Yapay Zekâ ile Çok Kısa Sürede Doğru Hava Tahminleri Yapmak Mümkün

da-kuk / iStock

Hava durumu hayatımızı büyük ölçüde etkiliyor. Örneğin dışarı çıkarken ne giyeceğimize karar vermek için hava tahmini uygulamalarına bakıyoruz. Nakliye, ulaşım, tarım gibi birçok endüstri alanı içinse hızlı ve doğru hava durumu tahminlerine sahip olmak hayli önemli.

Son yıllarda hayatımızın birçok alanında çığır açıcı değişikliklere neden olan yapay zekâ teknolojilerinin en güncel kullanım alanlarından biri de hava tahminleri.

Sonuçları Science dergisinde yayımlanan araştırmada, Google tarafından geliştirilen GraphCast isimli hava tahmini uygulamasının 10 günlük hava tahminlerini güvenilir hava durumu tahmin modellerinden daha hızlı ve daha doğru yaptığı belirlendi.

Geleneksel yöntemlerde meteorolojik veriler matematiksel denklemler kullanılarak, süper bilgisayarlar aracılığı ile hava durumu tahminlerine dönüştürülür. Bu matematiksel denklemlerin belirlenmesi ileri düzeyde uzmanlık gerektirir. Ayrıca verilerin işlenmesi için süper bilgisayarlara ihtiyaç vardır. GraphCast ise geleneksel yöntemlerde yüzlerce bilgisayarın bir arada çalıştığı süper bilgisayarların saatlerce hesaplama yaparak elde ettiği 10 günlük hava tahminini bir dakikadan kısa sürede yapabiliyor.

Daniel Balakov / iStock

GraphCast aynı zamanda ekstrem hava olaylarının tahmin edilmesinde örneğin kasırgaların olası yollarının veya sel riski taşıyan bölgelerin önceden belirlenmesinde de kullanılabiliyor. Örneğin GraphCast eylül ayında Kuzey Amerika’nın doğu kıyılarını etkileyen Lee Kasırgası’nın karaya ineceği noktanın Nova Scotia olabileceğini 9 gün önceden öngörürken, geleneksel yöntemler 6 gün önce Nova Scotia’yı işaret etti. Afetlere daha iyi hazırlanmayı sağlayan bu bilgiler sayesinde olası ekstrem hava olaylarının neden olacağı zararlar azaltılabilir.

Bu teknoloji, sıcaklık rekorları ile ilgili de önceden bilgi veriyor. Örneğin yeryüzündeki herhangi bir bölgenin sıcaklığının, geçmişte kaydedilen en yüksek sıcaklık değerlerinin üzerine çıkabileceğiyle ilgili öngörüde bulunabiliyor.

Model, hem yeryüzü hem de atmosfer koşullarıyla ilgili sıcaklık, basınç, nem, rüzgâr hızı ve yönü gibi detayları tahmin edebiliyor.

GraphCast, makine öğrenmesi ve derin öğrenme yapay zekâ yöntemleri kullanılarak onlarca yıllık hava durumu verileriyle eğitildi. GarphCast açık kaynak kodlu bir model olduğu için dünya genelindeki araştırmacılar ve meteoroloji uzmanları bu teknolojiden yararlanabiliyor.

Kaynaklar:

• https://deepmind.google/discover/blog/graphcast-ai-model-for-faster-and-more-accurate-global-weather-forecasting/
• https://www.science.org/doi/epdf/10.1126/science.adi2336

Yazar Hakkında:

Dr. Fatih Sinan Esen

Bilgisayar Mühendisi

Metaverse Projesi Türkiye