Компьютерный прогноз погоды: новый алгоритм превосходит компьютерных систем

Экспоненциальный рост вычислительной мощности компьютера, за последние 60 лет в ближайшее время может прекратиться. Сложные системы, такие как те, которые используются в прогнозе погоды, например, требуют высокой вычислительной мощности, но затраты на запуск суперкомпьютерах для обработки больших объемов данных может стать ограничивающим фактором. Исследователи из Университета Майнца (JGU) в Германии и Università делла школа итальянской Швейцарии (USI) в Лугано в Швейцарии недавно представила алгоритм, который может решать сложные задачи с поразительной объекта, даже на персональном компьютере.

Экспоненциальный рост достигнет своего предела

В прошлом, мы наблюдаем постоянное ускорение в вычислительной мощности, как предсказано законом Мура, но сейчас выглядит так, как будто этот экспоненциальный рост ограничен. Новые разработки полагаться на искусственный интеллект и машинное обучение, но связанные с ней процессы во многом не известны и понятны. «Многие методы машинного обучения, такие как очень популярный глубокого обучения, очень успешно, но работает как черный ящик, который означает, что мы не знаем точно, что происходит. Мы хотели понять, как искусственный интеллект работает и лучше понять задействованных связей», — сказал профессор Сюзанна Гербер, специалист в области биоинформатики из Университета Майнца. Вместе с профессором Илья Horenko, компьютерный эксперт в Università делла Швейцария Italiana и Меркатора сотрудник Свободном университете Берлина, ею была разработана методика для проведения невероятно сложных вычислений по низкой цене и с высокой надежностью. Gerber и Horenko, вместе со своими соавторами обобщили свои концепции в статье, озаглавленной «недорогое масштабируемое дискретизации, прогнозирование и выбор характеристик для сложных систем», недавно опубликованной в журнале Science авансы. «Этот метод позволяет нам выполнять поставленные задачи на стандартном ПК, которые ранее потребовалось бы суперкомпьютер», — подчеркнул Horenko. В дополнение к прогнозам погоды, исследования ознакомиться с многочисленными возможностями применения, такими как при решении задач классификации в области биоинформатики, анализа изображений и медицинской диагностики.

Разбиение сложных систем на отдельные компоненты

Представленная статья является результатом многолетней работы по разработке этого нового подхода. По данным Gerber и Horenko, процесс основан на принципе Лего, в соответствии с которым сложные системы разбиваются на отдельные государства или узоры. С помощью всего нескольких моделей или компонентов, т. е. три или четыре десятка, большие объемы данных могут быть проанализированы и их поведение может быть предсказано. «Например, пользование СПА-алгоритм мы можем сделать на основе данных прогноза температуры поверхности земли в Европе на день вперед и есть ошибка предсказания, только 0.75 градусов по Цельсию», — сказал Гербер. Все это работает на обычном ПК и имеет коэффициент ошибок, который на 40 процентов лучше, чем у компьютерных систем, обычно используемых метеорологических служб, в то же время значительно дешевле.

СПА или масштабируемые вероятностной аппроксимации математически-обоснованной концепции. Метод может быть полезен в различных ситуациях, которые требуют больших объемов данных, которые будут обрабатываться автоматически, например, в биологии, например, когда большое количество клеток должны быть классифицированы и сгруппированы. «Что особенно полезно о результате, то мы можем понять, какие характеристики были использованы для сортировки клеток», — добавил Гербер. Еще одна потенциальная область применения неврология. Автоматизированный анализ ЭЭГ-сигналов может послужить основой для оценки состояния головного мозга. Он даже может использоваться в диагностике рака молочной железы, а маммография изображения могут быть проанализированы, чтобы предсказать результаты возможной биопсии.

«СПА-алгоритм может быть применен в ряде областей, от модели Лоренца к молекулярной динамики аминокислот в воде», — заключил Horenko. «Процесс идет легче и дешевле, а результаты лучше по сравнению с нынешней государство-оф-искусство суперкомпьютеров.»

сделать разницу: спонсорские возможности