Ardvark, een fancy machine learning -gebaseerd weersvoorspellingssysteem, maakt een toekomstige plaag waar supercomputers al chhsik zijn om te voorspellen – maar trek nog steeds niet aan de stekker.
Alan Turing Institute in het VK beweert dat academici en andere instellingen beweren dat ze een weersvoorspellingsmodel hebben gecreëerd dat in een fractie van de huidige kosten en tijd op een desktopcomputer kan worden getraind en aangedreven met behulp van Super Computer.
Aan de Universiteit van Cambridge, Richard Turner, professor in Machine Learning van de University of Cambridge University voor weersvoorspellingen bij Alan Turning Institute en directeur van Inventive Scott Hosing, Alan Turing Institute, Dossier De resultaten van Ardoverk zijn goed genoeg om het geheel te vervangen Weersvoorspelling (NWLUP) Pijplijn.
De NWLUP-pijplijn volgt op een driestappenproces. Ten eerste worden de observatiegegevens verzameld uit satellieten, weerballonnen, grondstations, schepen, vliegtuigen en boten, en gecombineerd met de recente voorspelling om de huidige toestand van de atmosfeer te schatten. Ten tweede wordt deze hypothese gevoed als een complex model dat atmosferische fysica imiteert om te voorspellen. Ten slotte worden deze ruwe voorspellingen geplaatst om de vooringenomenheid te corrigeren, de lokale nauwkeurigheid te verbeteren en de input van menselijke voorspelling op te nemen.
Ander recent werk verbetert de weersvoorspelling met machine learning, zoals Google Dipmind Zencast -modelDe tweede fase is geconcentreerd – het delegatiemodel – waarbij Ardoverk wordt beschouwd als in staat om drie stappen te kunnen vervangen.
Zoals beschreven als Een artikel Deze maand gepubliceerd in het tijdschrift Nature: “Ardoverk biedt de juiste voorspelling die een snellere volgorde geeft dan bestaande systemen, zonder enige afhankelijkheid van de NWLUP -producten tijdens de implementatie. Het duurt ongeveer een seconde om een complete voorspelling van observatiegegevens te maken, ongeveer een seconde tot 100 GPU’s, ongeveer een duizend nodia bij 100 gpus, ongeveer duizend nodia. HRES Down Stream Local Model en Accounting alvorens rekening te houden met het verwerken van gegevens die unifying en frecing alleen voorspelt “
Een snelle video -demo van de software staat onderaan.
Geclaimd, als gevolg daarvan is de voorspelling net zo correct als Amerika Globaal voorspellingssysteem (GFS) Toch hangt het af van ongeveer tiende van de observatiegegevens die worden gebruikt op het traditionele NWLUP -systeem.
Turner zegt: “We hebben slechts 10 procent gegevens gebruikt omdat we vrij beperkt zijn in mijn academische laboratoria in vergelijking met het berekenen van bedrijven, bijvoorbeeld in vergelijking met technologische agentschappen,” zei Turner RegisterDe “met meer gegevens, ik hoop dat het systeem beter zal presteren. Ardavark is gedeeltelijk in staat om te concurreren met slechts een fractie van de gegevens omdat de AI -modellen zijn getraind om directe interesse (voorspellingen) op te lossen.”
Ardavark heeft nog steeds wat verfijning nodig omdat het nog geen resolutie van Europa heeft Geïntegreerd voorspeld systeem (IFS) werkt er echter aan en onderzoekers hopen verschillende gespecialiseerde modules toe te voegen om zich te concentreren op specifieke soorten voorspellingen zoals orkanen, overstromingen en andere extreme weersomstandigheden.
Ardover heeft drie elementen: een encoder, een processor en een set decodermodules. De encoder heeft ongeveer 31 miljoen parameters en het duurt 13 uur om getraind te worden. De processor bevat ongeveer 54 miljoen parameters en vereist acht uur training ERA5Stel een weergegevens in en vervolgens 3 uur subtiel met behulp van de encoderuitvoer. Er zijn elf decodermodules, die elk ongeveer 2 miljoen parameters hebben en het duurt 30 minuten om te trainen. Ardavark kan ongeveer 100 GPU-uren worden getraind door meer dan twee uur toe te staan voor de delicate tuning van het einde tot het einde.
Zodra het klaar is, kan Ardoverk binnen enkele minuten een desktopcomputer laten voorspellen. Als vergelijkingspunten heeft Google beweerd dat het Zenocast -model in acht minuten 15 dagen voorspellingen kan maken met behulp van een enkele Google Cloud TPU.
Relevante broncode De papieren resultaten van de natuur zijn momenteel beperkt om de resultaten te repliceren, hoewel het plan Ardavark uiteindelijk zal laten verliezen.
Turner zegt: “Wanneer de drukversie van Ardoverk rechtdoor gaat en iedereen die het kan downloaden en het systeem voor interesse kan trainen, is alles open.” ®
