İnceleme
( Kullanıcı Oyu)
Getty Images
Araştırmacılar, yapay zekanın kasırgaların karaya varışını daha erken kestirim 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 klasik metotlardan üç gün daha erken iddia etti.
Hava kestirimi geliştirme prosedürleri 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 iddiası, sabah dışarı çıktığımızda ne giyeceğimizi söylemenin yanı sıra bize fırtına, sel ve sıcak hava dalgaları üzere çok hava şartları hakkında evvelce ikaz gönderebiliyor ve böylelikle etkilenecek bölgelerde yaşayan insanlara hazırlanmaları için çok kıymetli bir vakit tanıyor.
Ancak klasik hava durumu iddiaları değerli ölçüde bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bu kestirimler dünyanın dört bir yanında atmosferin farklı düzeylerindeki hava basıncı, sıcaklık, rüzgar suratı ve nem üzere yüzlerce faktörün varsayımlarını 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 İddiası modelinden daha uygun performans gösteriyor.
GraphCast, hava iddiasını bir dakikadan kısa müddette geliştiriyor ve başka klasik tekniklere kıyasla çok daha az bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bunun nedeni de GraphCast’ın öteki programlardan farklı bir usul izlemesi.
PA Media Hava durumu varsayımları bize ölümcül olabilecek çok hava olayları hakkında evvelce bilgi verebiliyor 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 Kestirimi Merkezi’nden (ECMRWF) Matthew Chantry, “Daha sonra modelimizi kullanarak hangisinin en kıymetli data olacağını seçiyoruz” diyor.
Bu bilgi okyanusu, her saniye trilyonlarca hesaplama yapabilen programlar tarafından işlenmek üzere bir harika bilgisayara gönderiliyor.
Veriler havanın vakit içinde nasıl değişeceğini ve gelişeceğini iddia etmek maksadıyla dünya atmosferinde olanları simüle etmek için karmaşık denklemler kullanılıyor.
Bu metodun çok başarılı olduğu ve son yıllarda giderek daha isabetli varsayımlar 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 kestirim etmede ve büyük fırtınaların yolunu takip etmede çok daha güzel.
Reuters Lee kasırgası Örneğin GraphCast, Eylül ayında ABD ve Kanada’nın Atlantik kıyısını vuran Lee kasırgasının nereyi etkileyeceğini gerçek bir halde varsayım etti.
Deep Mind’ın yapay zeka programı kasırganın gidişatını 9 gün evvelden iddia ederken, ECMRWF sadece 6 gün evvel varsayım edebildi.
Ancak GraphCast’in başarısı, muhteşem 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 bilgilerle eğitiliyor ve datalar klasik yaklaşımlarla üretiliyor. Bu nedenle bilgi toplamak için klasik yaklaşıma muhtaçlığımız 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 varsayım 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.
