Google’un Çığır Açan Hava Tahmin Modeli Hakkında Bilmeniz Gerekenler

Google, teknolojideki öncülüğünü hava durumu tahminine taşıyor! İşte bu yenilikçi modelin detayları ve sizin hayatınızı nasıl etkileyebileceği hakkında bilmeniz gerekenler. Hava tahmininde devrim yaratacak bu gelişme ile güncel ve doğru bilgiler parmaklarınızın ucunda. Hazırsanız, geleceğin hava durumunu keşfedin!

Güneş yarın yeniden doğacak ve artık buna emin olmak için son kuruşunuzu bahse yatırmanıza gerek yok. Google’ın DeepMind ekibi, bu hafta, karşılaştığı testlerin büyük çoğunluğunda önde gelen geleneksel hava durumu tahmin modelinden daha iyi performans gösteren en son hava durumu tahmin modelini yayınladı.

GenCast adı verilen bu yapay zeka modeli, Midjourney, DALL·E 3 ve Stable Diffusion gibi popüler AI araçlarının temelini oluşturan bir yayılım modelidir. Ekibin yaptığı testlere göre, GenCast aşırı hava koşulları, tropik fırtınaların hareketi ve rüzgar şiddetini tahmin etmede diğerlerinden daha iyidir. GenCast’ın performansını konu alan tartışmaları bu hafta Nature dergisinde yayınlandı.

GenCast’ın diğer yayılım modellerinden ayrıldığı nokta ise, tabii ki, hava durumu odaklı olması ve Dünya’nın küresel geometrisine uygun hale getirilmesidir. Bu durum, makalenin yazarlarından birkaçı tarafından bir DeepMind blog yazısında açıklanmıştır.

Örneğin, “Salvador Dalí tarzında bir dachshund resmi yap” gibi yazılı bir komut yerine, GenCast’ın girdisi hava durumunun en son halidir. Bu, modelin gelecekteki hava durumu senaryolarının olasılık dağılımını oluşturmak için kullanılır.

Geleneksel hava durumu tahmin modelleri, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin önde gelen modeli ENS gibi, tahminlerini fiziksel denklemleri çözerek yaparlar. “Bu geleneksel modellerin bir sınırlaması, çözdükleri denklemlerin sadece atmosferik dinamiklerin yaklaşımları olduğudur,” diye açıkladı DeepMind baş araştırma bilimcisi ve ekibin son bulgularının baş yazarı Ilan Price, Gizmodo’ya gönderdiği bir e-postada.

GenCast’ın ilk tohumları 2022’de atıldı, ancak bu hafta yayınlanan model, Dünya üzerindeki hava durumunu, özellikle aşırı hava olaylarını, 15 gün öncesine kadar tahmin etmek için daha iyi eğitmeyi sağlayan mimari değişiklikler ve iyileştirilmiş bir yayılım kurulumunu içeriyor. “GenCast, sadece tam olarak bilinen ve denklemlerle ifade edilebilen dinamikleri öğrenmekle sınırlı değildir,” diye ekledi Price. “Bunun yerine, doğrudan veriden daha karmaşık ilişkileri ve dinamikleri öğrenme fırsatına sahiptir ve bu, GenCast’i geleneksel modellerin önüne geçirir.”

Google, bir süredir hava durumu tahminleriyle uğraşıyor ve son yıllarda AI yöntemlerini kullanarak daha hassas tahminler yapma konusunda bazı önemli adımlar attı. Geçen yıl DeepMind bilim insanları—yeni makaleyi birlikte yazanlar arasında yer alan bazıları—GraphCast adlı, mevcut orta vadeli hava durumu tahmin modellerinin %90’ında üstün performans gösteren bir makine öğrenimi yöntemini yayınladılar.

Sadece beş ay önce, daha çok bir DeepMind araştırmacılarından oluşan bir ekip, geleneksel bir fizik tabanlı hava tahmincisini makine öğrenme bileşenleriyle birleştiren bir karma hava tahmin modeli olan NeuralGCM’i yayınladılar. “Uçtan uca derin öğrenmenin geleneksel [modeller] tarafından gerçekleştirilen görevlerle uyumlu ve Dünya sistemi hakkındaki bilgi edinme ve tahmin etme için büyük ölçekli fiziki simülasyonları geliştirebilir” sonucuna vardılar.

Son çalışmada ekip, GenCast’i 2018 yılına kadar olan tarihsel hava durumu verileri üzerinde eğitti ve ardından modelin 2019’daki hava durumlarını tahmin etme yeteneğini test etti. GenCast, farklı hava değişkenleri kullanarak ve değişken öngörü zamanlarıyla yüzde 97,2 hedefte ENS’den daha iyi performans gösterdi; 36 saatten fazla öngörü sürelerinde GenCast yüzde 99,8 hedefte ENS’den daha doğruydu.

Ekip ayrıca GenCast’in bir tropikal siklon rotasını tahmin etme yeteneğini de test etti; özellikle Ekim ayında Japonya’yı vuran 2019’un en pahalı tropikal siklonu olan Tayfun Hagibis’i. GenCast’in tahminleri, yedi günlük öngörü süresiyle oldukça belirsizdi, ancak daha kısa öngörü sürelerinde daha doğru hale geldi. Aşırı hava koşulları daha ıslak ve ağır yağışlar yaratırken, kasırgalar oluşma hızını ve sezon içerisindeki erken ortaya çıkışlarını rekorlarla kırarken, fırtına yollarını doğru tahmin etmek, bunların mali ve insani maliyetlerini azaltmada hayati öneme sahip olacaktır.

Ama hepsi bu kadar değil. Araştırmada tanımlanan ilkeler deneyinde, DeepMind ekibi, GenCast’in ENS’den daha doğru olduğunu ve Global Elektrik Santrali Veritabanı’ndaki 5.000’in üzerinde rüzgar santralinin toplam üretim kapasitesini tahmin edebildiğini buldu. GenCast’in tahminleri iki günden kısa öngörü süreleriyle ENS’in tahminlerinden yaklaşık %20 daha iyiydi ve bu, haftalık süre zarfında istatistiksel olarak anlamlı iyileştirmeler gösterdi. Başka bir deyişle, bu model sadece felaketi hafifletmekle kalmaz, aynı zamanda enerji altyapısının nerede ve nasıl dağıtılacağı konusunda bilgi verebilir.

“GenCast’in geliştirilmesi, makine öğrenimi hava durumu tahmin (MLWP) modelinde, hava tahmininin evriminde önemli bir mihenk taşıdır, bu durum, ECMWF’in bir sözcüsünün Gizmodo’ya gönderilen bir e-posta açıklamasında belirtildiği gibi, Google DeepMind’ın son makalesi ile vurgulanmıştır. GenCast, MLWP hakkında dünya genelinden gelen bir dizi yüksek profilli bilimsel makaleler serisinde incelenen en son makine öğrenim modellerinden biridir ve hava durumu tahminindeki sürekli (r)evrimi ortaya koymaktadır.”

Peki, bunlar sizin için ne anlama geliyor, O iklim meraklısı? DeepMind ekibi, GenCast kodunu açık kaynak olarak ve modelleri ticari olmayan kullanım için erişilebilir hale getirdi. Böylece merak ediyorsanız siz de kurcalayabilirsiniz. Ekip ayrıca, tarihsel ve güncel hava durumu tahminlerinden oluşan bir arşiv yayımlamayı planlıyor. Bunun, daha geniş araştırma ve meteoroloji topluluğunu çalışmalarımıza katılmaya, test etmeye, çalıştırmaya ve üzerine inşa etmeye olanak tanıyacağı belirtiliyor.

GenCast ve diğer modellerin operasyonel hale gelme zaman dilimi henüz belirlenmiş değil, ancak DeepMind blogu, modellerin “Google Arama ve Haritalar’da kullanıcı deneyimlerini başlatmaya başladığını” belirtiyor.

Sonuç olarak, ister hava durumu için ister yapay zeka uygulamaları için burada olun, GenCast ve DeepMind’ın daha geniş hava durumu öngörü modelleri yelpazesi hakkında sevecek çok şey var. Bu tür araçların isabetliliği, sel ve kasırga gibi aşırı hava olaylarını zamanında tahmin edebilmek adına büyük önem taşıyor.

12/6 3pm: Bu hikaye ECMWF’den gelen yorumlar eklenecek şekilde güncellenmiştir.