İnceleme
( Kullanıcı Oyu)Getty Images
Araştırmacılar, yapay zekanın kasırgaların karaya varışını daha erken varsayım ederek hayat kurtarabileceğini söylüyor.
Google’ın yapay zeka geliştirme şirketi DeepMind’ın ürettiği yeni bir yapay zeka programı, Eylül ayında tesirli olan Lee kasırgasının Kanada’da nereye varacağını klâsik sistemlerden üç gün daha erken varsayım etti.
Hava iddiası geliştirme yolları son yıllarda çok daha isabetli hale geldi.
Ancak bilim insanları, yapay zekanın iddia 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 evvelce ihtar gönderebiliyor ve böylelikle etkilenecek bölgelerde yaşayan insanlara hazırlanmaları için çok değerli bir vakit tanıyor.
Ancak klâsik hava durumu varsayımları 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 programı, dünyanın en güzellerinden biri olan Avrupa Orta Vadeli Hava Varsayımı modelinden daha güzel performans gösteriyor.
GraphCast, hava kestirimini bir dakikadan kısa müddette geliştiriyor ve öteki klasik prosedürlere kıyasla çok daha az bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bunun nedeni de GraphCast’ın öbür programlardan farklı bir usul izlemesi.

Geleneksel yollar, 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 Varsayımı Merkezi’nden (ECMRWF) Matthew Chantry, “Daha sonra modelimizi kullanarak hangisinin en kıymetli bilgi olacağını seçiyoruz” diyor.
Bu data okyanusu, her saniye trilyonlarca hesaplama yapabilen programlar tarafından işlenmek üzere bir üstün bilgisayara gönderiliyor.
Veriler havanın vakit içinde nasıl değişeceğini ve gelişeceğini varsayım etmek gayesiyle dünya atmosferinde olanları simüle etmek için karmaşık denklemler kullanılıyor.
Bu metodun çok başarılı olduğu ve son yıllarda giderek daha isabetli iddialar yaptığı söyleniyor.
Ancak bu sayısal hava iddiası modelleri çok büyük ölçüde bilgisayar kaynağı gerektiriyor ve hayli 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 bilgiyi 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 kestirim etmede ve büyük fırtınaların yolunu takip etmede çok daha uygun.

Örneğin GraphCast, Eylül ayında ABD ve Kanada’nın Atlantik kıyısını vuran Lee kasırgasının nereyi etkileyeceğini gerçek bir biçimde kestirim etti.
Deep Mind’ın yapay zeka programı kasırganın gidişatını 9 gün evvelce iddia ederken, ECMRWF sırf 6 gün evvel iddia edebildi.
Ancak GraphCast’in başarısı, muhteşem bilgisayarları kapatıp bunun yerine yapay zekaya güvenebileceğimiz manasına gelmiyor.
TAMAMLAYICI ROLÜ OLACAK
Yapay zeka modellerinin klasik hava durumu varsayımlarını değiştirmek yerine onları tamamlayacağına inanılıyor.
Google DeepMind’dan Remy Lam, “Yapay zeka modelleri bilgilerle eğitiliyor ve bilgiler klasik yaklaşımlarla üretiliyor. Bu nedenle bilgi toplamak için klâsik 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 kestirim 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 formda vurdu.
İklim uzmanları, okyanus sıcaklıklarının yükselmesiyle fırtınaların gelecekte şiddetlenmeye devam edebileceğini düşünüyor.