Yapay zeka, hava olaylarını erkenden kestirim etmemize yardımcı olabilir mi?

Google’ın yapay zeka geliştirme şirketi DeepMind’ın ürettiği yeni bir yapay zeka modeli, Eylül ayında tesirli olan Lee kasırgasının Kanada’da nereye varacağını klâsik yollardan üç gün daha erken iddia etti.

Hava kestirimi geliştirme prosedürleri son yıllarda çok daha isabetli hale geldi.

Ancak bilim insanları, yapay zekanın varsayım yürütmek için geçmiş hava olaylarını tahlil etme suratı ve yeteneğinin şimdiye kadar kullanılan teknolojilerden çok farklı olduğunu söylüyor.

Doğru bir hava durumu varsayımı, sabah dışarı çıktığımızda ne giyeceğimizi söylemenin yanı sıra bize fırtına, sel ve sıcak hava dalgaları üzere çok hava şartları hakkında evvelden ihtar gönderebiliyor ve böylelikle etkilenecek bölgelerde yaşayan insanlara hazırlanmaları için çok değerli bir vakit tanıyor.

Ancak klasik hava durumu kestirimleri kıymetli ölçüde bilgi süreç gücü gerektiriyor.

Bu iddialar dünyanın dört bir yanında atmosferin farklı düzeylerindeki hava basıncı, sıcaklık, rüzgar suratı ve nem üzere yüzlerce faktörün kestirimlerini oluşturmayı gerektiriyor.

Science mecmuasında yayınlanan yeni bir araştırmaya nazaran, Google DeepMind tarafından oluşturulan GraphCast isimli yeni yapay zeka modeli, dünyanın en düzgünlerinden biri olan Avrupa Orta Vadeli Hava İddiası sisteminden daha uygun performans gösteriyor.

GraphCast, hava kestirimini bir dakikadan kısa müddette geliştiriyor ve öbür klâsik yollara kıyasla çok daha az bilgi süreç gücü gerektiriyor.

Bunun nedeni de GraphCast’ın öteki modellerden farklı bir usul izlemesi.

Geleneksel prosedürler, o anda atmosferdeki hareketleri ölçmeyi gerektiriyor. Bunun için dünyanın birçok yerinde bulunan hava istasyonlarında her gün milyonlarca ölçüm yapılıyor.

Tahminlerinden biri için yaklaşık 10 milyon ölçümün kullanıldığını söyleyen Avrupa Orta Vadeli Hava İddiası Merkezi’nden (ECMRWF) Matthew Chantry, “Daha sonra modelimizi kullanarak hangisinin en değerli data olacağını seçiyoruz” diyor.

Bu bilgi okyanusu, her saniye trilyonlarca hesaplama yapabilen modeller tarafından işlenmek üzere bir muhteşem bilgisayara gönderiliyor.

Veriler havanın vakit içinde nasıl değişeceğini ve gelişeceğini kestirim etmek emeliyle dünya atmosferinde olanları simüle etmek için karmaşık denklemler kullanılıyor.

Bu prosedürün çok başarılı olduğu ve son yıllarda giderek daha isabetli iddialar yaptığı söyleniyor.

Ancak bu sayısal hava kestirimi modelleri çok büyük ölçüde bilgisayar kaynağı gerektiriyor ve epey yavaş çalışıyor.

YENİ BİR YAKLAŞIM

Yapay zeka ise dünyanın nasıl çalıştığını modellemeye çalışmadığı için bu süreci kısaltıyor.

GraphCast, hava durumu modellerinin nasıl geliştiğini öğrenmek için ECMRWF modelinin çıktısı da dahil olmak üzere çok ölçüde geçmiş datayı sindirmek için makine tahsilini kullanıyor.

Sistem bu bilgiyi şu andaki hava durumunun gelecekte nasıl değişeceğini varsayım etmek için kullanıyor.

Google DeepMind’dan Remy Lam, “Bu yapay zeka yaklaşımının temel avantajı son derece hassas olması” diyor.

GraphCast’in iddiaları ECMRWF tarafından üretilenler kadar detaylı olmasa da çok sıcaklıklar üzere şiddetli hava olaylarını iddia etmede ve büyük fırtınaların yolunu takip etmede çok daha düzgün.

Örneğin GraphCast, Eylül ayında ABD ve Kanada’nın Atlantik kıyısını vuran Lee kasırgasının nereyi etkileyeceğini hakikat bir formda kestirim etti.

Deep Mind’ın yapay zeka modeli kasırganın gidişatını 9 gün evvelce varsayım ederken, ECMRWF sadece 6 gün evvel iddia edebildi.

Ancak GraphCast’in başarısı, üstün bilgisayarları kapatıp bunun yerine yapay zekaya güvenebileceğimiz manasına gelmiyor.

TAMAMLAYICI ROLÜ OLACAK

Yapay zeka modellerinin klâsik hava durumu iddialarını değiştirmek yerine onları tamamlayacağına inanılıyor.

Google DeepMind’dan Remy Lam, “Yapay zeka modelleri datalarla eğitiliyor ve datalar klâsik yaklaşımlarla üretiliyor. Bu nedenle data toplamak için klasik yaklaşıma gereksinimimiz olacak” diyor.

GraphCast açık kaynak olduğu için Google DeepMind dizaynın detaylarını paylaşıyor.

Dünya çapında birçok teknoloji şirketi ve hava durumu ve iklim kuruluşu, kendi yapay zeka hava durumu iddia araçlarını tasarlıyor.

Öte yandan çok hava olaylarının gelişimi de değişiyor olabilir.

Örneğin Otis kasırgası, Ekim ayında yalnızca 24 saat içinde tropik bir fırtınadan en güçlü kategorideki kasırgaya dönüştü ve akabinde güney Meksika kıyılarını yıkıcı bir halde vurdu.

İklim uzmanları, okyanus sıcaklıklarının yükselmesiyle fırtınaların gelecekte şiddetlenmeye devam edebileceğini düşünüyor.