Google’ın yapay zeka geliştirme şirketi DeepMind’ın ürettiği yeni bir yapay zeka modeli, Eylül ayında tesirli olan Lee kasırgasının Kanada’da nereye varacağını klasik yollardan üç gün daha erken iddia etti.
Hava iddiası geliştirme teknikleri son yıllarda çok daha isabetli hale geldi.
Ancak bilim insanları, yapay zekanın varsayım yürütmek için geçmiş hava olaylarını tahlil etme suratı ve yeteneğinin şimdiye kadar kullanılan teknolojilerden çok farklı olduğunu söylüyor.
Doğru bir hava durumu varsayımı, sabah dışarı çıktığımızda ne giyeceğimizi söylemenin yanı sıra bize fırtına, sel ve sıcak hava dalgaları üzere çok hava şartları hakkında evvelden ihtar gönderebiliyor ve böylelikle etkilenecek bölgelerde yaşayan insanlara hazırlanmaları için çok kıymetli bir vakit tanıyor.
Ancak klâsik hava durumu varsayımları değerli ölçüde bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bu kestirimler dünyanın dört bir yanında atmosferin farklı düzeylerindeki hava basıncı, sıcaklık, rüzgar suratı ve nem üzere yüzlerce faktörün varsayımlarını oluşturmayı gerektiriyor.
Science mecmuasında yayınlanan yeni bir araştırmaya nazaran, Google DeepMind tarafından oluşturulan GraphCast isimli yeni yapay zeka modeli, dünyanın en güzellerinden biri olan Avrupa Orta Vadeli Hava Kestirimi sisteminden daha güzel performans gösteriyor.
GraphCast, hava kestirimini bir dakikadan kısa müddette geliştiriyor ve öbür klâsik sistemlere kıyasla çok daha az bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bunun nedeni de GraphCast’ın öteki modellerden farklı bir sistem izlemesi.
Geleneksel formüller, o anda atmosferdeki hareketleri ölçmeyi gerektiriyor. Bunun için dünyanın birçok yerinde bulunan hava istasyonlarında her gün milyonlarca ölçüm yapılıyor.
Tahminlerinden biri için yaklaşık 10 milyon ölçümün kullanıldığını söyleyen Avrupa Orta Vadeli Hava Kestirimi Merkezi’nden (ECMRWF) Matthew Chantry, “Daha sonra modelimizi kullanarak hangisinin en değerli bilgi olacağını seçiyoruz” diyor.
Bu data okyanusu, her saniye trilyonlarca hesaplama yapabilen modeller tarafından işlenmek üzere bir üstün bilgisayara gönderiliyor.
Veriler havanın vakit içinde nasıl değişeceğini ve gelişeceğini iddia etmek gayesiyle dünya atmosferinde olanları simüle etmek için karmaşık denklemler kullanılıyor.
Bu sistemin çok başarılı olduğu ve son yıllarda giderek daha isabetli varsayımlar yaptığı söyleniyor.
Ancak bu sayısal hava iddiası modelleri çok büyük ölçüde bilgisayar kaynağı gerektiriyor ve epey yavaş çalışıyor.
YENİ BİR YAKLAŞIM
Yapay zeka ise dünyanın nasıl çalıştığını modellemeye çalışmadığı için bu süreci kısaltıyor.
GraphCast, hava durumu modellerinin nasıl geliştiğini öğrenmek için ECMRWF modelinin çıktısı da dahil olmak üzere çok ölçüde geçmiş bilgiyi sindirmek için makine tahsilini kullanıyor.
Sistem bu bilgiyi şu andaki hava durumunun gelecekte nasıl değişeceğini kestirim etmek için kullanıyor.
Google DeepMind’dan Remy Lam, “Bu yapay zeka yaklaşımının temel avantajı son derece hassas olması” diyor.
GraphCast’in iddiaları ECMRWF tarafından üretilenler kadar detaylı olmasa da çok sıcaklıklar üzere şiddetli hava olaylarını varsayım etmede ve büyük fırtınaların yolunu takip etmede çok daha güzel.
Örneğin GraphCast, Eylül ayında ABD ve Kanada’nın Atlantik kıyısını vuran Lee kasırgasının nereyi etkileyeceğini yanlışsız bir halde iddia etti.
Deep Mind’ın yapay zeka modeli kasırganın gidişatını 9 gün evvelce varsayım ederken, ECMRWF sadece 6 gün evvel varsayım edebildi.
Ancak GraphCast’in başarısı, üstün bilgisayarları kapatıp bunun yerine yapay zekaya güvenebileceğimiz manasına gelmiyor.
TAMAMLAYICI ROLÜ OLACAK
Yapay zeka modellerinin klâsik hava durumu iddialarını değiştirmek yerine onları tamamlayacağına inanılıyor.
Google DeepMind’dan Remy Lam, “Yapay zeka modelleri bilgilerle eğitiliyor ve bilgiler klâsik yaklaşımlarla üretiliyor. Bu nedenle data toplamak için klâsik yaklaşıma muhtaçlığımız olacak” diyor.
GraphCast açık kaynak olduğu için Google DeepMind dizaynın detaylarını paylaşıyor.
Dünya çapında birçok teknoloji şirketi ve hava durumu ve iklim kuruluşu, kendi yapay zeka hava durumu kestirim araçlarını tasarlıyor.
Öte yandan çok hava olaylarının gelişimi de değişiyor olabilir.
Örneğin Otis kasırgası, Ekim ayında yalnızca 24 saat içinde tropik bir fırtınadan en güçlü kategorideki kasırgaya dönüştü ve akabinde güney Meksika kıyılarını yıkıcı bir biçimde vurdu.
İklim uzmanları, okyanus sıcaklıklarının yükselmesiyle fırtınaların gelecekte şiddetlenmeye devam edebileceğini düşünüyor.
