Daha önceki hava durumu tahmin eden AI’ler geleneksel modeller tarafından yapılan bazı görevleri değiştirirken, yeni araştırmalar tüm süreci değiştirmek için makine öğrenimini kullanır ve bu da onu çok daha hızlı hale getirir
Uluslararası Uzay İstasyonu’ndan görülen Endonezya üzerinde gök gürültülü fırtınalar
Bir masaüstünde bir saniye boyunca çalışan bir AI hava programı, güçlü süper bilgisayarlarda saatler veya günler süren geleneksel tahminlerin doğruluğuna uyabilir, yaratıcılarını talep eder.
Hava tahmini, 1950’lerden beri uydular, balonlar ve hava istasyonları kullanılarak yapılan gözlemlerden tahmin edilen fizik tabanlı modellere dayanmaktadır. Ancak sayısal hava tahmini (NWP) olarak bilinen bu hesaplamalar son derece yoğundur ve geniş, pahalı ve enerji aç süper bilgisayarlara güvenmektedir.
Son yıllarda, araştırmacılar AI uygulayarak bu süreci kolaylaştırmaya çalıştılar. Google bilim adamları geçen yıl, bir hava modelinin her hücresindeki küçük karmaşık kod parçalarının yerini alabilecek bir AI aracı oluşturdu ve bilgisayar gücünü önemli ölçüde kesti. Deepmind daha sonra bunu daha da ileri götürdü ve tüm tahminlerin yerini almak için AI kullandı. Bu yaklaşım, geçen ay yapay zeka tahmin sistemi adı verilen bir araç başlatan Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) tarafından benimsenmiştir.
Ancak AI’nın hava tahminindeki rolünün bu kademeli olarak genişlemesi, tüm geleneksel sayı çatışmasının yerini almaktan az düştü-Richard Turner tarafından Cambridge Üniversitesi ve meslektaşları değişmeye çalışıyor.
Turner, önceki çalışmanın tahminlerle sınırlı olduğunu ve dünyadaki uydular, balonlar ve hava istasyonlarından elde edilen verilerin toplanabileceği, temizlendiği, manipüle edildiği ve tahminin başlayabileceği organize bir ızgarada birleştirildiği başlatma adı verilen bir adımdan geçtiğini söyledi. Turner, “Bu aslında hesaplama kaynaklarının yarısı” diyor.
Araştırmacılar, ilk kez hem tahmin hem de başlatma aşamalarının yerini alan Aardvark Weather adlı bir model oluşturdular. Mevcut sistemlerin yaptığı giriş verilerinin sadece yüzde 10’unu kullanır, ancak en son NWP tahminleriyle karşılaştırılabilir sonuçlar elde edebilir, Turner ve meslektaşlarını yöntemlerini değerlendiren bir çalışmada rapor eder.
Bir NWP tahmini için güçlü bir süper bilgisayara saatler hatta günler sürecek tam bir tahmin oluşturmak, Aardvark kullanılarak tek bir masaüstü bilgisayarda yaklaşık 1 saniye içinde yapılabilir.
Bununla birlikte, Aardvark, 1.5 derece kare hücrelerle Dünya yüzeyinin bir ızgara modeli kullanırken, ECMWF’nin ERA5 modeli 0.3 derece gibi küçük hücreli bir ızgara kullanır. Bu, Aardvark’ın modelinin karmaşık ve beklenmedik hava kalıplarını alamayacak kadar kaba olduğu anlamına geliyor, diyor İngiltere, Manchester Üniversitesi David Schultz.
Schultz, “Tahmininizi patlatabilecek birçok çözülmemiş şey var” diyor. “Aşırı uçları hiç temsil etmiyorlar. Bu ölçekte çözemezler.”
Turner, Aardvark’ın siklonlar gibi olağandışı etkinlikler almada mevcut bazı modelleri yenebileceğini savunuyor. Ancak onun gibi AI modellerinin de tamamen eğitim için fizik tabanlı modellere dayandığını kabul ediyor. “Eğitim verilerini alıp sadece gözlemsel verileri eğitmek için kullanırsanız kesinlikle işe yaramıyor” diyor. “Bunu yapmaya çalıştık ve tamamen fiziksel olarak fiziksel olarak gittik, ama bu işe yaramadı.”
Hava tahmininin geleceğinin, daha sonra çıkışlarını daha hızlı ve daha az donanımla çoğaltan AI modellerini eğitmek için kullanılan daha doğru fizik tabanlı modeller üzerinde çalışan bilim adamları olabileceğine inanıyor. Bazıları AI’nın beklentileri konusunda daha da iyimser.
Oxford Üniversitesi Nikita Gourianov, zamanla AI’nın NWP’yi gerçekten aşan hava tahminleri oluşturabileceğine inanıyor. Bunların sadece gözlemsel ve tarihi hava verileri konusunda eğitilecek ve tamamen NWP’den tamamen bağımsız doğru tahminler yaratacak. “Bu bir ölçek meselesi, aynı zamanda bir zeka meselesi. Verileri nasıl beslediğiniz ve sinir ağını nasıl yapılandırdığınız konusunda akıllı olmalısınız.”
