Yeni AI Hava Durumu Modeli, En İyi Küresel Tahmin Sistemlerini Geride Bırakıyor

Google DeepMind, Çarşamba günü Nature’da yayınlanan bir makaleye göre, hız ve doğruluk açısından dünyanın önde gelen hava durumu tahmin sisteminin önüne geçen GenCast adında bir yapay zeka (AI) modelini tanıttı.

Geleneksel modellere kıyasla, GenCast dakikalar içinde 15 güne kadar öngörüler sunabilir, bu da mevcut sistemlerin gerektirdiği saatler üzerinde dramatik bir iyileşme sağlar, diyor Nature dergisi bir basın bülteninde.

Modelin yetenekleri, GenCast’in Nature’da belirtildiği gibi, kasırgalar ve sıcak hava dalgaları gibi aşırı olayları tahmin etmede Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin toplu modelini (ENS) geride bıraktığını gösteriyor.

Araştırmacılar, bu buluşun, daha hızlı, daha güvenilir AI destekli hava tahminlerinin yeni bir çağını işaret ettiğine inanıyorlar. Nature, GenCast’in yalnızca tarihi hava verilerine dayandığını ve bu sayede sıcaklık, nem ve rüzgar gibi değişkenler arasındaki karmaşık desenleri ortaya çıkarmasını sağladığını açıklıyor.

Nature dergisi, bu veri odaklı yaklaşımın, süper bilgisayarlar kullanarak atmosfer fiziğini simüle eden geleneksel sistemlerle zıtlık oluşturduğunu bildiriyor. Model, ansamble tahminler oluşturur – hafifçe değişen başlangıç koşullarından gelen bir dizi tahmin – bu tahminler sadece beklenen sonuçları değil, aynı zamanda doğruluk olasılıklarını da sağlar.

Bu olasılık temelli yöntem, GenCast’in 2019 yılına ait hava durumu verileri kullanılarak ENS’ye karşı test edildiğinde neredeyse her ölçütte üstün olduğunu kanıtladı. Ayrıca, Nature dergisinin bildirdiği gibi, tropikal siklon izleri ve şiddetli sıcaklık dalgalanmaları gibi aşırı koşulları tahmin etmede de başarılı oldu.

GenCast’ın hızı başka bir avantajdır, bir AI işlem çipi kullanarak tam bir 15 günlük tahmini sadece sekiz dakikada üretir. Geleneksel modeller saatler alır. Bu verimlilik, Nature dergisinin de belirttiği gibi, kasırgalar gibi acil durumlarda erken uyarılar için hayati önem taşıyabilir.

DeepMind, GenCast’ın kodunu ve ticari olmayan parametrelerini de yayımlayarak, hava tahmini araştırmalarını demokratikleştirmeyi hedefliyor.

“Bu, açık bilime gerçekten büyük bir katkı,” diyor Matthew Chantry, Reading, İngiltere’deki Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nde bir makine öğrenme koordinatörü, Nature tarafından bildirildiği gibi.

“En aşırı hava olaylarında bu modellerin nasıl performans gösterdiğini anlamamız gerekiyor”, ve modeli ve verileri kamuoyuna açıklamak, araştırma topluluğunun bunları değerlendirmesini sağlayacak, ekledi.

Dr. Kerry Emanuel, DeepMind araştırmasında yer almayan ve MIT’de atmosfer bilimleri emeritus profesörü, GenCast’in mevcut yöntemleri tamamlama olasılığının, onları tamamen yerlerinden etme olasılığından daha yüksek olduğunu belirtti, bunu The New York Times rapor etti.

Her tipte, dedi, havayı oluşturan değişken olayların çılgınlığını tahmin etmede kendi güçlü ve zayıf yanları vardır. “Mevcut durum yok olmayacak,” dedi Dr. Emanuel. “Belki de ikisinin birlikte çalışması, ilerlemek için en iyi yol olacaktır,” diye bildirdi The Times.

GenCast gibi Yapay Zeka modelleri ilerledikçe, daha hızlı ve daha doğru hava tahminleri vaat ediyorlar. Bu durum, toplulukların aşırı hava koşulları karşısında daha iyi bilgilendirilmiş kararlar almasını sağlıyor.