Google, Yeni AI Destekli Hava Tahmin Modeli Geliştiriyor

Google’da çalışan araştırmacılar, geleneksel bilim ve makine öğrenme teknolojilerini birleştiren NeuralGCM adında yeni bir hava tahmini modeli geliştirdiler. Bu model, gelecekteki hava koşulları hakkında doğru veriler sağlamaktadır. Çalışma, bu Salı Nature dergisinde yayınlandı.

Araştırma şu anda indirilebilir durumda ve Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF), Google DeepMind Londra, Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde Yeryüzü, Atmosfer ve Gezegen Bilimleri ve Harvard Üniversitesi’nde Mühendislik ve Uygulamalı Bilimler Okulu ile ortaklaşa yapıldı.

MIT Technology Review‘a göre, yeni teknoloji, daha az hesaplama gücü gerektirdiği için mevcut maliyeti önemli ölçüde azaltabilir ve hassasiyeti artırabilir.

50 yılı aşkın bir süredir, genel dolaşım modelleri (GCM’ler), Dünya’nın atmosferini analiz etmek ve tahminlerde bulunmak için ana araçlar olmuştur. Ancak, bu yöntemler pahalı olabilir ve oldukça yavaştır. Diğer yandan, makine öğrenmesi, tarihsel verileri işlemek ve hızlı bir şekilde iyi tahminler sağlamak için kullanılmıştır, ancak uzun vadeli tahminlerle ilgili sorunları vardır. Google’ın ekibi, her iki teknolojiyi birleştirme ve her birinin avantajlarından en iyi şekilde faydalanma yolunu bulmuştur.

“Fizikle AI’ın karşı karşıya gelmesi değil, aslında fizik ve AI’ın birlikte çalışmasıdır,” dedi Google Araştırma’da bir AI araştırmacısı olan Stephan Hoyer, MIT Technology Review’e.

Ancak, yeni araç kısa vadeli tahminler için tasarlanmadığından, normal hava durumu uygulaması kullanıcıları için büyük bir fark yaratmayacak, uzun vadeli tahminler ve yıllar sonra olabilecek aşırı hava koşullarını öngörmek için geliştirilmiştir.

“Reçete edilen deniz yüzeyi sıcaklığı ile NeuralGCM, birden fazla on yıl için iklim metriklerini doğru bir şekilde izleyebilir ve 140 kilometre çözünürlükle iklim tahminleri, tropikal siklonların gerçekçi frekansı ve yörüngeleri gibi ortaya çıkan olayları gösterir,” belge ifade eder.

NeuralGCM açık kaynaklı olacak ve iklim koşulları ile ilgilenen bilim insanları ve tarım planlamacıları ya da sigorta şirketleri gibi kişiler için yararlı olacaktır.