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While our friend Sam Altman and his minions talk about AGI (Artificial General Intelligence) and try to scare us with the idea of putting us out of work and even destroying the integrity of the human race, the Google Deepmind team surprises us with its AI tools for specific topics, also called ANI (Artificial Narrow Intelligence) as has been the case with its Alphafold tool that predicts protein folding.
Mientras al amigo Sam Altman y sus secuaces se les llena la boca de AGI (Inteligencia Artificial General) e intentan amedrentarnos con dejarnos sin trabajo e incluso acabar con la integridad de la raza humana, el equipo de Google Deepmind nos sorprende con sus herramientas de IA para temas concretos, también llamado ANI (Artificial Narrow Inteligencia) como ha sido el caso de su herramienta Alphafold que predice el plegado de las proteínas.
Google Deepmind recently introduced Gencast, a large language model that is being trained to be exceptionally good at predicting future events, especially those related to weather and extreme conditions. The idea is that GenCast can analyze large amounts of historical and real-time data to identify patterns and trends that allow us to more accurately anticipate events such as storms, heat waves, droughts, etc.
Recientemente Google Deepmind ha presentado en sociedad a Gencast, un modelo de lenguaje de gran tamaño que se está entrenando para ser excepcionalmente bueno en la predicción de eventos futuros, especialmente aquellos relacionados con el clima y las condiciones extremas. La idea es que GenCast pueda analizar grandes cantidades de datos históricos y en tiempo real para identificar patrones y tendencias que nos permitan anticipar con mayor precisión eventos como tormentas, olas de calor, sequías, etc.
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Unlike deterministic models that provide a single estimate, GenCast generates multiple possible scenarios, providing a more complete view of future weather conditions. It uses advanced AI techniques similar to those used in image and video generation, tailored to understand the complexity of global weather patterns.
A diferencia de modelos deterministas que ofrecen una única estimación, GenCast genera múltiples escenarios posibles, proporcionando una visión más completa de las condiciones meteorológicas futuras. Utiliza técnicas avanzadas de IA similares a las empleadas en generación de imágenes y videos, adaptadas para comprender la complejidad de los patrones climáticos globales.
GenCast has been trained on four decades of weather data, allowing it to learn and predict weather patterns at high resolution. By using state-of-the-art deep learning techniques, GenCast has the potential to outperform traditional weather models in terms of accuracy and detail. In evaluations, GenCast has outperformed the leading operational system, the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) ENS, in 97.2% of the cases analysed, and in 99.8% for predictions beyond 36 hours.
Gencast ha sido entrenado con cuatro décadas de datos meteorológicos, lo que le permite aprender y predecir patrones climáticos con alta resolución. Al utilizar técnicas de aprendizaje profundo de última generación, GenCast tiene el potencial de superar a los modelos meteorológicos tradicionales en términos de precisión y detalle. En evaluaciones, GenCast ha superado al sistema operativo líder, el ENS del Centro Europeo de Predicción a Medio Plazo (ECMWF), en el 97,2% de los casos analizados, y en el 99,8% para predicciones superiores a 36 horas.
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The applications of this new AI are obvious: it helps improve the accuracy of predictions of extreme weather events, which can save lives and reduce property damage; it helps farmers make informed decisions about planting and harvesting, optimizing production and improving the accuracy of predictions of extreme weather events can save lives and reduce property damage; and it enables better planning in the production and distribution of energy, especially from climate-dependent renewable sources such as wind and solar.
Las aplicaciones de esta nueva IA son evidentes, ayuda a mejorar la precisión en la predicción de eventos climáticos extremos puede salvar vidas y reducir daños materiales, ayuda a los agricultores a tomar decisiones informadas sobre siembra y cosecha, optimizando la producción y Mejorar la precisión en la predicción de eventos climáticos extremos puede salvar vidas y reducir daños materiales y permite una mejor planificación en la producción y distribución de energía, especialmente en fuentes renovables dependientes del clima, como la eólica y la solar.
By anticipating extreme events, we can implement preventive measures to minimize their negative impacts. GenCast represents a significant advancement in AI-assisted meteorology, offering more accurate and detailed predictions that can benefit various sectors and improve preparedness for severe weather conditions.
Al anticipar eventos extremos, podemos implementar medidas preventivas para minimizar sus impactos negativos. GenCast representa un avance significativo en la meteorología asistida por inteligencia artificial, ofreciendo predicciones más precisas y detalladas que pueden beneficiar a diversos sectores y mejorar la preparación ante condiciones climáticas adversas.
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https://www.theverge.com/2024/12/7/24314064/ai-weather-forecast-model-google-deepmind-gencast