მანქანური სწავლება და ჰიბრიდული მიდგომები ამინდსა და კლიმატში
საკვანძო სიტყვები:
დიდი მონაცემები, მანქანური სწავლება, ნეირონული ქსელი, CEMS (კლიმატისა და გარემოს მონიტორინგი კოსმოსიდან), ECMWF-ის ხელოვნური ინტელექტის პროგნოზირების სისტემა (AIFS), ჰიბრიდული მიდგომაანოტაცია
კლიმატის ცვლილება ერთ-ერთი უმნიშვნელოვანესი გლობალური გამოწვევაა, რომლის მართვაც აუცილებელია. ბუნებრივი გარემოს გაგება სულ უფრო მნიშვნელოვანი ხდება კლიმატის ცვლილების ნეგატიურ ზემოქმედებასა და ანთროპოგენურ ზეწოლაზე რეაგირებისთვის, ასევე მათ წყალზე, ენერგეტიკულ და სასურსათო უსაფრთხოებაზე, ინფრასტრუქტურაზე, ადამიანის ჯანმრთელობასა და ბუნებრივ საფრთხეებზე. ნაშრომში განხილულია მანქანური სწავლების გამოყენება ამინდსა და კლიმატში, მისი შემდგომი განვითარება და ECMWF-ის საქმიანობა და მიღწევები მანქანური სწავლების/ხელოვნური ინტელექტის მეთოდების შექმნაში და გამოყენებაში. ეს ასევე მნიშვნელოვანი ინტერდისციპლინარული გამოწვევაა, რომელიც მოიცავს თითქმის ყველა სამეცნიერო სფეროს. ხელოვნური ინტელექტისა და მანქანური სწავლების (AI/ML) აპლიკაციები ბოლო დროს ფართოდ გავრცელდა ყველა სფეროში. მანქანურ სწავლებას შეუძლია გააუმჯობესოს გამოთვლები კომპონენტების დამატებით ან პროცესის ზოგიერთი ნაწილის ჩანაცვლებით. ეს არის ის, რასაც „ჰიბრიდულ“მიდგომას უწოდებენ. სამაგიეროდ, მანქანურ სწავლებას (ML) ასევე შეუძლია მთლიანად ჩაანაცვლოს მთელი მოდელი გაცილებით დაბალი გამოთვლითი ხარჯებით. გარდა ამისა, ხელოვნური ინტელექტი/მანქანური სწავლება (AI/ML) ხსნის გარკვეულ გზებს სხვა პროცესებში, როგორიცაა წყალდიდობის პროგნოზირება, ხანძრის საფრთხის პროგნოზირება, დაკვირვებების მონიტორინგი, სუპერკომპიუტერის მართვა ან მომხმარებლის გამოცდილების გაუმჯობესება.
