“`html

Революционные модели глубокого обучения в области прогнозирования структуры белков, поиска лекарств, компьютерного зрения и обработки естественного языка

Модели основанные на глубоком обучении революционизируют области прогнозирования структуры белков, поиска лекарств, компьютерного зрения и обработки естественного языка. Они полагаются на предварительное обучение для изучения сложных закономерностей из разнообразных данных и настройки для превосходства в конкретных задачах с ограниченными данными. Они могут потенциально революционизировать моделирование подсистем Земли и всей планеты.

Модель Aurora для атмосферы

Исследователи из Microsoft Research AI for Science, Microsoft Corporation, JKU Linz, University of Cambridge, Poly Corporation и University of Amsterdam представляют Aurora, модель для атмосферы. Aurora может прогнозировать различные атмосферные условия, включая те, для которых имеется ограниченное количество данных, гетерогенные переменные и экстремальные события. Aurora производит операционные прогнозы для глобального загрязнения воздуха и высокоразрешенных погодных условий, превосходя современные инструменты симуляции при значительно меньших вычислительных затратах.

Особенности модели Aurora

Aurora – гибкая 3D модель атмосферы, прогнозирующая различные метеорологические переменные на разных уровнях давления, разрешениях и достоверности. Aurora включает в себя кодировщик, стандартизирующий входные данные, процессор Vision Transformer, эволюционирующий представления со временем, и декодер, который переводит представления в конкретные прогнозы. Обученная на разнообразных наборах данных, Aurora минимизирует среднюю абсолютную ошибку на следующем временном шаге.

Результаты модели Aurora

Aurora конкурирует с CAMS, показывая результаты в пределах 20% RMSE по 95% целевых показателей и превосходя CAMS на 74% целей. Aurora соответствует или превосходит CAMS на 86% переменных. В случае изучения тяжелого песчаного бури в Ираке 13 июня 2023 года, Aurora успешно предсказала событие за день до его наступления, демонстрируя свою эффективность в прогнозировании экстремальных погодных условий.

Значимость модели Aurora

Аврора представляет собой значительное совершенствование в прогнозировании окружающей среды с использованием моделей искусственного интеллекта для извлечения информации из обширных данных о системе Земли. Повышение предсказательной точности, разрешения и адаптивности демонстрирует потенциал ИИ для улучшения операционного прогнозирования погоды и смежных областей. Продолжение инвестиций в исследования по искусственному интеллекту критично для решения сложных задач моделирования системы Земли.

“`