Beiträge von Storm Chaser

Chronic53 geçmiş olsun

Zitat von xhacker09x

https://www.mynet.com/her-yil-ortaya…er-110107085896

Modern Robinhood

Hadi bakalım yağmurlarımıza kavuşuyoruz saatler kaldı...

Vanuatu 7.0 deprem

Galatasaraya 3 lü defans çıkılır mı arkadaş ya FM'de bile yapmazsın.

Zitat von Tamarisk

Hocam o zaman tahmin konusu açında biraz moralleri toparlayalım bekliyoruzz!

Yağmurlar için mi?

Gerçekler bunlar dostlar. Korkunç bir kış. Böyle rezil bir kış ilk yarısı görmedim.

Modelde uzun vadede Sibirya soğukların bize kaymasında engelleme görevi yapacak bir alana yerleşiyor. Bu mevsimsel tahminlerde görünüyordu malesef.

Zitat von Aykut

Yağmurlar geliyor en azından

"Ne kadar büyük ya da küçük olursa olsun, düşmanınızın gücünü hafife almayın, bir gün zararınıza olabilir. " Attila

Yapay zeka orta vadeli hava tahmine de el attı. ECMWF HRES'in başarısı geçilmiş.

"Dünyadaki en doğru deterministik operasyonel orta menzilli hava tahmin sisteminin yanı sıra önceki tüm ML temellerinden daha iyi performans gösteren "GraphCast" adlı makine öğrenimi (ML) tabanlı bir hava durumu simülatörünü kullanıma sunuyoruz. GraphCast, bir Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi'nin (ECMWF) ERA5 yeniden analiz arşivinden geçmiş hava durumu verileri üzerinde eğittiğimiz, grafik sinir ağlarına ve yeni bir yüksek çözünürlüklü çok ölçekli ağ temsiline dayalı otoregresif model. Ekvatorda kabaca 25 x 25 kilometre çözünürlüğe karşılık gelen 0,25 derecelik bir enlem-boylam ızgarasında, her biri 37 dikey basınç seviyesinde beş yüzey değişkeni ve altı atmosferik değişkenin 6 saatlik zaman aralıklarında günlük tahminleri. Sonuçlarımız, değerlendirdiğimiz 2760 değişken ve teslim süresi kombinasyonlarının %90,0'ında GraphCast'in ECMWF'nin deterministik operasyonel tahmin sistemi HRES'ten daha doğru olduğunu gösteriyor.
GraphCast ayrıca bildirdiği 252 hedefin %99,2'sinde önceki en doğru ML tabanlı hava tahmini modelinden daha iyi performans gösterir.
GraphCast, Cloud TPU v4 donanımında 60 saniyenin altında 10 günlük bir tahmin (35 gigabayt veri) oluşturabilir. Geleneksel tahmin yöntemlerinden farklı olarak, ML tabanlı tahmin, verilerle iyi ölçeklenir: daha büyük, daha kaliteli ve daha yeni veriler üzerinde eğitim alarak, tahmin becerisi gelişebilir. Bu sonuçlar birlikte, hava durumu modellemesini ML ile tamamlama ve iyileştirme, hızlı, doğru tahmin için yeni fırsatlar açma ve fizik bilimlerinde ML tabanlı simülasyon vaadinin gerçekleştirilmesine yardımcı olma yolunda önemli bir adımı temsil ediyor."

DeepMind ve Google GraphCast'i Tanıttı: Hızlı ve Ölçeklenebilir Bir Makine Öğrenimi Hava Durumu Simülatörü

İnsanlar, kıyafet seçiminden kasırga durumunda ne yapacaklarına kadar hayatlarının her alanında tahmin edilen hava durumunu hesaba katarlar. Tipik olarak üç ila yedi gün arasında olan bir zaman çerçevesi üzerinden yapılan tahmin, orta vadeli tahmin olarak adlandırılır. Tarım, inşaat, seyahat vb. gibi birçok sektör, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) gibi hava büroları tarafından günde dört defaya kadar sunulan "orta vadeli" hava tahminlerine güvenir.

Her ikisi de devasa yüksek performanslı bilgi işlem (HPC) kümeleri kullanılarak simüle edilen orta vadeli hava durumu tahminlerinin iki ana bölümü vardır. İlk bölüm, uydular, meteoroloji istasyonları, gemiler vb. ; bu modeller tipik olarak sayısal hava tahmini (NWP) kullanılarak oluşturulur.

Bununla birlikte, simülasyonları yürütmek için hesaplamalı kümelere dayanan geleneksel NWP tabanlı tahmin modelleri, sürekli artan miktardaki hava durumu verileri nedeniyle verimli bir şekilde ölçeklenemez. Doğrulukları, insan uzmanların zaman alıcı ve kaynak yoğun girdilerine bağlıdır.

DeepMind ve Google tarafından yapılan yeni çalışma, verilerle iyi ölçeklenen ve 60 saniyenin altında 10 günlük bir tahmin oluşturabilen makine öğrenimi (ML) tabanlı bir hava durumu simülatörü olan GraphCast'i sunuyor. En gelişmiş makine öğrenimi tabanlı kıyaslamalar ve dünyadaki en doğru deterministik operasyonel orta menzilli hava tahmin sistemi ile karşılaştırıldığında, GraphCast zirveye çıkıyor.

"GraphCast: Learning Skillful Medium-Range Global Weather Forecasting" adlı makalelerinde belirtildiği gibi, GraphCast bir otoregresif model oluşturmak için bir "kodlama-işlem-kod çözme" düzenlemesinde grafik sinir ağlarını (GNN'ler) kullanır. Araştırmacılara göre, sıvıların ve diğer malzemelerin karmaşık fiziğini öğrenmek, GNN tabanlı tasarımlar için idealdir. Ek olarak, giriş grafiği yapıları bir temsilin bölümleri arasındaki etkileşimleri belirlediğinden, girdi grafiği yapıları herhangi bir uzamsal etkileşim modelini simüle etmek için kullanılabilir. Ekip, minimum mesaj geçiş ek yükü ile uzun menzilli etkileşimlere izin veren yeni bir dahili çok ağlı temsil tekniği geliştirerek bu GNN özelliğinden yararlanır.

GraphCast'teki üç aşamalı simülasyon süreci şu şekildedir:

Izgara noktalarından çoklu ağa yönlendirilmiş kenarlara sahip GNN, orijinal enlem-boylam ızgarasından gelen girdi verilerini çoklu ağ üzerinde öğrenilmiş özelliklere eşlemek için kullanılır.
Derin bir GNN, uzun menzilli kenarların bilginin uzay boyunca verimli bir şekilde yayılmasına izin verdiği çoklu ağda öğrenilmiş mesaj geçişini gerçekleştirmek için kullanılır.
Kod çözücü, nihai çoklu ağ gösterimini enlem-boylam ızgarasına eşler ve gerekli her şeyi gerçekleştirir.
Ekip, GraphCast'i tek bir Cloud TPU v4 cihazında test etti. Bulguları, GraphCast'in 60 saniyenin altında 0,25° çözünürlükle 10 günlük bir tahmin üretebileceğini gösteriyor. GraphCast performansı, 2.760 değişkenin %90'ında Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi'nin yüksek çözünürlüklü (HRES) NWP tabanlı deterministik operasyonel tahmin sisteminden daha iyi performans gösteriyor. Ayrıca 252 hedefin %99,2'sinde mevcut en doğru makine öğrenimi tabanlı hava tahmini modelinden daha iyi performans gösterir.

Bu çalışma, fiziksel bilimlerin diğer alanlarında ML tabanlı simülasyonların kullanımını ilerletmektedir. Ekip, çalışmalarının hızlı ve doğru hava tahmini için yeni olanaklar açacağına inanıyor.

DeepMind and Google Introduce GraphCast: A Fast and Scalable Machine Learning Weather Simulator

People account for the forecasted weather in every aspect of their lives, from choosing an outfit to what to do in the event of a hurricane. Forecasting over a…

www.marktechpost.com

Ocağın 20'sine kadar ciddi bir karlı sistem beklentim bulunmamakta.

Şimdiye kadar ki en kötü kış ilk yarılarından biri oluyor.

Londra efsane kutladı, 2020 Pariste en son böyle bu kadar görkemli kutlama görmüştüm.

Herkese mutlu bir yeni yıl dilerim arkadaşlar. Yoğunluktan dolayı giremedim.

Eyvah eyvah durum bayağı sıkıntılı demek ki

Erzurumlular, kar duasına çıktı

Son 31 yılın en kurak kışını geçirdiklerini belirten Erzurumlular, kar duası için ellerini semaya açtı. Duaya katılanlardan Şamil Şekeroğlu, “Bu havalar hayra…

www.ensonhaber.com

Muhteşem olmuş emeğine sağlık. Bu doğa fenomeni detaylı bir makaleyi hak ediyordu.

Zitat von Boeing 777

Küçük Sinekli,Silivri

https://streamable.com/htsk5x

Araba camına bakılırsa net saf kar. Sezonun ilk karı hayırlu uğurlu olsun.

Zitat von ErdiE

İlk gol haberi geldi Anlık Kısıklı

Sulu karı kar mı sayıyorsunuz ya