हाल ही में, माइक्रोसॉफ्ट ने अपनी आधिकारिक वेबसाइट पर “मैग्मा” नामक एक बहु-मोडल एआई एजेंट बेस मॉडल को ओपन सोर्स किया है। यह नया कृत्रिम बुद्धिमत्ता डिजिटल और भौतिक दुनिया को पार करने की क्षमता रखता है, और एक साथ छवियों, वीडियो, पाठ जैसी कई प्रकार की डेटा प्रकारों को संसाधित कर सकता है। पारंपरिक एआई सहायकों की तुलना में, मैग्मा की विशिष्ट विशेषता इसकी मानसिक भविष्यवाणी क्षमता है, जिससे यह वीडियो में व्यक्तियों या वस्तुओं के इरादे और भविष्य के व्यवहार को अधिक सटीक रूप से समझ सकता है। मैग्मा के अनुप्रयोग परिदृश्य बहुत व्यापक हैं, उपयोगकर्ता इस एआई का उपयोग कर सकते हैं

क्वांटम कंप्यूटिंग तेजी से आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) के क्षेत्र में एक नई संभावना बन रही है। हाल के समय में, एआई प्रौद्योगिकी उद्योग में सबसे बड़े निवेश फ़ोकस के रूप में उभरी है, सेमीकंडक्टर स्टॉक ने उसके जनरेटिव एआई अनुप्रयोगों में महत्वपूर्ण भूमिका के कारण काफी लाभ उठाया है। हालाँकि, हाल ही में क्वांटम कंप्यूटिंग के इस क्षेत्र ने निवेशकों का ध्यान आकर्षित करना शुरू कर दिया है, जो निवेश के नए आकर्षण के रूप में उभरा है। चित्र स्रोत टिप्पणी: चित्र एआई द्वारा उत्पन्न किए गए, चित्र अधिकार सेवा प्रदाता मिडजर्नी के अनुसार हालिया बाजार प्रवृत्तियों के आधार पर, 2024 के अंत में कई क्वांटम कंप्यूटिंग कंपनियों के स्टॉक्स ने महत्वपूर्ण वृद्धि का अनुभव किया।

मैसाचुसेट्स इंस्टीट्यूट ऑफ टेक्नोलॉजी (MIT) के वैज्ञानिक एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (AI) उपकरण का विकास कर रहे हैं, जो संभावित बाढ़ के परिदृश्यों को प्रदर्शित करने के लिए वास्तविकतापूर्ण उपग्रह चित्रों को जनरेट कर सकता है। यह तकनीक जनरेटिव AI मॉडलों और भौतिक आधारित बाढ़ मॉडल को जोड़ती है, जिसका उद्देश्य उच्च जोखिम वाले क्षेत्रों की अधिक सटीक पहचान करना और निर्णय निर्माताओं को विश्वसनीय दृश्य सहायता प्रदान करना है। AI + भौतिक मॉडल: अधिक सटीक बाढ़ चित्रों का जनरेशन। Space.com की रिपोर्ट के अनुसार, यह उपकरण सबसे पहले भौतिक मॉडल के माध्यम से बाढ़ जोखिम वाले क्षेत्रों की पहचान करता है। फिर, यह आने वाले

ज़्हिपु AI के तहत GLM-PC आधारभूत मॉडल कॉगएजेंट-9B अब ओपन-सोर्स हो गया है, ताकि बड़े मॉडल एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र के विकास को बढ़ावा दिया जा सके। कॉगएजेंट-9B GLM-4V-9B के प्रशिक्षण पर आधारित एक विशेष एजेंट टास्क मॉडल है, जो केवल स्क्रीनशॉट को इनपुट के रूप में लेकर, उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट किसी भी कार्य के साथ-साथ ऐतिहासिक क्रियाओं के आधार पर, अगली GUI क्रिया की भविष्यवाणी कर सकता है। यह मॉडल इसकी सार्वभौमिकता के कारण व्यक्तिगत कंप्यूटर, मोबाइल फोन, कार उपकरण आदि जैसे विभिन्न GUI इंटरएक्शन आधारित परिदृश्यों में व्यापक रूप से उपयोग किया जा सकता है।

हाल ही में आयोजित 2024 पश्चिमी विज्ञान एवं प्रौद्योगिकी नवाचार पारिस्थितिकी विकास सम्मेलन में, चोंगकिंग मौसम ब्यूरो ने आधिकारिक रूप से “तियानज़ि·12h” कृत्रिम बुद्धिमत्ता (AI) मौसम पूर्वानुमान बड़े मॉडल को जारी किया, जो चेंगयु क्षेत्र में आपदा संबंधित वर्षा के सटीक पूर्वानुमान पर केंद्रित है, जो चोंगकिंग के लिए मौसम पूर्वानुमान के क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण कदम को दर्शाता है। “तियानज़ि·12h” बड़ा मॉडल हुवावे के पांगु वैश्विक मौसम बड़े मॉडल के आधार पर बनाया गया है, जो चेंगयु क्षेत्र के जमीनी मौसम की वास्तविकताओं और उच्च सटीकता की स्थलाकृतिक डेटा को मिलाता है, जो वैश्विक और क्षेत्रीय बड़े मॉडलों का एकीकृत ढांचा अपनाता है, और तीन-आयामी पृथ्वी विशिष्ट ट्रांसफार्मर को जोड़ता है।

ली फेई फेई की टीम ने एक नई कई-मोडल मॉडल पेश की है, जो मानव क्रियाओं को समझने और उत्पन्न करने में सक्षम है, और भाषा मॉडल को संयोजित करके मौखिक और गैर-मौखिक भाषा के एकीकृत प्रसंस्करण को प्राप्त किया है। यह breakthrough अनुसंधान मशीनों को न केवल मानव निर्देशों को समझने में सक्षम बनाता है, बल्कि क्रियाओं में निहित भावनाओं को भी समझता है, जिससे मानव-मशीन इंटरैक्शन अधिक स्वाभाविक हो जाता है। इस मॉडल का मुख्य आधार इसके कई-मोडल भाषा मॉडल ढांचे में है, जो ऑडियो, क्रियाएँ और टेक्स्ट जैसे कई विभिन्न रूपों में इनपुट स्वीकार कर सकता है और आवश्यक मोड डेटा आउटपुट कर सकता है। जनरेटिव प्री-ट्रेनिंग रणनीति के संयोजन से, यह मॉडल

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस पारंपरिक तकनीकी क्षेत्र को पुनर्मोडेलिंग कर रहा है, मौसम पूर्वानुमान इसके नवीनतम प्रमाणों में से एक है। इस सप्ताह, गूगल DeepMind टीम ने GenCast नामक एक क्रांतिकारी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस मौसम पूर्वानुमान मॉडल को जारी किया है और प्रामाणिक वैज्ञानिक पत्रिका 'नेचर' में अपने शोध परिणाम प्रस्तुत किए हैं। यह AI मॉडल अपनी प्रभावशीलता के लिए उल्लेखनीय है। शोधकर्ताओं ने तुलना करके पाया कि GenCast ने मौजूदा वैश्विक शीर्ष व्यावसायिक मौसम पूर्वानुमान प्रणाली - यूरोपीय मध्यमकालिक मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) के ENS सिस्टम को सटीकता में पीछे छोड़ दिया है। 2018 के माध्यम से।

गूगल के तहत दीपमाइंड टीम ने हाल ही में एक मौसम पूर्वानुमान कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल, जिसका नाम GenCast है, लॉन्च करने की घोषणा की है, और कहा है कि इसका प्रदर्शन वैश्विक स्तर पर शीर्ष यूरोपीय मध्यकालीन मौसम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) के ENS सिस्टम को पार कर गया है। इस उपलब्धि ने मौसम विज्ञान के क्षेत्र में व्यापक ध्यान आकर्षित किया है। दीपमाइंड टीम द्वारा 'Nature' पत्रिका में प्रकाशित एक पेपर के अनुसार, GenCast की भविष्यवाणी सटीकता 97.2% तक पहुंच गई है। शोधकर्ताओं ने 2018 तक के डेटा का उपयोग करके मॉडल को प्रशिक्षित किया है, और इसके साथ 20

मौसम पूर्वानुमान हमेशा मानवता और प्रकृति के बीच खेलने की कला रही है। छाता ले जाने का निर्णय लेने से लेकर, नवीकरणीय ऊर्जा के वितरण तक, और चरम मौसम से निपटने तक, हमारे सटीक मौसम जानकारी की इच्छा कभी भी समाप्त नहीं हुई। हालाँकि, पारंपरिक मौसम पूर्वानुमान हमेशा अनिश्चितता के साथ होता है, जो हमारे वायुमंडलीय प्रणाली अवलोकनों की सीमाओं और अनुमान मॉडल की अंतर्निहित सीमाओं से उत्पन्न होता है। पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान (NWP) लंबे समय तक जटिल वायुमंडलीय गतिशीलता समीकरणों पर निर्भर करता है, वर्तमान मौसम की स्थिति को भविष्य में मानचित्रित करने का प्रयास करता है। फिर भी, प्रारंभिक त्रुटियों के छोटे से पेचीदा होने पर वे अक्सर तेज़ी से बढ़ जाती हैं, जो दीर्घकालिक पूर्वानुमान को चुनौती देती हैं।

मौसम विज्ञान के क्षेत्र में नई तकनीकी नवाचार धीरे-धीरे हो रहे हैं। गूगल की DeepMind टीम ने GenCast नामक एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मौसम पूर्वानुमान प्रणाली विकसित की है, जिसकी भविष्यवाणियाँ वर्तमान में सबसे शीर्ष मौसम पूर्वानुमान प्रणाली - यूरोपीय मध्यम पूर्वानुमान केंद्र (ECMWF) की ENS पूर्वानुमान प्रणाली को पार कर गई हैं। अनुसंधान के अनुसार, GenCast दैनिक मौसम और चरम मौसम घटनाओं की भविष्यवाणी की सटीकता में ENS की तुलना में 20% सुधार किया है। चित्र स्रोत विवरण: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र अधिकार

अलीबाबा दमो学院 (झील किनारे प्रयोगशाला) ने बीजिंग में एक महत्वपूर्ण突破 प्रस्तुत किया: वैश्विक मौसम मॉडल के आधार पर विकसित 'आठ दृष्टि' मौसम मॉडल। इस नवाचार मॉडल का नाम आठ दृष्टि (आठ दिशाओं से अंतर्दृष्टि, सभी घटनाओं का अवलोकन) है, जिसने मौसम पूर्वानुमान की सटीकता को अभूतपूर्व स्तर तक बढ़ा दिया है। इस मौसम मॉडल की सबसे प्रमुख विशेषता इसकी अत्यधिक सटीकता है। क्षेत्रीय बहु-स्रोत डेटा का एकीकरण करके, यह मॉडल 1 किलोमीटर × 1 किलोमीटर × 1 घंटे की बहुत बारीक पूर्वानुमान संकल्पना प्राप्त कर सकता है। व्यावहारिक उपयोग में, इस मॉडल ने पारंपरिक पूर्वानुमान की तुलना में महत्वपूर्ण वृद्धि के साथ प्रमुख मौसम संकेतों की पूर्वानुमान सटीकता दिखाई है:

विशाल भाषा मॉडल जैसे GPT-4o और GPT-4o-mini की उपस्थिति ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के क्षेत्र में महत्वपूर्ण प्रगति की है। ये मॉडल उच्च गुणवत्ता वाली प्रतिक्रियाएँ उत्पन्न करने, दस्तावेजों को फिर से लिखने और विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों की उत्पादकता बढ़ाने में सक्षम हैं। हालाँकि, इन मॉडलों का एक प्रमुख चुनौती प्रतिक्रिया उत्पन्न करने में देरी होती है। ब्लॉग को अपडेट करने या कोड को अनुकूलित करने की प्रक्रिया में, यह देरी उपयोगकर्ता अनुभव को गंभीर रूप से प्रभावित कर सकती है, विशेष रूप से उन दृश्यों में जहां कई पुनरावृत्तियों की आवश्यकता होती है, जैसे दस्तावेजों में संशोधन या कोड पुनर्संरचना। ऐसे में उपयोगकर्ता अक्सर निराश होते हैं।

हाल ही में, शिकागो विश्वविद्यालय के बूथ व्यवसाय विद्यालय द्वारा किए गए एक अध्ययन से पता चला है कि OpenAI का GPT-4 वित्तीय विश्लेषण और पूर्वानुमान के क्षेत्र में मानव विश्लेषकों को भी पीछे छोड़ देता है। इस अध्ययन ने वित्तीय सेवा उद्योग के भविष्य के प्रति नई आशाएँ जगाई हैं, क्यूंकि सभी बड़ी कंपनियाँ जनरेटिव AI तकनीकों को अपनाने में जुटी हुई हैं। चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा निर्मित, चित्र के लिए लाइसेंस सेवा प्रदाता Midjourney ने अध्ययन में बताया कि GPT-4 वित्तीय विवरणों का विश्लेषण और लाभ परिवर्तन की भविष्यवाणी करने में किसी विशेष उद्योग सूचनाओं की भी आवश्यकता नहीं है।

हाल ही में, चीन के चिकित्सा क्षेत्र में एक महत्वपूर्ण breakthrough आया है, पहला नैदानिक नेत्र विज्ञान बड़ा मॉडल 'फु शि हुआन यान' (VisionFM)河南 झेंग्झोउ में आधिकारिक तौर पर अनावरण किया गया।河南省 चिकित्सा विज्ञान अकादमी के निदेशक प्रोफेसर वांग निंगली ने बताया कि यह मॉडल न केवल नेत्र रोगों की पहचान और निदान की क्षमता रखता है, बल्कि रोग的发展趋势 का पूर्वानुमान भी करता है।नेत्र फ़ोटो का विश्लेषण करने के माध्यम से, 'फु शि हुआन यान' मानव शरीर के 38 रक्त जैव रासायनिक संकेतकों का पूर्वानुमान कर सकता है, 'एक आंख के फंडस की फोटो से, सभी आंख रोगों का ज्ञान' की आकांक्षा को साकार करता है। यह बड़ा मॉडल प्रोफेसर वांग निंगली की टीम और 30 से अधिक अनुसंधान संस्थानों और शताब्दियों से अधिक शोधकर्ताओं के साथ मिलकर विकसित किया गया है।

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विशाल महासागर में, Emu3 नामक एक नवोन्मेषी जहाज लहरों को काटते हुए हमारे समक्ष मल्टी-मॉडल एआई की अनंत संभावनाओं को प्रस्तुत कर रहा है। यह मॉडल, जिसे Meta AI अनुसंधान टीम ने विकसित किया है, साधारण लेकिन चतुर अगला शब्द पूर्वानुमान तंत्र के माध्यम से पाठ, चित्र और वीडियो के एकीकृत प्रसंस्करण को संभव बनाता है। Emu3 का मुख्य विचार विभिन्न सामग्रियों को विषम प्रतीकों में परिवर्तित करना है, और फिर एकल Transformer मॉडल का उपयोग करके अगले प्रतीक की भविष्यवाणी करना है। यह विधि न केवल मॉडल संरचना को सरल बनाती है, बल्कि Emu3 को कई

AlphaSeq, A-Alpha Bio द्वारा पेश किया गया, प्रोटीन इंटरैक्शन (PPI) पूर्वानुमान की सीमाओं को तोड़ता है और यह दुनिया का सबसे बड़ा PPI डेटा सेट बन गया है, जिसमें 7.5 अरब से अधिक माप परिणाम शामिल हैं। यह प्रोटीन संरचना पूर्वानुमान में AlphaFold की सफलता की तुलना में विशेष रूप से PPI पूर्वानुमान में कुशल है, और इस प्रक्रिया को सरल बनाने के लिए अभिनव तरीकों का उपयोग करता है। AlphaSeq का प्रयोगात्मक मंच लाखों PPI के बंधन संतुलन को प्रभावी ढंग से मापने में सक्षम है, जिससे प्रोटीन अनुसंधान की गति तेज़ होती है।

एनवीडिया ने स्टॉर्मकास्ट लॉन्च किया, जो उच्च-फidelity वायुमंडलीय डायनामिक्स सिमुलेशन के लिए डिज़ाइन किया गया एक जनरेटिव एआई मॉडल है, जिसका उद्देश्य मध्य आकार के मौसम की सटीक भविष्यवाणी करना है, जो आपदा योजना और कमी के लिए महत्वपूर्ण है। यह मॉडल अनुसंधान संस्थानों के सहयोग में प्रकाशित शोध पत्र में पहली बार प्रस्तुत किया गया, जो अमेरिका में हर साल $150 बिलियन से अधिक के नुकसान जैसी बार-बार होने वाली चरम मौसम की घटनाओं के लिए क्रांतिकारी पूर्वानुमान क्षमताएं प्रदान करता है। स्टॉर्मकास्ट NVIDIA Earth-2 डिजिटल ट्विन क्लाउड प्लेटफ़ॉर्म के एक हिस्से के रूप में AI, भौतिक सिमुलेशन और कंप्यूटर ग्राफिक्स को एकीकृत करता है।

NVIDIA अनुसंधान टीम द्वारा विकसित 'स्टॉर्मकास्ट' AI मॉडल, कुछ किलोमीटर सटीकता के साथ तूफानी मौसम की भविष्यवाणी करने में सक्षम है, जो मौसम पूर्वानुमान की सटीकता और व्यापकता को उल्लेखनीय रूप से बढ़ाता है। यह मॉडल जनरेटिव मॉडल और कई वर्टिकल लेयर वायुमंडलीय स्थिति तकनीक को संयोजित करता है, मौसम सेवा के HRRR मॉडल की नकल करता है, हर घंटे पूर्वानुमान को अपडेट करता है, और हल्के, मध्यम और गंभीर वर्षा की संभावना की सटीक भविष्यवाणी करता है, खासकर वायुमंडल की निचली परत की गतिशीलता पर ध्यान केंद्रित करता है। स्टॉर्मकास्ट तूफानी सेल विकास, वायु धारा आदि में उत्कृष्टता दिखाता है, और इसके संग्रह पूर्वानुमान बनाने के माध्यम से, यह एकल HRRR मॉडल से बेहतर प्रदर्शन करता है,

ज़ेजियांग यूनिवर्सिटी ने अमेरिका की टेक्सास यूनिवर्सिटी के साथ मिलकर एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एल्गोरिदम विकसित किया है, जो चीन में भूकंप की सटीक भविष्यवाणी करता है। यह 300 किलोमीटर के दायरे में 14 भूकंपों की एक सप्ताह पहले भविष्यवाणी करने में सक्षम है, जिसकी सटीकता 70% तक है, और यह भूकंप की तीव्रता की गणना भी कर सकता है। यह उपलब्धि भूकंप पूर्वानुमान और आपदा प्रतिक्रिया के लिए नई उम्मीद लेकर आई है। हालांकि, इस एल्गोरिदम का वैश्विक उपयोग अभी निश्चित नहीं है, लेकिन वैज्ञानिक भविष्यवाणी की सटीकता बढ़ाने और पूर्वानुमान के दायरे को छोटा करने के प्रति आशावादी हैं। अगला कदम टेक्सास में हल्के से मध्यम स्तर के भूकंपों की अक्सर होने वाली जगहों पर परीक्षण किया जाएगा। यह शोध प्राकृतिक आपदाओं में आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के उपयोग में एक महत्वपूर्ण कदम है।