Prakiraan cuaca berbasis komputer: Algoritma baru mengungguli sistem komputer mainframe

Prakiraan cuaca berbasis komputer: Algoritma baru mengungguli sistem komputer mainframe

Pertumbuhan eksponensial dalam TI akan mencapai batasnya

www.dudehisattva.com – Di masa lalu, kita telah melihat tingkat percepatan yang konstan dalam kekuatan pemrosesan informasi seperti yang diprediksi oleh Hukum Moore, tetapi sekarang tampaknya tingkat pertumbuhan eksponensial ini terbatas. Perkembangan baru bergantung pada kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin, tetapi proses terkait sebagian besar tidak diketahui dan dipahami. “Banyak metode pembelajaran mesin, seperti pembelajaran mendalam yang sangat populer, sangat sukses, tetapi bekerja seperti kotak hitam, yang berarti bahwa kita tidak tahu persis apa yang sedang terjadi. Kami ingin memahami bagaimana kecerdasan buatan bekerja dan mendapatkan pemahaman yang lebih baik tentang koneksi yang terlibat, “kata Profesor Susanne Gerber, seorang spesialis dalam bioinformatika di Mainz University.

Bersama dengan Profesor Illia Horenko, seorang pakar komputer di Università della Svizzera italiana dan seorang Mercator Fellow dari Freie Universität Berlin, ia telah mengembangkan teknik untuk melakukan perhitungan yang sangat rumit dengan biaya rendah dan dengan keandalan tinggi. Gerber dan Horenko, bersama dengan rekan penulisnya, telah merangkum konsep mereka dalam sebuah artikel berjudul “Diskritisasi, prediksi, dan pemilihan fitur yang dapat diskalakan dengan biaya rendah” yang baru-baru ini diterbitkan di Science Advances. “Metode ini memungkinkan kami untuk melakukan tugas-tugas pada PC standar yang sebelumnya akan membutuhkan superkomputer,” tegas Horenko. Selain ramalan cuaca, penelitian ini melihat berbagai aplikasi yang mungkin seperti dalam menyelesaikan masalah klasifikasi dalam bioinformatika, analisis gambar, dan diagnostik medis.

Memecah sistem yang kompleks menjadi komponen-komponen individual

Makalah yang dipresentasikan adalah hasil kerja bertahun-tahun tentang pengembangan pendekatan baru ini. Menurut Gerber dan Horenko, proses tersebut didasarkan pada prinsip Lego, yang menurutnya sistem yang rumit dipecah menjadi keadaan atau pola tersendiri. Dengan hanya beberapa pola atau komponen, mis., Tiga atau empat lusin, volume data yang besar dapat dianalisis dan perilaku mereka di masa depan dapat diprediksi. “Sebagai contoh, menggunakan algoritma SPA kita bisa membuat perkiraan suhu permukaan berbasis data di Eropa untuk hari mendatang dan memiliki kesalahan prediksi hanya 0,75 derajat Celcius,” kata Gerber. Itu semua bekerja pada PC biasa dan memiliki tingkat kesalahan yang 40 persen lebih baik daripada sistem komputer yang biasanya digunakan oleh layanan cuaca, sementara juga jauh lebih murah.

“Algoritma SPA dapat diterapkan di sejumlah bidang, dari model Lorenz hingga dinamika molekuler asam amino dalam air,” simpul Horenko. “Prosesnya lebih mudah dan lebih murah dan hasilnya juga lebih baik dibandingkan dengan yang diproduksi oleh superkomputer mutakhir.”

Sumber : www.sciencedaily.com

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *