Doksuri ເປັນໄຕ້ຝຸ່ນທີ່ແຮງທີ່ສຸດທີ່ພັດເຂົ້າຈີນມາເຖິງປັດຈຸບັນ. "ໃນລະຫວ່າງວັນທີ 21 ຫາ 27 ກໍລະກົດ, ການຄາດຄະເນຂອງ Fengwu ຂອງເສັ້ນທາງ Doksuri ໄດ້ປິດລົງໂດຍສະເລ່ຍ 38.7 ກິໂລແມັດ, ໃນຂະນະທີ່ຕົວເລກທີ່ກົງກັນຂອງສູນເອີຣົບສໍາລັບພະຍາກອນອາກາດລະດັບປານກາງແມ່ນ 54.1 ກິໂລແມັດແລະການບໍລິການສະພາບອາກາດແຫ່ງຊາດສະຫະລັດແມ່ນ 55 ກິໂລແມັດ," ຫ້ອງທົດລອງ Shanghai AI ບອກ Yicai Global.
ໄຕ້ຝຸ່ນ Doksuri ເຊິ່ງເປັນລົມພາຍຸລູກທີ 5 ຂອງຈີນໃນປີນີ້ ໄດ້ພັດເຂົ້າຖະຫຼົ່ມໃນວັນທີ 28 ກໍລະກົດນີ້. ປະຊາຊົນຫຼາຍກວ່າ 720,000 ຄົນໃນແຂວງ ຟູຈ້ຽນ ໄດ້ຮັບຜົນກະທົບ, ແລະຄວາມເສຍຫາຍທາງ ເສດຖະກິດ ເຖິງ 52,3 ລ້ານຢວນ (7,3 ລ້ານໂດລາ), ອີງຕາມຕົວເລກທີ່ເປີດເຜີຍໂດຍອົງການຄວບຄຸມນໍ້າຖ້ວມແຂວງຟູຈ້ຽນ.
ຮູບແບບ Fengwu ໄດ້ຖືກປ່ອຍອອກມາໂດຍຫ້ອງທົດລອງປັນຍາທຽມຊຽງໄຮແລະມະຫາວິທະຍາໄລ ວິທະຍາສາດ ເຕັກໂນໂລຊີຂອງຈີນໃນເດືອນເມສາ 2023.
ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດລົງຫນຶ່ງກິໂລແມັດໃນ 24 ຊົ່ວໂມງສາມາດຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍທາງເສດຖະກິດໂດຍກົງປະມານ 97 ລ້ານຢວນ (13 ລ້ານໂດລາ), ດັ່ງນັ້ນການພະຍາກອນພະຍຸໄຕ້ຝຸ່ນທີ່ຖືກຕ້ອງແມ່ນສໍາຄັນຕໍ່ການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ, Shanghai AI Lab ກ່າວ.
ນອກຈາກນັ້ນ, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈີນຍັງໄດ້ພັດທະນາຕົວແບບປັນຍາປະດິດ (AI) ໂດຍອີງໃສ່ສູດການຄິດໄລ່ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງເພື່ອຄາດຄະເນການພັດທະນາແລະ morphology ຂອງປະກົດການ El Nino ໃນພາກກາງ ຂອງປາຊີຟິກ .
ໃນການສຶກສາທີ່ຈັດພີມມາໃນວາລະສານ Advances in Atmospheric ເມື່ອບໍ່ດົນມານີ້, ນັກວິທະຍາສາດກ່າວວ່າປະກົດການ El Nino ໃນພາກກາງຂອງມະຫາສະຫມຸດປາຊີຟິກສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບຢ່າງຫຼວງຫຼາຍຕໍ່ສະພາບອາກາດຂອງໂລກ, ດັ່ງນັ້ນການພະຍາກອນທີ່ຖືກຕ້ອງຈະມີຄວາມສໍາຄັນໃນການກະກຽມແລະການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
ອີງຕາມເຕັກໂນໂລຊີເຄືອຂ່າຍ neural convolutional, ນັກຄົ້ນຄວ້າຈາກສະຖາບັນຟີຊິກບັນຍາກາດ (IAP) ຂອງສະພາວິທະຍາສາດຈີນໄດ້ພັດທະນາຮູບແບບການຮຽນຮູ້ເລິກເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸນຫະພູມພື້ນຜິວທະເລໃນມະຫາສະຫມຸດປາຊີຟິກ Equatorial.
ທ່ານ Huang Ping, ນັກວິທະຍາສາດຂອງ IAP ແລະຜູ້ຂຽນຂອງການສຶກສາກ່າວວ່າ "ການສຶກສານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນທ່າແຮງຂອງ AI ເພື່ອປັບປຸງການພະຍາກອນອາກາດທີ່ສໍາຄັນເຊັ່ນ El Nino, ເຊິ່ງສາມາດສົ່ງຜົນກະທົບທີ່ຮ້າຍແຮງຕໍ່ໂລກ".
ອີງຕາມການສຶກສາ, ຮູບແບບ AI ປະຕິບັດໄດ້ດີກວ່າແບບເຄື່ອນໄຫວແບບດັ້ງເດີມໃນແງ່ຂອງຄວາມຖືກຕ້ອງ, ໂດຍສະເພາະໃນການຄາດຄະເນຄວາມຜິດກະຕິຂອງອຸນຫະພູມຫນ້າດິນໃນປາຊີຟິກຕາເວັນຕົກແລະກາງ.
ການສຶກສາຍັງພົບວ່າຮູບແບບປະສົມ, ເຊິ່ງລວມເອົາການຄາດຄະເນຈາກທັງສອງແບບ AI ແລະແບບເຄື່ອນໄຫວ, ບັນລຸຄວາມຖືກຕ້ອງສູງກວ່າສໍາລັບເຫດການ El Niño ໃນພາກກາງແລະຕາເວັນອອກປາຊີຟິກ.
Duc Dung (ອີງຕາມ Yicai Global, rossaprimavera.ru)
ທີ່ມາ
(0)