Pencere kenarında oturacak kadar şanslı olanlarımız sadece dışarıya bakarak hava durumunu tahmin edebilir, ancak daha az ayrıcalıklı olanlar için hava tahmini ve analizi giderek daha iyi hale geliyor. Tomorrow.io sadece sonuçları açıkladı Makine öğrenimi sayesinde Dünya’daki ve yörüngedeki daha büyük, daha eski tarz tahmin teknolojisiyle rekabet edebilecek hale gelen ilk iki radar uydusundan.
Şirket, bu görevi 2021 yılında ClimaCell olarak adlandırıldığından beri planlıyor ve bugün açıklanan (ve yakında bir meteoroloji konferansında resmi olarak sunulacak) sonuçlar, yüksek teknoloji yaklaşımlarının işe yaradığını gösteriyor.
Hava durumu tahmini birçok nedenden dolayı karmaşıktır, ancak yüksek güçlü ancak eski donanım (radar ağları ve eski uydular gibi) ile modern yazılım arasındaki etkileşim büyük bir etkileşimdir. Bu altyapı güçlü ve değerlidir ancak çıktılarını iyileştirmek, hesaplama tarafında çok fazla çalışma gerektirir ve bir noktada azalan getiriler elde etmeye başlarsınız.
Bu sadece “bu öğleden sonra yağmur yağacak mı?” değil, tropikal bir fırtınanın hangi yöne hareket edeceği veya bir fırtına veya kuraklık nedeniyle belirli bir bölgeye tam olarak ne kadar yağmur yağacağı gibi daha karmaşık ve önemli tahminlerdir. İklim değiştikçe bu tür içgörüler giderek önem kazanıyor.
Elbette yatırım yapılacak en bariz yer uzaydır, ancak hava durumu altyapısı engelleyici derecede büyük ve ağırdır. NASA’nın Küresel Yağış Ölçümü 2014 yılında fırlatılan bu alanda altın standart olan uydu, hem Ka (26-40 GHz) hem de Ku (12-18 GHz) bant radarını kullanıyor ve yaklaşık 3.850 kilogram ağırlığında.
Tomorrow.io’nun planı, modern bir dokunuşla yeni bir uzay tabanlı radar altyapısı oluşturmaktır. Uyduları küçüktür (sadece 85 kilogram) ve yalnızca Ka bandını kullanır. Tomorrow R1 ve R2 adlı iki uydu, geçen yılın Nisan ve Haziran aylarında fırlatıldı ve uzun bir deneme ve test sürecinin ardından şimdi kalitelerini göstermeye başlıyorlar.
Şirketin bu yılın sonlarında bir dergide yayınlamayı planladığı bir dizi deneyde Tomorrow, yalnızca tek bir radar bandı ve kütlenin küçük bir kısmıyla uydularının NASA’nın GPM’si ile eşit sonuçlar üretebileceğini ve yer tabanlı sistemler. Çeşitli görevlerde R1 ve R2 uyduları, GPM’ye benzer şekilde doğru, hatta daha iyi ve daha kesin tahminler ve gözlemler yapabildiler ve bunların sonuçları da yerdeki radar verileriyle yakından uyumluydu.
R1 ve R2 uydularından alınan verilere örnekler.
Bunu, Hava Durumu Sorumlusu Arun Chowla’nın tanımladığı gibi, iki araçta bir arada çalışan bir makine öğrenimi modeli kullanarak başarıyorlar. Her iki GPM radarından gelen veriler üzerine eğitilmiştir, ancak gözlem arasındaki ilişkiyi ve iki radar sinyali arasındaki farkı öğrenerek yalnızca bir bant kullanarak benzer bir tahmin yapabilir. Blog gönderilerinin belirttiği gibi:
Algoritma bu çift frekanstan türetilen yağış profilleriyle eğitilir ancak girdi olarak yalnızca Ka bandı gözlemlerini kullanır. Bununla birlikte, yansıma profili şekli ile yağış arasındaki karmaşık ilişki, algoritma tarafından “öğrenilir” ve Ka bandı yansımasının şiddetli yağış nedeniyle tamamen zayıfladığı durumlarda bile tam yağış profili elde edilir.
Bu sonuçların ortaya çıkması ve diğer hava durumu modellerine genellenmesi Tomorrow.io için büyük bir başarıdır. Ancak amaç ABD altyapısının yerini almak değil; GPM ve yer radar ağı uzun vadeli olarak buradadır ve paha biçilmez varlıklardır. Asıl sorun, bunların dünyanın geri kalanını kapsayacak şekilde kolaylıkla kopyalanamamasıdır.
Şirketin umudu, dünya çapında bu düzeyde ayrıntılı tahmin ve analiz sağlayabilecek bir uydu ağına sahip olmaktır. Planlanan 8 üretim uydusu daha büyük (yaklaşık 300 kg) ve daha yetenekli olacak.
Chowla, “Dünyanın herhangi bir yerinde gerçek zamanlı yağış verileri sağlamak için çalışıyoruz ve bunun hava tahmini alanında ezber bozan bir şey olduğuna inanıyoruz” dedi. “Bu bağlamda doğruluk, küresel kullanılabilirlik ve gecikme (uydu tarafından yakalanan sinyal ile verilerin ürünlere aktarılmaya hazır olması arasındaki süre olarak ölçülür) üzerinde çalışıyoruz.”
Ayrıca, kendi sistemlerini ve diğer sistemleri eğitmek için daha ayrıntılı bir yörünge radar görüntüleri seti ile kaçınılmaz veri oynatımını da yapıyorlar. Ancak bunun işe yaraması için çok daha fazla veriye ihtiyaçları olacak ve bu yıl daha fazla uydu fırlatmasıyla veri toplama hızını artırmayı planlıyorlar.
