यूके और कनाडा के शोधकर्ताओं द्वारा एक संयुक्त प्रयास के माध्यम से निर्मित, सिस्टम पारंपरिक मौसम के मॉडल से बचता है जो भारी कंप्यूटिंग और गणितीय सिमुलेशन पर भरोसा करते हैं। इसके बजाय, यह मौसम के पूर्वानुमानों को जल्दी से बनाने के लिए एक प्रकार की मशीन सीखने का उपयोग करता है।

इस परियोजना में कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय, टोरंटो विश्वविद्यालय में वेक्टर संस्थान और एलन ट्यूरिंग इंस्टीट्यूट में वेक्टर संस्थान शामिल थे। उनके निष्कर्ष थे जर्नल नेचर में प्रकाशित।

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पेपर हैंड्स बनाम डायमंड हैंड्स: क्रिप्टो स्लैंग समझाया (एनिमेटेड)

पुराने सिस्टम के विपरीत जो वातावरण का अनुकरण करने के लिए समीकरणों का उपयोग करते हैं, Aardvark मौसम डेटा के बड़े सेट से सीखकर काम करता है। यह विस्तृत पूर्वानुमान उत्पन्न करें वैश्विक स्तर पर हवा, आर्द्रता, तापमान और हवा के दबाव के लिए।

यह भी स्थानीय स्तर की रिपोर्ट प्रदान करता हैजैसे कि जमीनी स्तर के तापमान और हवा की गति। सिस्टम तीन मुख्य भागों का उपयोग करके इसे संभालता है: डेटा पढ़ने के लिए एक एनकोडर, इसका विश्लेषण करने के लिए एक प्रोसेसर, और इसे पूर्वानुमान जानकारी में बदलने के लिए एक डिकोडर।

चार NVIDIA A100 GPUs का उपयोग करना, Aardvark कर सकते हैं लगभग एक सेकंड में एक पूर्ण वैश्विक पूर्वानुमान को पूरा करें। यह तेज प्रक्रिया अधिक लगातार अपडेट और आसान फाइन-ट्यूनिंग के लिए अनुमति देती है।

Aardvark मौसम उन स्थानों की भी मदद कर सकता है जो महंगे मौसम प्रणालियों को वहन नहीं कर सकते क्योंकि इसके लिए कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है।

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