Close Menu
    Facebook X (Twitter) Instagram
    Facebook X (Twitter) Instagram
    India VaaniIndia Vaani
    வரி விளம்பரம்
    Tuesday, December 16
    • Home
    • மாநிலம்
    • மாவட்டம்
    • தேசியம்
    • உலகம்
    • அரசியல்
    • ஆன்மீகம்
    • சினிமா
    • விளையாட்டு
    • கல்வி
    • மேலும்
      • வணிகம்
      • மருத்துவம்
      • அறிவியல்
      • தொழில்நுட்பம்
      • லைஃப்ஸ்டைல்
      • சிறப்பு கட்டுரைகள்
    India VaaniIndia Vaani
    Home»அறிவியல்»AI எதிராக பாரம்பரிய மாதிரிகள்: வானிலை முன்னறிவிப்பின் புதிய சகாப்தம் | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    அறிவியல்

    AI எதிராக பாரம்பரிய மாதிரிகள்: வானிலை முன்னறிவிப்பின் புதிய சகாப்தம் | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    adminBy adminDecember 14, 2025No Comments3 Mins Read
    Share Facebook Twitter Pinterest Copy Link LinkedIn Tumblr Email VKontakte Telegram
    AI எதிராக பாரம்பரிய மாதிரிகள்: வானிலை முன்னறிவிப்பின் புதிய சகாப்தம் | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    Share
    Facebook Twitter Pinterest Email Copy Link


    AI vs. பாரம்பரிய மாதிரிகள்: வானிலை முன்னறிவிப்பின் புதிய சகாப்தம்

    வானிலை முன்னறிவிப்புகளுக்கு எந்த நேரத்திலும் உத்தரவாதம் அளிக்க முடியாது; எனவே, பொது எச்சரிக்கைகளை வழங்குதல் அல்லது புதுப்பிக்கத்தக்க ஆற்றலை நிர்வகித்தல் போன்ற முடிவுகளை எடுப்பதற்கு சாத்தியமான விளைவுகளின் வரம்பைப் புரிந்துகொள்வது முற்றிலும் அவசியம். வழக்கமான முன்னறிவிப்புகள், வளிமண்டலத்தின் இயற்பியல் அடிப்படையிலான உருவகப்படுத்துதல்களை உள்ளடக்கிய எண்ணியல் வானிலை கணிப்பைச் சார்ந்துள்ளது.இயந்திர கற்றல் வானிலை முன்னறிவிப்பு சமீபத்தில் ஒற்றை முன்னறிவிப்புகளின் துல்லியத்தை அதிகரிக்க முடிந்தது; இருப்பினும், நிச்சயமற்ற தன்மை மற்றும் ஆபத்தைக் காட்டும் திறன் இன்னும் அரிதாகவே உள்ளது. GenCast என்ற புதிய மாடல் அதை மாற்றுகிறது.நேச்சரில் வெளியிடப்பட்ட ஒரு ஆய்வு, பல தசாப்தங்களாக மறு பகுப்பாய்வு தரவுகளில் பயிற்சி பெற்ற மாதிரியான GenCast, 15 நாட்களுக்கு வேகமான, நிகழ்தகவு உலகளாவிய முன்னறிவிப்புகளை உருவாக்க முடியும் என்று கூறுகிறது, இது நிச்சயமற்ற தன்மையை அடையாளம் காண்பது மட்டுமல்லாமல், நம்பத்தகுந்த வானிலை பரிணாமங்களின் குழுமங்களையும் வழங்குகிறது. இது உயர் தெளிவுத்திறனில் இயங்குகிறது மற்றும் குறுகிய காலத்திற்குள் அதிக எண்ணிக்கையிலான மாறிகளை கணிக்க முடியும். இந்த வியக்க வைக்கும் சாதனையானது, ஒரு குறிப்பிட்ட பிராந்தியத்தில் மட்டுமின்றி, உலகெங்கிலும் உள்ள எல்லா இடங்களிலும், திட்டமிடல் மற்றும் பாதுகாப்பின் அடிப்படையில் கணிப்புகளை மிகவும் துல்லியமாகவும், விரைவாகவும், மேலும் மதிப்புமிக்கதாகவும் மாற்றும் ஆற்றலைக் கொண்டுள்ளது.

    வானிலை முன்னறிவிப்பின் எதிர்காலம்: இயந்திர கற்றல் கணிப்புகளை எவ்வாறு மாற்றுகிறது

    GenCast என்பது ஒரு இயந்திர கற்றல் அமைப்பாகும், இது பல தசாப்தங்களாக உலகளாவிய மறுபகுப்பாய்வு தரவுகளில் பயிற்சியளிக்கப்பட்டது. எதிர்காலத்தில் பல்வேறு வானிலை காட்சிகளை ஒன்றுக்கு பதிலாக விளக்குவதற்கு இது ஒரு உருவாக்கும் முறையைப் பயன்படுத்துகிறது. இந்த மாதிரியானது 0.25° அட்சரேகை-தீர்க்கரேகையின் தெளிவுத்திறனில் இயங்குகிறது மற்றும் 15 நாட்கள் வரை 12-மணிநேர அதிகரிப்பில் முன்னோக்கி செல்லும். நிச்சயமற்ற தன்மையை சித்தரிப்பதற்காக, GenCast சீரற்ற முன்னறிவிப்புகளின் குழுமத்தை உருவாக்குகிறது, ஒவ்வொன்றும் சாத்தியமான வானிலை பாதையை குறிக்கும். மாடல் வளிமண்டல மாறிகளின் சக்தி நிறமாலையுடன் கடந்த தரவுகளிலிருந்து இடஞ்சார்ந்த மற்றும் தற்காலிக தொடர்புகளைப் பெறுகிறது. இது மறுபகுப்பாய்வில் பயிற்றுவிக்கப்பட்டதால், GenCast சிறந்த வரலாற்று புனரமைப்புகளின் பலனை அனுபவிக்கிறது, அதே நேரத்தில் இது முன்னறிவிப்புகளை பாரம்பரிய குழும உருவகப்படுத்துதல்களை விட மிக விரைவாக செய்கிறது.

    செயற்கைக்கோள் தரவு மற்றும் AI: உலகளாவிய முன்கணிப்புக்கான சக்திவாய்ந்த ஜோடி

    GenCast மூன்று முதன்மை நன்மைகளைக் கொண்டுள்ளது.

    1. இது விண்வெளி மற்றும் நேரம் ஆகிய இரண்டிலும் இயற்கையான மாறுபாட்டைப் பராமரிக்கும் தனித்துவமான, தனிப்பட்ட வானிலைப் பாதைகளை உருவாக்குகிறது.
    2. அதன் விளிம்பு முன்னறிவிப்பு விநியோகங்கள் மிகவும் துல்லியமானவை, அதாவது கணிக்கப்பட்ட நிகழ்தகவுகள் கவனிக்கப்பட்ட அதிர்வெண்களுடன் ஒத்துப்போகின்றன, இதனால் ஆபத்து மதிப்பீடுகளில் நம்பிக்கையை மேம்படுத்துகிறது.
    3. GenCast இடஞ்சார்ந்த மற்றும் தற்காலிக சார்புகளை பிரதிபலிக்கிறது, இது காற்றாலை சக்தி மற்றும் வெப்பமண்டல சூறாவளி தடங்கள் போன்ற பிராந்திய நிகழ்வுகளின் சிறந்த கணிப்புகளை அனுமதிக்கிறது.

    தவிர, மாடல் மிகவும் மெதுவாக இல்லை: சில நிமிடங்களில், இது ஒரு முழுமையான 15-நாள் உலகளாவிய குழுமத்தை உருவாக்க முடியும், இதனால் விரைவான மேம்படுத்தல்கள் மற்றும் அதிக அணுகலை அனுமதிக்கிறது. அவசரகால மேலாளர்கள், கிரிட் ஆபரேட்டர்கள் மற்றும் சரியான நேரத்தில் நிகழ்தகவுத் தகவல் தேவைப்படும் பிற பயனர்களின் நிகழ்நேர முடிவெடுக்கும் செயல்முறைக்கு ஆதரவாக அதிக விரைவான கணிப்புகள் பயன்படுத்தப்படலாம்.

    ஒப்பிடும்போது செயல்திறன்: GenCast vs ENS

    சோதனைகளில் அதிக எண்ணிக்கையிலான இலக்குகளில் ECMWF இன் சிறந்த செயல்பாட்டுக் குழுவான ENS ஐ ஜென்காஸ்ட் கணிசமாக விஞ்சியது. ஜென்காஸ்ட் கிட்டத்தட்ட அனைத்து மாறிகள் மற்றும் சோதனை நேரங்களுக்கு மிகவும் திறமையானதாக இருந்தது என்பதை ஒப்பீடுகள் வெளிப்படுத்தின, குறிப்பாக இது தீவிர நிகழ்வுகளின் சிறந்த முன்னறிவிப்புகளை செய்ய முடிந்தது. கூடுதலாக, இது வெப்பமண்டல சூறாவளி பாதை கணிப்பு மற்றும் உள்ளூர் காற்றாலை சக்தி கணிப்புகளின் துல்லியத்தை நீட்டித்தது, கூட்டு இடஞ்சார்ந்த வடிவங்களின் துல்லியமான அடையாளம் மிகவும் முக்கியமானது. ML-அடிப்படையிலான நிகழ்தகவு முன்கணிப்பு முறையானது, உயர்தர மறுபகுப்பாய்வு தரவுகளில் பயிற்சி பெற்றால், ஒரு அதிநவீன இயற்பியல் அடிப்படையிலான குழுமத்தை விட குறைந்தபட்சம் சிறந்ததாகவோ அல்லது அதைவிட சிறந்ததாகவோ இருக்கும் என்று இத்தகைய மேம்பாடுகள் சுட்டிக்காட்டுகின்றன. வேகமான தலைமுறை காலத்தின் காரணமாக, GenCast அடிக்கடி புதுப்பிப்புகளை வழங்க முடியும், இது வேகமாக வளரும் வானிலை சூழ்நிலைகளில் ஒரு சிறந்த நன்மை.

    பயன்பாடுகள் மற்றும் தாக்கம்

    GenCast இன் வேகமும் திறமையும் பல நடைமுறைக் காட்சிகளைக் கொண்டு வருகின்றன. கட்டத்தின் ஆபரேட்டர்கள் காற்று மற்றும் சூரிய ஒளியின் நிகழ்தகவு முன்னறிவிப்புகளைப் பயன்படுத்தி ஆற்றலின் விநியோகம் மற்றும் தேவையை சமப்படுத்தவும், இதனால் குறைப்பைக் குறைக்கவும் முடியும். அவசரநிலைகளின் மேலாளர்கள் வெள்ளம், வெப்ப அலைகள் மற்றும் புயல்களுக்கான உள்ளூர் இடர் மதிப்பீடுகளை விரைவாகப் பெறலாம், இதனால் அவர்கள் வெளியேற்றங்கள் மற்றும் வளங்களை முன்கூட்டியே நிலைநிறுத்த முடியும். வானிலை அபாயத்தை மிகவும் திறமையாக விலை நிர்ணயம் செய்ய முடியும், மேலும் இழப்புகளுக்கான திட்டமிடல் செயல்படுத்தப்படும் காப்பீடு மற்றும் நிதித் துறைகளால் செய்யப்படலாம். காலநிலை மாற்றத்தின் விளைவுகள் மற்றும் உள்கட்டமைப்பின் தேவையான வலிமையைப் புரிந்துகொள்வதற்கான விரிவான காட்சி ஆய்வுகளை நடத்தும் திறன் விஞ்ஞானிகளுக்கு வழங்கப்பட்டுள்ளது.சிறந்த இயற்பியல் அடிப்படையிலான குழுமங்களுக்கு போட்டியாக, நவீன உற்பத்தி இயந்திர கற்றல் விரைவான மற்றும் நம்பகமான நிகழ்தகவு வானிலை முன்னறிவிப்புகளை வழங்க முடியும் என்பதை GenCast விளக்குகிறது. GenCast யதார்த்தமான வானிலைப் பாதைகளின் குழுமங்களை உருவாக்குவதன் மூலம் நிச்சயமற்ற தன்மையைப் பிடிக்கிறது, தீவிர நிகழ்வு முன்னறிவிப்பை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் ஆற்றல் முதல் அவசரகால பதில் வரையிலான நடைமுறை பயன்பாடுகளை ஆதரிக்கிறது. தெளிவுத்திறனை விரிவுபடுத்துவதும் கணக்கீட்டுச் செலவைக் குறைப்பதும் இன்னும் சவால்களாக இருந்தாலும், மாதிரி வடிகட்டுதல் மற்றும் செயல்பாட்டு நுணுக்கமாக்கல் ஆகியவை தெளிவான பாதைகளை வழங்குகின்றன. இந்த முறைகள் முதிர்ச்சியடையும் போது, ​​கணிப்புகள் எவ்வாறு உருவாக்கப்படுகின்றன மற்றும் பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதை அவை மாற்றலாம், நிகழ்தகவு வானிலை தகவலை மிகவும் துல்லியமானதாகவும், சரியான நேரத்தில் மற்றும் உலகளாவிய முடிவெடுப்பவர்களுக்கு அணுகக்கூடியதாகவும் ஆக்குகிறது.

    Share. Facebook Twitter Pinterest LinkedIn Tumblr Email Telegram Copy Link
    admin
    • Website

    Related Posts

    அறிவியல்

    அதிர்ச்சியூட்டும் புதிய சான்றுகள் பண்டைய எகிப்தின் காலவரிசை கிட்டத்தட்ட ஒரு நூற்றாண்டு வரை முடக்கப்பட்டிருக்கலாம் என்று கூறுகிறது | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    அறிவியல்

    பெர்முடா முக்கோணத்தில் புதிய கண்டுபிடிப்பு விஞ்ஞானிகளை திகைக்க வைக்கிறது: மேற்பரப்பிற்கு அடியில் 20 கிமீ தடிமன் கொண்ட பாறை அடுக்கு | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    அறிவியல்

    உலகளாவிய இணையத்தை விரிவுபடுத்தும் ULA Atlas V டிசம்பர் 16 அன்று 27 Amazon Leo செயற்கைக்கோள்களை விண்ணில் செலுத்த உள்ளது | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    அறிவியல்

    மற்ற சூரிய குடும்பங்களில் உள்ள கிரகங்களை விண்வெளி ஏஜென்சிகள் எப்படி கண்டுபிடிக்கின்றன | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    அறிவியல்

    வால் நட்சத்திரம் 3I/ATLAS பிரகாசமாகி, பூமியை நெருங்கும் போது பச்சை நிறமாக மாறுகிறது, இது விண்மீன் அமைப்பு மற்றும் ஆரம்பகால நட்சத்திர அமைப்பு தோற்றத்தை வெளிப்படுத்துகிறது – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    அறிவியல்

    பெர்முடாவின் கீழ் காணப்படும் பாரிய மறைவான பாறை அடுக்கு பூமியின் மேன்டில் கோட்பாட்டை சவால் செய்கிறது | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    December 15, 2025
    Add A Comment
    Leave A Reply Cancel Reply

    Recent Posts

    • 41 வயதில் சௌமியா டாண்டன்: எப்படி எளிமையான உணவுப் பழக்கம், உணவுக் கட்டுப்பாடு அல்ல, அவளைப் பொருத்தமாகவும் அமைதியாகவும் வைத்திருக்கிறது | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    • ரோ கன்னா, பிரமிளா ஜெயபால் மற்றும் பிற இந்திய அமெரிக்க தலைவர்கள் பிரவுன் பல்கலைக்கழக துப்பாக்கிச் சூடுக்குப் பிறகு துப்பாக்கி பாதுகாப்புக்கு அழைப்பு விடுத்துள்ளனர் | உலகச் செய்திகள் – தி டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    • அரிசி தவிடு மற்றும் சூரியகாந்தி எண்ணெய்: இதயம், கொழுப்பு மற்றும் ஒட்டுமொத்த ஆரோக்கியத்திற்கு எந்த சமையல் எண்ணெய் ஆரோக்கியமானது | – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    • மூளை டீஸர்: ஒரு சூப்பர் ஜீனியஸால் மட்டுமே இந்த வைரஸ் புதிரை நொடிகளில் தீர்க்க முடியும் – டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா
    • புளோரிடா மருத்துவர் மர்மமான சூழ்நிலையில் டாலர் மர உறைவிப்பாளரில் இறந்து கிடந்தார் | உலகச் செய்திகள் – தி டைம்ஸ் ஆஃப் இந்தியா

    Recent Comments

    No comments to show.

    Archives

    • December 2025
    • November 2025
    • October 2025
    • September 2025
    • August 2025
    • July 2025
    • June 2025
    • May 2025
    • April 2025

    Categories

    • அறிவியல்
    • ஆன்மீகம்
    • உலகம்
    • கல்வி
    • சினிமா
    • தேசியம்
    • தொழில்நுட்பம்
    • மாநிலம்
    • லைஃப்ஸ்டைல்
    • வணிகம்
    • விளையாட்டு
    © 2025 India Vaani
    • Home

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.

    Ad Blocker Enabled!
    Ad Blocker Enabled!
    Our website is made possible by displaying online advertisements to our visitors. Please support us by disabling your Ad Blocker.