Ji bo pêşbîniya van krîzan, hûn dikarin i bikar bînin modelên pêşdîtin lê ew li ser bingeha tedbîrên xeternak in ku pir caran dereng, kevnar an netemam in. Lêkolîna Zanîngeha New Yorkê hewl da ku fêm bike ka meriv çawa algorîtmayên pêşbînker bi rengek çêtirîn bikar tîne.
Lêkolînê nîşan da ku bi berhevkirina metna 11,2 mîlyon gotarên li ser welatên bê ewlekariya xwarinê di navbera 1980 û 2020 de hatine weşandin û sûdwergirtina ji pêşkeftinên vê dawiyê deep learning: Encamên dilşewat dikarin werin bidestxistin. Berfireh destûr da ku pêşnûmayên frekansa bilind ên krîzên xwarinê ku hem têne şîrove kirin hem jî ji hêla nîşangirên xetereya kevneşopî ve têne pejirandin têne derxistin.
Algorîtmaya deep learning bal kişand ku di heyama ji Tîrmeha 2009-an heya Tîrmeha 2020-an de, nîşaneyên krîzê bi giranî pêşbîniyên li 21 welatên bê ewlekariya xwarinê çêtir dikin, heya 12 mehan zûtir ji modelên bingehîn ên ku agahdariya nivîsê nagirin.
Lêkolîn balê dikişîne ser Tesnîfkirina Qonaxa Yekgirtî (IPC) pêşbîniya bêewlehiya xwarinê ku ji hêla Tora Pergalên Hişyariya Destpêkê ya Birçîbûnê (FEWS NET). Ev tesnîfkirin li ser asta navçeyê li 37 welatên bê ewlekariya xwarinê li Afrîka, Asya û Amerîkaya Latîn heye û salê çar caran di navbera 2009 û 2015 de û salê sê caran piştî wê hate ragihandin.
Neewlehiya xwarinê li gorî pîvanek rêkûpêk ku ji pênc qonaxan pêk tê tê dabeş kirin: kêm, stres, krîz, awarte û birçîbûn.
BlogInnovazione.it
Operasyonek ophthalmoplasty bi karanîna temaşekera bazirganî ya Apple Vision Pro li Polyclinic Catania hate kirin…
Pêşxistina jêhatîbûnên motorê yên xweş bi rêya rengînkirinê zarokan ji hunerên tevlihevtir ên mîna nivîsandinê re amade dike. Reng kirin…
Sektora deryayî hêzek aborî ya cîhanî ya rastîn e, ku ber bi bazarek 150 mîlyar ve çûye…
Duşemiya borî, Financial Times peymanek bi OpenAI re ragihand. FT destûr dide rojnamegeriya xwe ya cîhanî…
