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 prosedürlerden üç gün daha erken varsayım etti.
Hava iddiası geliştirme teknikleri 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 evvelden ikaz gönderebiliyor ve böylelikle etkilenecek bölgelerde yaşayan insanlara hazırlanmaları için çok değerli bir vakit tanıyor.
Ancak klâsik hava durumu kestirimleri kıymetli ölçüde bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bu varsayımlar dünyanın dört bir yanında atmosferin farklı düzeylerindeki hava basıncı, sıcaklık, rüzgar suratı ve nem üzere yüzlerce faktörün iddialarını 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 uygun performans gösteriyor.
GraphCast, hava iddiasını bir dakikadan kısa müddette geliştiriyor ve öteki klasik metotlara kıyasla çok daha az bilgi süreç gücü gerektiriyor.
Bunun nedeni de GraphCast’ın başka programlardan farklı bir formül izlemesi.
Geleneksel usuller, 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 data olacağını seçiyoruz” diyor.
Bu data okyanusu, her saniye trilyonlarca hesaplama yapabilen programlar tarafından işlenmek üzere bir muhteşem bilgisayara gönderiliyor.
Veriler havanın vakit içinde nasıl değişeceğini ve gelişeceğini iddia etmek emeliyle dünya atmosferinde olanları simüle etmek için karmaşık denklemler kullanılıyor.
Bu sistemin 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 epey yavaş çalışıyor.
Yeni bir yaklaşım
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 kestirim 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 yeterli.
Örneğin GraphCast, Eylül ayında ABD ve Kanada’nın Atlantik kıyısını vuran Lee kasırgasının nereyi etkileyeceğini gerçek bir formda kestirim etti.
Deep Mind’ın yapay zeka programı kasırganın gidişatını 9 gün evvelden iddia ederken, ECMRWF sırf 6 gün evvel kestirim edebildi.
Ancak GraphCast’in başarısı, muhteşem bilgisayarları kapatıp bunun yerine yapay zekaya güvenebileceğimiz manasına gelmiyor.
Tamamlayıcı rolü olacak
Yapay zeka modellerinin klâsik hava durumu kestirimlerini değiştirmek yerine onları tamamlayacağına inanılıyor.
Google DeepMind’dan Remy Lam, “Yapay zeka modelleri datalarla eğitiliyor ve datalar 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 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 formda vurdu.
İklim uzmanları, okyanus sıcaklıklarının yükselmesiyle fırtınaların gelecekte şiddetlenmeye devam edebileceğini düşünüyor.
