2 dk okunma süresi

GenCast: Hava durumu tahminlerinde YZ devrimi

İçeriği Paylaş

Google DeepMind, hava durumu tahmin sistemlerinde devrim yaratan bir adım atarak, 15 gün öncesine kadar daha hızlı ve doğru tahminler yapabilen bir yapay zekâ (YZ) modeli geliştirdi. “GenCast” adı verilen bu yeni model, geleneksel hava tahmin sistemlerinden çok daha hızlı ve hassas sonuçlar veriyor. GenCast, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahmin Merkezi’nin (ECMWF) Ensemble Tahmin Sistemi’ni (ENS) geride bırakarak, aşırı hava olaylarını ve kasırgaların rotalarını daha doğru tahmin edebiliyor.

GenCast, geleneksel hava tahmin sistemlerinden farklı olarak, atmosferdeki karmaşık ilişkileri öğrenmek için büyük veri setleri kullanıyor. Hava durumu tahminleri genellikle fiziksel modellerle yapılır ve bu modeller dünyadaki hava koşullarını matematiksel denklemlerle simüle eder. Ancak GenCast, YZ’ye dayalı bir sistem olup, geçmiş yıllarda toplanan verileri analiz ederek hava koşullarındaki karmaşık ilişkileri öğreniyor. Model, geleneksel süper bilgisayarların saatler süren hesaplamalarına göre çok daha hızlı ve etkili bir çalışmayla sadece 8 dakikada sonuç verebiliyor. Bu, hava durumu tahmininde önemli bir zaman tasarrufu sağlıyor ve özellikle hızlı değişen hava koşullarının önceden tahmin edilmesini kolaylaştırıyor. GenCast’in bu hızlı işlem süresi, doğal afetler gibi acil durumlarda hayati önem taşıyor.

GenCast’in en dikkat çekici özelliklerinden biri, aşırı hava olaylarını tahmin etme konusundaki başarısı. Kasırga ve tropikal siklonlar gibi ekstrem hava olayları, her yıl binlerce can kaybına ve milyarlarca dolarlık maddi zarara yol açabiliyor. GenCast, bu tür felaketlerin rotalarını ve karaya vurma noktalarını daha doğru bir şekilde tahmin ediyor. Yapılan testler, GenCast’in ENS modeline göre %20 daha doğru tahminler yaptığına işaret ediyor. Ayrıca, tek bir tahmin sunmakla kalmıyor, aynı zamanda olasılıksal tahminler de yapabiliyor. Bu, birden fazla tahminin birleştirilmesiyle yapılan olasılıkları gösteriyor. Bu sayede hava durumu tahminlerinin daha güvenilir ve esnek olmasına olanak tanıyor. Olasılıksal tahminler, özellikle aşırı hava koşulları ve afet durumlarında risk yönetimini daha etkin hale getiriyor.

Google DeepMind, daha fazla geliştirilebilmesi için bu yenilikçi modeli araştırmacıların erişimine açık hale getirdi. GenCast’in kodları ve parametreleri, ticari olmayan kullanımlar için araştırmacılara sunulacak. Bu, hava durumu tahminlerinin daha hızlı gelişmesini ve küresel düzeyde daha doğru tahminlerin yapılmasını sağlayacak. Araştırmacılar, GenCast’in açık kaynak kodları sayesinde bu teknolojiye katkıda bulunabilecek ve kendi tahmin sistemlerini geliştirebilecekler.

DeepMind’in yaptığı bu gelişmeler, hava durumu tahminlerinde devrim niteliği taşıyor. GenCast’in hızı ve doğruluğu, özellikle kasırga ve sıcak hava dalgaları gibi tehlikeli hava olaylarının önceden tahmin edilmesini ve bunlara karşı önlemler alınmasını kolaylaştıracak. Ayrıca GenCast’in, enerji şirketlerine de rüzgâr enerjisi üretim tahminleri yapmada yardımcı olacağı düşünülüyor. Bazı uzmanlar, bu yapay zekâ modellerinin hava durumu tahminlerinde belirsizliği artıran karmaşık faktörleri tam anlamıyla yansıtamayabileceği konusunda uyarıyor. Ancak GenCast’in hız ve doğruluk açısından devrim niteliğindeki ilerleyişi, hava durumu tahminlerini çok daha güvenilir ve etkili hale getirebilir.

Fotoğraf: © Alamy / Shutterstock / NASA Earth Observatory; Landsat

2019 yılındaki Hagibis Tayfunu, yapay zekâ tabanlı bir tahmin sisteminin doğruluğunu incelemek için kullanılmıştı.