Yapay zeka destekli yeni bir hava durumu tahmin modeli, işi benzeri görülmemiş bir doğrulukla ve mevcut teknolojiden çok daha hızlı bir şekilde yapabilir.
Web devinin yapay zeka odaklı laboratuvarı Google DeepMind tarafından geliştirilen GraphCast, hava durumunu tahmin etme sürecinde devrim yaratacak gibi görünüyor.
GraphCast, hava durumunu 10 gün öncesine kadar tahmin edebiliyor “sektörün altın standardı hava simülasyon sistemi olan Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) tarafından üretilen Yüksek Çözünürlüklü Tahmin (HRES)’den daha doğru ve çok daha hızlı.” Google DeepMind bir gönderide söyledi Salı günü.
Özellikle araç, aşırı hava olayları hakkında daha erken uyarılar sunabiliyor ve kasırgaların hareketini daha doğru bir şekilde tahmin edebiliyor, böylece yetkililere ve bölge sakinlerine zarar veren fırtınalara hazırlanmak için daha fazla zaman vererek, bu süreçte potansiyel olarak hayat kurtarabiliyor.
Lee Kasırgası Eylül ayında doğu Kanada’yı vurduğunda GraphCast, Nova Scotia’ya dokuz gün önce ulaşacağını doğru bir şekilde tahmin ederken, geleneksel tahminler aynı tahmini yalnızca altı gün önceden yapıyordu.
DeepMind ekibi, GraphCast’in kırk yıllık hava durumu verileriyle eğitildiğini ve bunun Dünya’nın hava durumu sistemlerinin ardındaki neden-sonuç ilişkilerini öğrenmesini sağladığını söyledi.
Dikkat çekici bir şekilde, GraphCast’in 10 günlük bir tahmin oluşturması 60 saniyeden daha kısa sürüyor; bu da onu HRES tarafından kullanılan geleneksel yaklaşımdan çok daha hızlı hale getiriyor; ekibe göre bu yaklaşım “yüzlerce makineye sahip bir süper bilgisayarda saatlerce hesaplama gerektirebilir.”
İki sistemin karşılaştırılmasında GraphCast, HRES’e kıyasla 1.380 test değişkeninin %90’ından fazlasına ve tahmin teslim sürelerine ilişkin daha doğru tahminler verdi.
“Değerlendirmeyi, doğru tahminin en önemli olduğu, atmosferin Dünya yüzeyine en yakın 6 ila 20 kilometrelik yüksek bölgesi olan troposferle sınırladığımızda, modelimiz gelecekteki hava durumuna ilişkin test değişkenlerinin %99,7’sinde HRES’ten daha iyi performans gösterdi.” takım dedi.
Dünyanın sürekli değişen ikliminde hava durumu kalıpları geliştikçe, GraphCast yalnızca daha yüksek kaliteli verilerle beslendikçe gelişecektir.
Ekip, bilim adamlarının ve tahmincilerin teknolojiye erişmesini sağlamak için GraphCast’in model kodunu açık kaynak olarak kullanıyor. Bu, belirli hava olaylarına göre uyarlamalarına ve dünyanın farklı bölgeleri için optimize etmelerine olanak tanıyacak. ECMWF halihazırda aracı deniyor.
Salı günü Science tarafından yayınlanan bir çalışma daha detaylı bir görünüm sunuyor GraphCast’ta.
Google DeepMind, “Hava tahminlerinde yapay zeka kullanımına öncülük etmek, milyarlarca insanın günlük yaşamlarında fayda sağlayacak” dedi. “Ancak daha geniş araştırmamız sadece hava durumunu tahmin etmekle ilgili değil; iklimimizin daha geniş kalıplarını anlamakla da ilgili. Yeni araçlar geliştirerek ve araştırmaları hızlandırarak, yapay zekanın küresel topluluğa en büyük çevresel zorluklarla başa çıkma konusunda güç verebileceğini umuyoruz.”
