ဗီဒီယို- AI သည် ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက် ပိုမိုကောင်းမွန်လာပုံ | သုတေသန Bytes- NeuralGCM

ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုသည် အမှန်တကယ်ဖြစ်ပြီး ၎င်း၏သက်ရောက်မှုများ ပိုမိုထင်ရှားလာသည်။ ရိုးရာရာသီဥတု မော်ဒယ်များသည် ရှုပ်ထွေးသည့် ဖြစ်စဉ်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကန့်သတ်ချက်များကြောင့် ကျွန်ုပ်တို့၏ ရာသီဥတု ဆက်လက်ပြောင်းလဲနေမည်ကို ရှင်းလင်းပြတ်သားစွာ တိကျသောပုံများ ထုတ်လုပ်ရန် ရုန်းကန်နေရပါသည်။ ဤဗီဒီယိုသည် တစ်နေ့နေ့တွင် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို ကြိုတင်ခန့်မှန်းရန် ပိုမိုမြန်ဆန်ထိရောက်ပြီး ပိုမိုတိကျသောနည်းလမ်းကို ပေးစွမ်းနိုင်သည့် Google Research မှ တီထွင်ဖန်တီးထားသော အမိုက်စား AI စွမ်းအင်သုံးချဉ်းကပ်မှု NeuralGCM ကို စူးစမ်းလေ့လာထားသည်။

Nature in NeuralGCM အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာပါ။

သင်ထံမှကြားရလိမ့်မည်-
Stephan Hoyer၊ PhD၊ AI ရာသီဥတု/ရာသီဥတုဆိုင်ရာ Google Research တွင် ဦးဆောင်သူ
Janni Yuval, PhD, Google Research Scientist သို့ လာရောက်လည်ပတ်ခြင်း။

နောက်ထပ် Research Bytes → https://goo.gle/ResearchBytes ကိုကြည့်ပါ။

Google Research Channel → https://goo.gle/GoogleResearch ကို စာရင်းသွင်းပါ။

ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်စိန်ခေါ်မှု
တိကျသောရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်သည် ကျွန်ုပ်တို့အား ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြင်ဆင်နိုင်သောကြောင့် ၎င်းတို့သည် အရေးတကြီးကိစ္စရပ်ဖြစ်သည်။ NeuralGCM သည် စက်သင်ယူမှုနှင့် ပေါင်းစပ်ခြင်းဖြင့် လက်ရှိ ရူပဗေဒအခြေခံ မော်ဒယ်များ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်။ ၎င်းသည် ပိုမိုမြန်ဆန်သော သရုပ်ဖော်မှုများနှင့် ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။

NeuralGCM ဘယ်လိုအလုပ်လုပ်သလဲ
ရိုးရာရာသီဥတုပုံစံများသည် ကမ္ဘာကြီးကို ကြီးမားသောအတုံးများအဖြစ် ပိုင်းခြားပြီး တစ်ခုစီတွင် ရာသီဥတုကို ပုံဖော်ကာ တစ်ခါတစ်ရံတွင် တိမ်များကဲ့သို့ အသေးစားဖြစ်စဉ်များအကြောင်း အနီးစပ်ဆုံးပြုလုပ်ကြသည်။ NeuralGCM သည် ယခင်က ဒေတာပုံစံများမှ ဤဖြစ်ရပ်များကို လေ့လာခြင်းဖြင့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော အနီးစပ်ဆုံး ခန့်မှန်းချက်များကို ပြုလုပ်ရန် AI ကို အသုံးပြုကာ နောက်ဆုံးတွင် ပိုမိုတိကျသော ခန့်မှန်းရေးအင်ဂျင်ကို ရရှိစေပါသည်။

ရာသီဥတုသိပ္ပံအတွက် ဂိမ်းပြောင်းလဲမှု
NeuralGCM ၏ တော်လှန်သော အလားအလာကို ကျွန်ုပ်တို့ စေ့စေ့ငုကြည့်ပါမည်။ ၎င်းသည် သမားရိုးကျ မော်ဒယ်များထက် ပိုမိုတိကျသည်၊ ဘက်လိုက်မှုကို လျှော့ချပေးပြီး တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ ပါဝါ၏ အပိုင်းတစ်ပိုင်းကို အသုံးပြုနေစဉ် စူပါကွန်ပြူတာအဆင့် တိကျမှုကို ရရှိသည်။ ၎င်းသည် သုတေသီများအား ပုံရိပ်ကြည်လင်ပြတ်သားမှုမြင့်မားသော ရူပဗေဒပုံစံကို အသုံးပြု၍ တစ်ရက်တည်းဖြင့် တူညီသောအချိန်အတိုင်းအတာတစ်ခုအတွင်း ရက်ပေါင်းထောင်ချီကို အတုယူနိုင်စေကာ အနာဂတ်ရာသီဥတုအခြေအနေများကို ကျွန်ုပ်တို့၏နားလည်မှုကို သိသိသာသာ တိုးတက်စေပါသည်။

လူသားများအတွက် အကျိုးကျေးဇူးများ
NeuralGCM သည် ၎င်းတို့ကို ပိုမိုမြန်ဆန်တိကျစေမည့် ရာသီဥတုပုံစံများတည်ဆောက်ခြင်း၏ ချဉ်းကပ်မှုအသစ်ဆီသို့ အထွတ်အထိပ်ခြေလှမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ရာသီဥတုပုံစံများကို မြှင့်တင်ခြင်းသည် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှု၏ အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို နားလည်ရန်နှင့် ကြိုတင်ပြင်ဆင်ရန် ကျွန်ုပ်တို့အား ခွန်အားဖြစ်စေပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကာဗွန်ထုတ်လွှတ်မှုကို လျှော့ချခြင်းဖြင့် ဒေသဆိုင်ရာ စီမံကိန်းနှင့် အခြေခံအဆောက်အအုံ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုမှတစ်ဆင့် ၎င်း၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်ခြင်းဖြင့် ကမ္ဘာကြီးပူနွေးလာမှုကို လျှော့ချနိုင်ပါသည်။
NeuralGCM ကဲ့သို့ ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ် သုတေသနပြုခြင်းသည် ဤနည်းပညာကို လူတိုင်းလက်လှမ်းမီနိုင်စေရန်အတွက် Google ၏ ကတိကဝတ်ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။

ဤဗီဒီယိုသည် စိတ်ဝင်စားသူတိုင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံသည်-
ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုနှင့် ၎င်း၏သက်ရောက်မှု
Artificial Intelligence Application များ
ရာသီဥတုခန့်မှန်းချက်
ရေရှည်တည်တံ့သော အနာဂတ်အတွက် နည်းပညာဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းချက်များ

#AI #climateaction #GoogleResearch #climatescience #machinelearning #AIforsocialgood #globalwarming #climateestrategy #ECMWF #naturemagazine