Google, hava tahmini yapan yapay zeka (AI) modeli GenCast’ı Çarşamba günü tanıttı. Yapay zeka modeli, Mountain View merkezli teknoloji devinin yapay zeka araştırma bölümü Google DeepMind tarafından geliştirildi. Şirketin araştırmacıları, teknoloji hakkında, orta vadeli hava durumu tahminleri yapma yeteneklerini vurgulayan bir makale de yayınladılar. Şirket, sistemin çözünürlük ve doğruluk açısından mevcut en gelişmiş tahmin modellerinden daha iyi performans gösterdiğini iddia ediyor. Özellikle GenCast, 0,25 santigrat derece çözünürlükle önümüzdeki 15 gün için hava durumu tahminleri yapabiliyor.
Google GenCast Özellikleri
bir blog yazısıGoogle DeepMind, yeni yüksek çözünürlüklü yapay zeka topluluğu modelini ayrıntılı olarak açıkladı. GenCast’ın günlük hava durumu ve ekstrem olaylara ilişkin tahminler yapabildiğinin altını çizerek, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) Ensemble (ENS) sisteminden daha iyi performans gösterdiğini iddia etti. Modelin performansı artık yayınlandı Nature dergisinde.
Özellikle, hava durumunu tahmin etmek için geleneksel deterministik yaklaşımı kullanmak yerine, GenCast olasılıksal yaklaşımı kullanıyor. Deterministik yaklaşıma dayanan hava tahmin modelleri, belirli bir başlangıç koşulları seti için tek ve spesifik bir tahmin üretir ve atmosferik fizik ve kimyanın kesin denklemlerine dayanır.
Öte yandan olasılıksal yaklaşıma dayalı modeller, bir dizi başlangıç koşullarını ve model parametrelerini simüle ederek birden fazla olası sonuç üretir. Buna topluluk tahmini de denir.
Google DeepMind, GenCast’in dünyanın küresel geometrisine uyum sağlayan ve gelecekteki hava senaryolarının karmaşık olasılık dağılımını üreten bir yayılma modeli olduğunun altını çizdi. Yapay zeka modelini eğitmek için araştırmacılar, ECMWF’nin ERA5 arşivinden kırk yıllık geçmiş hava durumu verilerini sağladı. Bununla modele küresel hava durumu modelleri 0,25 santigrat derece çözünürlükte öğretildi.
Yayınlanan araştırma makalesinde Google, GenCast’in performansını 2018’e kadar olan geçmiş veriler üzerinde eğiterek değerlendirdi ve ardından 2019 için tahminlerde bulunmasını istedi. Farklı değişkenler arasında farklı teslim sürelerinde toplam 1320 kombinasyon kullanıldı ve araştırmacılar GenCast’in şunu buldu: bu hedeflerin yüzde 97,2’sinde ve 36 saatten uzun teslim sürelerinde yüzde 99,8’de ENS’den daha doğruydu.
Özellikle Google DeepMind, hava tahmini topluluğunu desteklemek için GenCast AI modelinin kodunu, ağırlıklarını ve tahminlerini yayınlayacağını duyurdu.
