពេលពីរខែ។
Pangu-Weather ចំណាយពេលត្រឹមតែ 1.4 វិនាទីដើម្បីបញ្ចប់ការព្យាករណ៍អាកាសធាតុសកល 24 ម៉ោង រួមទាំងសំណើម ល្បឿនខ្យល់ សីតុណ្ហភាព សម្ពាធកម្រិតទឹកសមុទ្រ និងច្រើនទៀត។ ល្បឿនទស្សន៍ទាយរបស់ប្រព័ន្ធគឺលឿនជាងវិធីសាស្ត្រលេខបុរាណ 10,000 ដង។
នៅក្នុងឧទាហរណ៍ជាក់លាក់មួយ សម្រាប់ព្យុះទីហ្វុង Mawar កាលពីខែឧសភាឆ្នាំមុន Pangu-Weather បានដំណើរការយ៉ាងអស្ចារ្យដោយការទស្សន៍ទាយផ្លូវនៃព្យុះនេះ 5 ថ្ងៃជាមុន។
ម៉ូដែលនេះក៏បង្ហាញលទ្ធផលព្យាករណ៍ល្អប្រសើរផងដែរ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យការវិភាគឡើងវិញពីព្រឹត្តិការណ៍ដែលបានសាកល្បងទាំងអស់ បើប្រៀបធៀបជាមួយវិធីសាស្ត្រព្យាករណ៍អាកាសធាតុជាលេខ (NWP)។
សព្វថ្ងៃនេះ ការព្យាករណ៍អាកាសធាតុប្រចាំថ្ងៃ ការព្រមានពីគ្រោះមហន្តរាយធម្មជាតិធ្ងន់ធ្ងរ និងការព្យាករណ៍អំពីការប្រែប្រួលអាកាសធាតុ ត្រូវបានធ្វើឡើងដោយប្រើវិធីសាស្ត្រនេះ ដែលពឹងផ្អែកលើការគណនាប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ និងគំរូរូបវន្តស្មុគស្មាញ។ ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រនេះទាមទារម៉ាស៊ីន និងពេលវេលាកុំព្យូទ័រច្រើន។
លោក Tian Qi អ្នកនិពន្ធរបាយការណ៍ និងជាអ្នកជំនាញ AI ជាន់ខ្ពស់នៅក្រុមហ៊ុនផ្តល់សេវាពពកចិន Huawei Cloud បាននិយាយថា វិធីសាស្ត្រ NWP ធម្មតាត្រូវការកុំព្យូទ័រពី 4 ទៅ 5 ម៉ោងលើចង្កោមកុំព្យូទ័រទំនើបដែលមានម៉ាស៊ីនមេ 3,000 ដើម្បីព្យាករណ៍អាកាសធាតុពិភពលោកសម្រាប់រយៈពេល 10 ថ្ងៃបន្ទាប់។
ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ ភាពត្រឹមត្រូវនៃវិធីសាស្ត្រដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI ថ្មីទាំងនេះនៅតែទាបជាងវិធីសាស្ត្រ NWP យ៉ាងខ្លាំង។ លោក Bi Kaifeng ដែលជាសហអ្នកនិពន្ធនៃរបាយការណ៍នេះក៏បានទទួលស្គាល់ដែនកំណត់នៃប្រព័ន្ធព្យាករណ៍អាកាសធាតុដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI ដោយនិយាយថាពួកគេនៅតែពឹងផ្អែកខ្លាំងលើទិន្នន័យវិភាគឡើងវិញ ហើយត្រូវការកែលម្អសមត្ថភាពរបស់ពួកគេក្នុងការទស្សន៍ទាយលក្ខខណ្ឌអាកាសធាតុធ្ងន់ធ្ងរ។
លោក Qi Tian បាននិយាយថា "យើងជឿជាក់ថាវិធីសាស្ត្រដែលមានមូលដ្ឋានលើ AI គួរតែរួមរស់ជាមួយវិធីសាស្រ្តលេខធម្មតា ដើម្បីផ្តល់សេវាកម្មព្យាករណ៍អាកាសធាតុកាន់តែត្រឹមត្រូវ និងអាចទុកចិត្តបាន" ។
ប្រភព
Kommentar (0)