İklim kriziyle birlikte, insan hayatını kurtarmak ve en ciddi olayların ekonomik zararını en aza indirmek için hava koşullarının istikrarsızlığı ve giderek daha doğru tahminlere olan ihtiyaç artıyor. Bu nedenle, her çiftçinin ekim ve hasadı güvenli bir şekilde yönetebildiği, enerji tüketimini rüzgar ve güneş enerjisi üretim zamanlarına göre planlamanın kolay olduğu, planlamanın mümkün olduğu bir gelecek arayışı içinde olan sektör hızlı bir şekilde büyüyor. Binaların inşaat süreleri veya sel baskınının gelişi önceden bilinir.
Neden yatırım yapmaya değer?
Merkezi Reading’te bulunan ve 23 AB üyesi (artı diğer 12 ülke) tarafından desteklenen hükümetlerarası bir kuruluş olan Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin tahminlerine göre, sel ve kuraklıkların doğru tahmin edilmesine yatırılan her avro, 400 avroya kadar getiri sağlıyor. ), bilgisayar sistemi dünyanın en büyük hava durumu verileri arşivini içeren, Avrupa’nın en büyük süper bilgisayar komplekslerinden birinde, bir yıl önce Bologna Tecnopolo’da kuruldu.
Hava tahminlerine uygulanan son yapay zeka deneyleri tam olarak bu verilere dayanıyordu ve Google DeepMind’ın GraphCast’ı tarafından elde edilen olağanüstü sonuçlar buradan ortaya çıktı. GraphCast modelinin geliştiricileri, Science dergisinde Kasım ayı ortasında yayınlanan bir makalede GraphCast modelinin “tahminlerde bir dönüm noktasına işaret ettiğini” iddia ediyor. Derinlemesine bir değerlendirme, GraphCast’in şu anda tahminlerde üç ila on günlük bir farkla dünya lideri olan Ecmwf of Reading tarafından işletilen geleneksel sistemden daha doğru olduğunu gösterdi. İncelenen 1.380 atmosferik değişkenin %90’ında Google DeepMind modeli, Avrupa Merkezi tarafından üretilen ve atmosferin farklı seviyelerinde sıcaklık, basınç, nem, rüzgar hızı ve yönünü içeren tahminlerden daha doğruydu. Avrupa Merkezi’nin makine öğrenimi başkanı Matthew Chantry bu sonuçları onayladı.
Doğru ve hızlı teknoloji
Avrupa Merkezi, Huawei ve Nvidia’nın yanı sıra DeepMind’in yapay zeka modelleriyle ve kendi yerleşik tahmin sistemiyle gerçek zamanlı testler gerçekleştirdi ve Chantry, DeepMind’ın sisteminin en doğru olduğu iddiasını onayladı. Chantry, “GraphCast’in diğer makine öğrenimi modellerinden (Huawei’nin Pangu-Weather’ı ve Nvidia’nın FourCastNet’inden) daha iyi olduğu sürekli olarak kanıtlandı ve aynı zamanda birçok noktada tahmin sistemimizden daha doğru” dedi. Doğru olmasının yanı sıra çok hızlı olan bu teknolojinin garanti ettiği tek avantaj bu değil.
Reading Ecmwf’si veya Amerika Birleşik Devletleri Ulusal Okyanus ve Atmosfer Birliği tarafından kullanılan standart meteorolojik simülasyonlar, Dünya atmosferinin matematiksel ve fiziksel modellerini kullanan “sayısal hava durumu tahminine” dayanmaktadır. Tahmin sırasında bilinen hava durumu. Son birkaç on yılda bu yöntemin doğruluğu büyük ölçüde arttı, ancak hala çok karmaşık ve analiz edilecek muazzam miktarda veri göz önüne alındığında, birkaç süper bilgisayarın saatlerce çalışmasını gerektiriyor. Rémi Lam liderliğindeki DeepMind araştırmacıları tarafından geliştirilen model, dizüstü bilgisayarda kullanılabiliyor ve bir dakikadan kısa sürede doğru sonuçlar veriyor.
