Google ਖੋਜ ਅਤੇ Google DeepMind ਨੇ WeatherNext 3 ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੰਪਨੀ ਦੇ AI ਮੌਸਮ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਨਵਾਂ ਸੰਸਕਰਣ ਹੈ ਅਤੇ, Google ਦੇ ਖਾਤੇ ਦੁਆਰਾ, ਇਸਦਾ ਹੁਣ ਤੱਕ ਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਹੀ ਗਲੋਬਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਮਾਡਲ ਹੈ। 3 ਸਤੰਬਰ ਨੂੰ ਘੋਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਸਿਸਟਮ ਖੋਜ, ਗੂਗਲ ਮੈਪਸ ਅਤੇ ਜੇਮਿਨੀ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦੇਵੇਗਾ, ਅਤੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਕਲਾਉਡ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਅਤੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਹੈ।

ਸਰਕਾਰੀ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਦਹਾਕਿਆਂ ਤੋਂ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਉਤਪਾਦਨ ਕੀਤਾ ਹੈ, WeatherNext 3 ਇੱਕ ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲ ਹੈ: ਇਹ ਵਾਯੂਮੰਡਲ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀਆਂ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕਦਮ-ਦਰ-ਕਦਮ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਤੋਂ ਸਿੱਧਾ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਇਹ ਵੀ ਕਹਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕੱਚੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਗਲੋਬਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਪਹਿਲਾ AI ਮਾਡਲ ਹੈ - ਇੱਕ ਦਾਅਵਾ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਵਿਵਾਦ. ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਬਦਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ Google ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਕਿਉਂ ਦੇਖ ਰਹੇ ਹਨ।

ਕਿਵੇਂ AI ਨੇ ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਤੋੜਿਆ

ਪਰੰਪਰਾਗਤ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਏਜੰਸੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂ.ਐੱਸ. ਨੈਸ਼ਨਲ ਵੈਦਰ ਸਰਵਿਸ ਅਤੇ ਯੂਰੋਪੀਅਨ ਸੈਂਟਰ ਫਾਰ ਮੀਡੀਅਮ-ਰੇਂਜ ਵੈਦਰ ਫੋਰਕਾਸਟਸ (ECMWF) ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਵਾਯੂਮੰਡਲ ਦੇ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਗਣਿਤਿਕ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪੀਸਦੇ ਹਨ। ਉਹ ਸਿਸਟਮ ਕਮਾਲ ਦੇ ਸਹੀ ਪਰ ਮਹਿੰਗੇ ਅਤੇ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਹੌਲੀ ਹਨ।

ECMWF ਦੁਆਰਾ 2018 ਵਿੱਚ ਅੱਧੀ ਸਦੀ ਤੋਂ ਵੱਧ ਪੁਰਾਲੇਖਿਤ ਮੌਸਮ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਵਿਕਲਪ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕੀਤੀ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਲਕੁਲ ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਪਸ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕਾਂ 'ਤੇ ਵਿਕਾਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਸਟਾਫ ਰਿਸਰਚ ਸਾਇੰਟਿਸਟ ਮੈਨੇਜਰ, ਫੇਰਨ ਅਲੇਟ ਨੇ ਟੇਕਕਰੰਚ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ, "ਮੌਸਮ ਅਰਾਜਕ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਹੋਣ ਲੱਗਦੇ ਹਨ।" "ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਉਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਅਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ, ਜੋ ਕਿ ਅਧੂਰੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਗਣਨਾ ਤੋਂ ਲਗਭਗ ਰੌਲੇ-ਰੱਪੇ ਵਾਲੀ ਭੌਤਿਕ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਲਈ ਇਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੈਟਰਨ ਸਿੱਖਦੀ ਹੈ।"

ਤਿੱਖਾ, ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਰ-ਵਾਰ

WeatherNext 3 ਆਪਣੇ ਪੂਰਵਗਾਮੀ ਨਾਲੋਂ ਇੱਕ ਵੱਡਾ ਮਾਡਲ ਹੈ — 2.4 ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਾਪਦੰਡ — ਅਤੇ ਇਹ ਹੁਣ ਬ੍ਰਾਈਟਬੈਂਡ ਦੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਵੇਦਰਬੈਂਚ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਹੈ, ਇੱਕ ਸੁਤੰਤਰ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਜੋ ਤਾਪਮਾਨ, ਹਵਾ ਦੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਨਮੀ 'ਤੇ AI ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ। TechCrunch ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ਇਹ ਗੂਗਲ, ​​ਮਾਈਕ੍ਰੋਸਾਫਟ, ਐਨਵੀਡੀਆ ਅਤੇ ਈਸੀਐਮਡਬਲਯੂਐਫ ਦੇ ਵਿਰੋਧੀ ਡੂੰਘੇ ਸਿਖਲਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾੜਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਐਸ ਨੈਸ਼ਨਲ ਵੈਦਰ ਸਰਵਿਸ ਅਤੇ ਈਸੀਐਮਡਬਲਯੂਐਫ ਦੁਆਰਾ ਖੁਦ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਰਵਾਇਤੀ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਵਿਹਾਰਕ ਲਾਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ:

  • **ਕੁੰਜੀ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਲਈ 5 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਤੱਕ ਦਾ ਰੈਜ਼ੋਲਿਊਸ਼ਨ, ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਮਾਡਲ 15 ਤੋਂ 25 ਕਿਲੋਮੀਟਰ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਡੀਕੋਡਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਮਾਡਲ WeatherNext 2 ਨਾਲੋਂ ਪੰਜ ਗੁਣਾ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਹੈ।
  • Google ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ 'ਤੇ WeatherNext 2 ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ **ਬਰਸਾਤ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ 60 ਫੀਸਦੀ ਦਾ ਸੁਧਾਰ ਹੋਇਆ ਹੈ, ਅਤੇ 9to5Google ਨੇ Google ਦੇ ਆਪਣੇ ਉਤਪਾਦਾਂ ਲਈ 50 ਫੀਸਦੀ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸਟੀਕ ਵਰਖਾ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
  • ਸਟੈਂਡਰਡ ਛੇ-ਘੰਟੇ ਦੀ ਕੈਡੈਂਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਘੰਟੇਵਾਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ, ਕਿਉਂਕਿ ਮਾਡਲ ਹਰ ਘੰਟੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਇਕੱਤਰ ਕੀਤੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
  • ਸਟੇਸ਼ਨ-ਪੱਧਰ ਦਾ ਟੀਚਾ, ਭਾਵ ਮਾਡਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਖਾਸ ਮੌਸਮ ਸਟੇਸ਼ਨ — ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਰਿੱਡ ਵਰਗ — ਮਾਪਣਗੇ।

ਬ੍ਰਾਈਟਬੈਂਡ ਦੇ ਵਾਯੂਮੰਡਲ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਡੈਨੀਅਲ ਰੋਥੇਨਬਰਗ ਨੇ ਟੇਕਕ੍ਰੰਚ ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ, "ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਹੈ ਕਿ ਕੰਮ ਨੂੰ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਅੰਤ ਤੋਂ ਅੰਤ ਤੱਕ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਵੇ।" "ਇੱਕ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਜਿੱਥੇ ਇਹ ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵੀ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਕਹੋ, ਡੇਨਵਰ ਦੇ ਹਵਾਈ ਅੱਡੇ ਦਾ ਮੌਸਮ ਸਟੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਤੀ ਘੰਟਾ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕੀ ਮਾਪਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਬਸ ਉਸ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਦੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਕੋਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਜੋੜਦਾ ਹੈ."

ਕੱਚਾ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਡਾਟਾ ਵਿਵਾਦ

ਗੂਗਲ ਦਾ ਪਹਿਲਾ ਦਾਅਵਾ ਡਾਟਾ ਪਲੰਬਿੰਗ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੰਨਾ ਕਿ ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ। ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ AI ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਅਜੇ ਵੀ ਸਰਕਾਰੀ ਮੌਸਮ ਏਜੰਸੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਫਾਰਮੈਟਡ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। WeatherNext 3 ਕੱਚੇ ਸੈਟੇਲਾਈਟ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ, ਘੰਟਾਵਾਰ — ਨੇੜੇ-ਤੇੜੇ, ਗੂਗਲ ਦੀ ਦਲੀਲ ਹੈ, ਸਹੀ ਡੇਟਾ ਏਸੀਮਿਲੇਸ਼ਨ ਲਈ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।

AI ਮੌਸਮ ਸਟਾਰਟਅੱਪ WindBorne ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਇਸਦਾ ਆਪਣਾ WeatherMesh 6 ਮਾਡਲ 2025 ਦੇ ਅਖੀਰ ਤੋਂ ਆਪਣੇ ਮੌਸਮ ਦੇ ਬੈਲੂਨ ਫਲੀਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਕੱਚੇ ਨਿਰੀਖਣਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਵਿਵਾਦ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛੇ ਜਾਣ 'ਤੇ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਆਪਣੇ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕੀਤਾ। ਦੋਵੇਂ ਕੰਪਨੀਆਂ, TechCrunch ਨੋਟਸ, ਅਜੇ ਵੀ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੇ ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਰਾਸ਼ਟਰੀ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ 'ਤੇ ਝੁਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਲਈ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਿੱਧੇ ਏਸੀਮਿਲੇਸ਼ਨ ਪੂਰੇ ਖੇਤਰ ਲਈ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕੰਮ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਿੱਥੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇਸਨੂੰ ਦੇਖਣਗੇ

"ਇਹ ਪਹਿਲੀ ਵਾਰ ਹੋਣ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਕੋਰ ਵੇਰੀਏਬਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗੂਗਲ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਫੀਡ ਅਤੇ ਪਾਵਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ," ਸਮੀਅਰ ਮਰਚੈਂਟ, ਗੂਗਲ ਦੇ ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ ਸਟਾਫ ਇੰਜੀਨੀਅਰ, ਨੇ TechCrunch ਨੂੰ ਦੱਸਿਆ। ਖੋਜ, Google ਨਕਸ਼ੇ ਅਤੇ ਜੇਮਿਨੀ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ WeatherNext 3 ਆਉਟਪੁੱਟ 'ਤੇ ਖਿੱਚੇਗੀ, ਅਰਬਾਂ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ AI ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੇਗੀ - ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਕਦੇ ਵੀ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਿੱਛੇ ਮਾਡਲ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਣਗੇ।

ਇਹ ਐਪ ਤੋਂ ਪਰੇ ਕਿਉਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ

ਅਰਥ ਸ਼ਾਸਤਰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡੀ ਕਹਾਣੀ ਹੈ। AI ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨ ਸੁਪਰਕੰਪਿਊਟਰ ਏਂਸਬਲਸ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਸਸਤੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਅੰਦਰ ਉਪਯੋਗੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਕਦੇ ਵੀ ਇਸ ਨੂੰ ਬਰਦਾਸ਼ਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਡੀਕੋਡਰ ਰਿਪੋਰਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਫ਼ਰੀਕਾ, ਲਾਤੀਨੀ ਅਮਰੀਕਾ ਅਤੇ ਏਸ਼ੀਆ-ਪ੍ਰਸ਼ਾਂਤ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਦੀ ਘਾਟ ਹੈ, ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਲਾਭ ਦੇਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਬਿਲ ਗੇਟਸ ਨੇ AI ਮੌਸਮ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਠੋਸ ਵਿਕਾਸ ਲਾਭ ਵਜੋਂ ਹਵਾਲਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ, ਬਿਹਤਰ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਦੇਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਫਸਲਾਂ ਦੀ ਪੈਦਾਵਾਰ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਅਲੇਟ ਨੋਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉੱਚ-ਰੈਜ਼ੋਲੂਸ਼ਨ ਵਾਲੀ ਹਵਾ, ਮੀਂਹ ਅਤੇ ਬੱਦਲ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਨਵਿਆਉਣਯੋਗ ਊਰਜਾ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਯੂਰਪ ਅਤੇ ਅਮਰੀਕਾ ਵਿੱਚ ਮੌਸਮ ਵਿਗਿਆਨ ਏਜੰਸੀਆਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਆਪਣੇ ਸੰਚਾਲਨ ਉਤਪਾਦਾਂ ਵਿੱਚ AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਹੀਆਂ ਹਨ। WeatherNext 3 ਦੇ ਨਾਲ, ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਵਾਲੀ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਚੁੱਪਚਾਪ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮੌਸਮ ਦਾ ਇੰਜਣ ਬਣ ਗਈ ਹੈ।

AI ਤੋਂ ਅੱਗੇ ਰਹੋ

AI ਖੋਜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ। ਨਵੀਨਤਮ AI ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਥਾਂ 'ਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।

ਹੋਰ AI ਖਬਰਾਂ ਪੜ੍ਹੋ →