Microsoft ka zbuluar përparime në aftësitë e tij të parashikimit të motit, duke përmirësuar ndjeshëm saktësinë e parashikimeve për mbulimin e reve dhe reshjet. Këto përditësime janë integruar në platformën Weather from Microsoft Start, duke përdorur inteligjencën artificiale për të bashkuar të dhënat nga burimet e radarit dhe satelitit.
Përdoruesit mund t’i qasen këtij informacioni të përmirësuar të motit nëpërmjet integrimit të tij në Windows 10, Windows 11, Microsoft Edge. , Bing dhe aplikacionet celulare Bing dhe Microsoft Start.
Sipas një studimi të pavarur të porositur nga Microsoft, Weather nga Microsoft Start është njohur për saktësinë kryesore të parashikimit.
Rreshjet e drejtuara nga AI-ja e tanishme
Që nga viti 2021, Moti nga Microsoft Start ka operuar një reshje afatshkurtër modeli i transmetimit të tanishëm i mundësuar nga AI gjeneruese. Ky model, i përditësuar çdo dy minuta, ofron parashikime hiper-lokale në një rezolucion prej 1 kilometër deri në katër orë përpara. Integrimi i të dhënave të radarit dhe satelitit trajton çështjen e harduerit të kufizuar të radarit të motit në rajone të ndryshme, duke rritur saktësinë e përgjithshme të parashikimeve.
Modeli i përditësuar është katër herë më i madh se paraardhësi i tij dhe parashikon si radarët e simuluar ashtu edhe satelitët. reflektim. Kjo qasje e dyfishtë mbush boshllëqet e të dhënave dhe përmirëson besueshmërinë e parashikimit. Modelit të kanalit të radarit iu dha gjashtë herë më shumë peshë gjatë trajnimit të AI krahasuar me modelin satelitor, duke reflektuar rëndësinë më të lartë të të dhënave të marra nga radari. Microsoft përdori një qasje të të mësuarit kundërshtar, duke përdorur një model gjenerues kundërshtar (GAN) për të rritur realizmin e parashikimeve. Diskriminuesit hapësinorë dhe kohorë përmirësojnë respektivisht besnikërinë vizuale dhe qëndrueshmërinë kohore.
Modeli i ri ka zhbllokuar aftësinë për përdoruesit të përjetojnë parashikime dhe harta të vazhdueshme të reve dhe reshjeve. Reflektueshmëria e simuluar e radarit vlerësohet duke kontrolluar saktësinë dhe rikujtimin për pragje të ndryshme reflektimi që tregojnë reshje të ndryshme. Parashikimet e imazheve satelitore krahasohen kundrejt qëndrueshmërisë duke përdorur metrika si MSE, MAE, PSNR, MS-SSIM për ngjashmërinë dhe rezultatet FID për mprehtësinë. Kjo qasje gjithëpërfshirëse siguron që Moti nga Microsoft Start të sigurojë informacione më të sakta dhe më të besueshme të motit globalisht.
Saktësi e përmirësuar e parashikimit
Testimi i brendshëm në standardet si p.sh. një href=”https://sevir.mit.edu/”>Të dhënat e të dhënave SEVIR tregon se modeli i Microsoft Start renditet afër kryesimit, duke ofruar parashikime deri në dy herë më larg se modelet e tjera gjeneruese të AI si DGMR (2021) dhe PreDiff (2023). Funksioni i humbjes së trajnimit të modelit përfshin humbjen e regresionit sipas pikselit dhe humbjen kundërshtare, me parametrin α të akorduar për të balancuar rastet e humbura të shiut dhe paragjykimin e shiut. Përdorimi i humbjes L1 në vend të L2 parandalon që modeli të penalizohet tepër për mungesën e kushteve ekstreme të reshjeve.
Prodhimi i një modeli parashikimi global me të dhëna të përditësuara përfshin sfida të tilla si menaxhimi i vonesës së lartë dhe efektet e segmentimit. Arkitektura e gjeneratorit plotëson kushtet e ekuivarencës së përkthimit, operacioneve të pakufizuara në hapësirë dhe gjurmës së ulët të memories, duke lejuar fleksibilitet në madhësinë e dritares gjatë trajnimit dhe përfundimit. Kjo i ka mundësuar Microsoft-it të ofrojë parashikime të sakta edhe gjatë ndërprerjeve të të dhënave satelitore.
