Yeni bir makine öğrenme aracı, ulusal taşkın tahmin programlamasındaki hataları azaltabilir ve bu da sellerin nerede olacağına dair daha doğru tahminlere neden olabilir. Yayınlanan yeni bir çalışmada AGU İlerliyorBilim adamları, ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi tarafından geliştirilen Ulusal Su Modeli ile birlikte kullanıldığında, ortaya çıkan hibrit modelin dört ila altı kat daha doğru olduğunu buldular.
AI, ABD için NOAA verileri konusunda eğitildi, ancak sistem herhangi bir ülke için uzmanlaşabilir.
Bu AI bir sinir ağı veya derin bir öğrenme modelidir ve hatalar bulmak için eğitilmiştir. Ağ, tarihsel gözlemsel ve ulusal su modeli üzerine eğitildi ve yağış ve sel ile ilgili veriler. Araştırmacılar, AI sistemini tüm Amerika Birleşik Devletleri için akış akışını öngören Ulusal Su Modeli ile birleştirerek hibrit bir program oluşturdular.
Michigan Üniversitesi hidrologu Vinh NGOC Tran ve çalışmada “Özellikle seller için saf AI modelinin performansı oldukça zayıf” dedi. “AI modellerinin avantajı çok basit olmalarıdır. Verileri sadece modeli eğitmek ve tahmin sağlamak için kullanmanız gerekir, ancak endişelenmemiz gereken en önemli şey, önemli hasara neden olabilecek sel olayları için tahmin doğruluğu sağlamaktır.”
Amerika Birleşik Devletleri’nde NOAA, önceki seller ve su seviyeleri hakkında veri toplayan yaklaşık 11.000 operasyonel su göstergesine sahiptir, ancak NOAA da sadece sudan başka verileri takip eder. Ajans, farklı göstergeler için bitki örtüsü, kentleşme ve drenaj ağları gibi değişkenler hakkında ayrıntılı bilgi toplar.
Mevcut bilgi miktarında yararlıdır, ancak aynı zamanda bir sel modeli oluştururken işlerin nerede yanlış gittiğini anlamak veya her şeyi hesaba katmak için araştırmayı daraltmayı zorlaştırır. Bu, tahmin sisteminde hatalara neden olur ve AI’nın devreye girebileceği yerdir.
Uygun bir şekilde adlandırılan erorcastnet olarak adlandırılan AI tabanlı sistem, ulusal modeldeki hataları arar. Eski sellere ve modelin seller için öngördüğüne baktı. NOAA’nın modelinin seli doğru bir şekilde tahmin etmediği zamanlar için AI, hataları iki gruba ayırır: azaltabileceği hatalar ve düzeltilemeyen hatalar.
Yapay zeka modeldeki sorunları öğrenir ve bunları düzeltmek için çalışır. Düzeltilemeyen hataların, modelin kendisindeki sınırlamalar veya eksik veriler gibi izlenmesi hala önemlidir. Yapay zekanın yalnızca düzeltebileceği hatalara odaklanarak tahminleri eğitmeye ve geliştirmeye devam etmesine yardımcı olur.
Michigan Üniversitesi fiziksel hidrologu Valeriy Ivanov ve çalışmanın yazarı Valeriy Ivanov, “Fiziği atamazsınız” dedi. “Bu sadece tanım gereği yapamazsınız. Sistemlerin farklı olduğunu anlamalısınız. Manzaralar farklıdır. Öngörücü modelinizdeki baskın fiziksel süreçleri hesaba katmalısınız.”
Araştırmacılar, yalnızca Google’ın tahmin yapmak için geçmiş verileri kullanan ancak ulusal su modelinin dahil ettiği yükseklik, bitki örtüsü ve rezervuarlar gibi ayrıntıları dikkate almadığını, modelin genellikle sel akışlarını yetersiz tutacağını buldular.
“Yapay zekanın gücünü anlıyoruz,” dedi Ivanov. “Kimse bunu inkar etmiyor. Kesinlikle orada. Ama onlarca yıllık araştırmayı reddetmemeli. Fizik anlayışını ve havzalarda fiziksel süreçlerin karmaşıklığının anlaşılmasını reddetmemelidir.”
Araştırmacılar, NOAA’nın tahmin modelini iyileştirerek, sellerin potansiyel ekonomik etkilerini de iyileştirebileceğini düşündüklerini söylediler. Daha doğru sel tahminleri, işletmelerin gelecek sellere daha iyi hazırlanabileceği anlamına gelebilir. Tran, Ivanov ve ekibi, program büyüdükçe, potansiyel sellerin gerçekleşmeden birkaç gün veya daha uzun süredir ayrıntılı olarak tahmin edilebileceğini umuyor.
