10
  • Nos
    #10
    Matematikaban a kaotikus olyan rendszert jelol, aminek ismerjuk a mukodeset, de a rendszer dinamikaja egyszeruen olyan, hogy egy nagyon pici valtozas a kezdofeltetelekben idovel teljesen mas rendszerallapothoz vezet. Az idojaras reszben ilyen rendszer, es teny, hogy nincs minden resze toketesen modellezve.
  • _svd_
    #9
    Kaotikus.
    Kaotikusnak tekintjük azt a folyamatot, aminek a törvényszerűségeit nem tudjuk leírni.
    Az időjárás esetében a Föld és többi égitest mozgása okozta változások hatását előre tudjuk/tudnánk számolni. A Nap és a Föld geotermikus tevékenységéit nem tudjuk előre jelezni. A Földi vulkán tevékenység hatásaival rövidtávon tudnánk számolni. De a Nap önmagában is kaotikus, ezért a hozzánk érkező energia mennyiség nem számítható ki előre.

    A totóban szereplő sporteredmények is kaotikus rendszerben keletkeznek. Arra sem lehetne egy mélytanuló rendszert ráereszteni, hogy tanulja meg a következő heti nyerő állapotot előre jelezni.
  • Gabbbbbbbbbbbb
    #8
    Én is erre gondoltam, persze egyelőre nem bizonyított, hogy tényleg kaotikus rendszer-e.
  • kvp
    #7
    A napi ketszeri adatbevitel a minimum kornyeken van. Mar a napi 12-24-szeri bevitel (oras frissites) is nagyban tudja javitani a kovetkezo 24-48 ora predikciojanak pontossagat es ezaltal a teljes rendszer predukcios pontossagat hosszabb tavokra is. Az MI itt egy dolgot tud mondani, a meglevo korabbi adatok (tapasztalatok) alapjan megprobalja megbecsulni a varhato idojarast. Ez pont nem alkalmas a hirtelen kialakulo uj idojarasi jelensegek elorejelzesere, mivel pont ezek hianyoznak a korabbi adatokbol. Raadasul a katasztrofak nagyreszet ezen hirtelen jelensegek okozzak, tehat az atlag embernek szinte csak ez az informacio lenne fontos.

    A jo megoldas szerintem az adatbevitel folyamatossa tetele lenne, tehat az osszes meresi adat percenkenti vagy akar masodpercenkenti frissitese es ezek alapjan az aktualis predikcios modell folyamatos korrekcioja. Perces frissites eseten a kovetkezo 1-2 orara kozel 100%-os pontossag lenne elerheto, ami a katasztrofak ejorejelzeseben es a lakossag figyelmezteteseben kritikus lenne. Ha Japanban meg tudtak ezt tenni a foldrengesek es a tajfunok miatt, akkor Europaban is meg lehetne tenni. Minden tapasztalati alapu prediktiv (kvazi MI) rendszer csak arra jo, hogy sporolni tudjanak az adatok beszerzesen. Ennyi erovel tenyleg eleg egy madarjost felkerlni, az sem lesz rosszabb.
  • Csaba161
    #6
    Mivel az időjárás kaotikus rendszer, ez időben fejlődve egyre nagyobb véletlenszerű eltéréseket eredményez, ezt semmilyen MI nem fogja tudni előrejelezni, pláne nem egyre kevesebb adatból...
  • Nos
    #5
    A cim kicsit naiv. 1000 eve is lehetett valamit mondani 10 napra elore, es 100 szazalekos pontossaggal most sem tudjuk 10 percre sem. Szoval csak az tortenik, hogy most valamilyen deep learning eljarassal javutani akarjak a teljesitmenyet az elorejelzesnek. Az eredetti cikk nem epp friss, az otlet pedig foleg nem, mar vannak olyan elerheto modellek, amikben valamilyen szamitas machine learninggel van megoldva.
  • uwu2020
    #4
    Hát nem. Az értékelhető előrejelzés az eredmény valószínűségét is megdja, ami a napok számával erősen csökken, és az sem mindegy hogy léghőmérsékletet., szélsebességet, vagy csapadékot számítanak. Nyilván nem a béljóslós meg fecskereptetős oldalakat kell ez alatt érteni.
  • uwu2020
    #3
    Az most sem titok, hogy mennyi adat és milyen mélységű modellezés szükséges adott valószínűséggel való számításához, csak kicsit bonyesz. Az AI pont arra jó, hogy kevesebb adatból is ugyanolyan modellekkel pontosabban tud számolni az "így szokott lenni" elvet követve.
    Utoljára szerkesztette: uwu2020, 2021.11.28. 10:41:06
  • wraithLord
    #2
    Miért, eddig nem volt az? Akkor eddig miért volt 10 napos előrejelzés? :D (Mondjuk van egész évre is. :D)
  • Gabbbbbbbbbbbb
    #1
    Természetesen van értelme ezzel kísérletezgetni, csak nehogy kiderüljön, hogy matematikailag nem lehet 10 napra előre megjósolni az időt.