Son nesil araçların başa çıkamayacağı kadar çok hava durumu ve iklim verisi varken, yapay zeka tahminlerin geleceği mi?
Araştırmalar kesinlikle bunu gösteriyor ve yeni fonlanan bir girişim Parlak bant makine öğrenimi tahmin modellerini hem bir iş hem de açık kaynak standardına dönüştürmeyi hedefliyor.
Günümüzün hava durumu tahmini ve iklim izleme teknikleri, onlarca yıl öncesine dayanan istatistiksel ve sayısal modellere dayanmaktadır. Bu, kötü veya yanlış oldukları anlamına gelmez; sadece özellikle verimli olmadıkları anlamına gelir. Bu fizik tabanlı modeller, bir süper bilgisayarda birkaç hafta ayırabileceğiniz türden şeylerdir.
Ancak yapay zeka, büyük veri kümelerinden kalıplar çıkarma konusunda bir yeteneğe sahip ve yapılan araştırmalar, yapay zekanın yıllar boyunca elde edilen hava durumu kalıpları ve dünya genelindeki gözlemlerle eğitildiğinde, yaklaşan olayları şaşırtıcı bir doğrulukla tahmin edebildiğini gösteriyor.
Peki neden her yerde kullanılmıyor?
“Bu boşluğun sebebi, hükümetin hava durumu şirketleri gibi en iyi yetenekleri çekmeyi zor bulması, bu teknoloji şirketleri içinse hava durumu temel sektörleri değil. Alana derinlemesine inmiyorlar ve oyunculara ihtiyaç duydukları araçları sağlamak için onlarla birlikte çalışmıyorlar,” diye açıklıyor Brightband’in (eski adıyla OpenEarthAI) CEO’su ve kurucu ortağı Julian Green. “Bir girişimin harika AI insanlarını, harika veri insanlarını ve harika hava durumu insanlarını bir araya getirdiğini düşünüyoruz. AI’yı işlevsel hale getirmek ve herkesin kullanımına sunmak için gerçek bir fırsat var.”
Girişim şu anda yıllardır toplanan hava durumu gözlem verileriyle eğitilen kendi modelini tasarlama sürecinde, ancak kurucu ortak ve veri ve hava durumu başkanı Daniel Rothenberg, “devlerin omuzlarında durduklarını” hemen belirtti.
“Büyük fizik tabanlı modeller canavarlardır,” dedi. “Ancak bu modellerden faydalanan yapay zekadır – ilk adım bunlardan yararlanmak, modellerin gerçekten bu kalıpları öğrenebildiğini bulmaktı. Bunun üzerine inşa ediyoruz ve genişletiyoruz. En son teknolojiyi hedefliyoruz: Mevcut küresel hava durumu tahminleri kadar iyi veya daha iyi.”
Green, bunun çok daha hızlı olacağını da belirtti. “Bu, temel bozulmanın bir nevi örneği: daha hızlı ve daha ucuz,” bu da onu özel ve hızlı hareket eden kullanım durumları için daha uygun hale getiriyor.
Green, “İnsanların farklı sektörlerde çok özel ihtiyaçları var,” diye devam etti. “Enerji şirketlerinin rüzgar ve güneşten gelen yenilenebilir enerji arzını ve ısıtma ve soğutma talebini tahmin edebilmesi gerekiyor; ulaşım şirketlerinin aşırı hava koşullarından kaçınması gerekiyor; tarımın ekim, sulama, gübreleme veya hasat için insanları işe almak için haftalar öncesinden plan yapması gerekiyor.”
İlginçtir ki şirket, modellerini herkesin kullanımına sunmak.
Green, “Amacımız, yalnızca modeli değil, onu eğitmek için kullandığınız verileri ve onu değerlendirmek için kullandığınız ölçümleri de açık kaynaklı hale getirmek, ayrıca modelin üstüne daha spesifik yetenekler için ücretli hizmetler eklemektir” dedi.
Bunu yapmanın bir kısmı, önceden işlenmiş veri tabanları lehine atlanmış çok sayıda veriyi dahil etmek (ve işlemek ve yayınlamak) anlamına gelir.
Rothenberg, “Hava balonları ve uydulardan gelen petabaytlarca tarihi veri var ve bunlar göz ardı ediliyor çünkü bunlarla çalışmak zor,” dedi; ancak çoğu AI modelinde olduğu gibi, ne kadar çok veri olursa o kadar iyi ve dikkatlice düzenlenmiş bir çeşitlilik, çıktılarının kalitesini önemli ölçüde artırabilir. “Bunun etrafında bir topluluk oluşturmanın, atmosferi anlama ve bunu ölçekte yapma açısından yapabileceğimiz şeyleri hızlandıracağını gerçekten hissediyoruz.”
Ben, bunun, Ulusal Hava Durumu Servisi’nin (kamu hizmeti olarak ücretsiz olarak tonlarca gözlemsel veri ve tahmin sağlayan) ve diğer kurumların yapabilselerdi yapacakları şeyi yaptıklarına benzediğini öne sürdüm.
Green, bu ajanslarla yakın bir şekilde çalıştıklarını ve gerçekten de önemli verilerden oluşan bir hazinenin koruyucusu olduklarını söyleyerek itiraz etti; bu, son derece duyarlı bir tüketici odaklı şirketin ihtiyaç duyduğu türden hızlı, taşınabilir veriler olmayabilir. Bunu, hava durumu verileriyle ilgili uluslararası iş birliğinin bir devamı olarak gördüklerini söyledi.
Ürünü inşa etmede gerçekte nerede olduklarına gelince: “Nispeten erken,” diye itiraf etti Green. “Bunun üzerinde birkaç aydır çalışıyoruz, bugün canlı bir şey yok ama 2025’in sonuna kadar gözlemleri içeren bir modele sahip olmayı umuyoruz [i.e. satellite or local radar imagery] ve onlar için bir tahmin üretir.”
Brightband kamu yararına bir şirket olarak yapılandırılmıştır, ancak bu “öncelikle sinyal vermektir” dedi Green. “Misyonumuzu şeffaf bir şekilde ortaya koymaya çalışıyoruz, davamızı direğe sabitliyoruz ve ‘işte yapmak istediğimiz şey bu’ diyoruz. Topladığımız 10 milyonun sermaye çekebildiğimizin kanıtı olduğunu düşünüyorum.”
Bu durumda PBC, temel olarak yönetim kurulunun belirli durumlarda hissedar çıkarlarını belirtilen misyonun çıkarlarıyla dengelemesi gerektiği anlamına gelir, ancak kârı veya buna benzer bir şeyi sınırlamaz.
İklimle ilgili bir üründen önce hava durumuyla ilgili bir ürün bekleyin; ancak yıl sonu tanıtımı dışında her ikisinin de kesin bir zaman çizelgesi yok.
Brightband’in 10 milyon dolarlık A serisi yatırım turuna Prelude Venture liderlik ederken, Starshot Capital, Garage Capital, Future Back Ventures, Preston-Werner Ventures, CLAI Ventures, Adrien Treuille ve Cal Henderson da katıldı.