Google Deepmind, Tropikal Kasırgaları Tahmin Eden Yeni Yapay Zeka Modelini Tanıttı
Google Deepmind, tropikal kasırgaların takibi ve şiddet tahmini konusunda yeni bir dönemi başlatan WeatherNext Cyclones (WN-C) adlı yapay zeka modelini kullanıma sundu. Geleneksel hava durumu modellerinin yıllardır süregelen rota ve şiddet tahmini arasındaki denge sorununu çözen sistem, kasırgaların gelecekteki konumunu ve yoğunluğunu tek bir çatı altında daha yüksek doğrulukla öngörebiliyor.
Kasırga tahminlerinde bugüne kadar ECMWF gibi küresel modeller rota tahmininde başarılıyken, NOAA'nın HAFS sistemi gibi bölgesel modeller şiddet verilerinde daha hassas sonuçlar veriyordu. Nature dergisinde yayımlanan çalışmaya göre, WN-C her iki alanda da rakiplerini geride bırakıyor. Beş günlük tahminlerde hata payını 230 kilometreye kadar düşüren model, üç günlük şiddet tahminlerinde ise HAFS'den 3,75 knot daha yüksek doğruluk sunuyor.
WN-C, uzmanlaşmış bölgesel modellerden yaklaşık yüz kat daha kaba bir veri ızgarasıyla (her noktası 28 kilometre) çalışıyor. Araştırmacılar, yüksek çözünürlüğün şiddet tahmini için mutlak bir ön koşul olmadığını, kaba verilerin dahi kasırga gücü hakkında beklenenden çok daha fazla bilgi barındırdığını belirtiyor.
Önceki model GenCast'in aksine, difüzyon yerine Functional Generative Networks (FGN) mimarisini kullanan sistem, tahmin süreçlerini sekiz kat hızlandırıyor. Bu mimari, tahmin adımı başına tek bir geçiş yaparak hesaplama yükünü ciddi oranda azaltıyor. Ayrıca belirsizlikleri yönetmek için piksellere gürültü eklemek yerine, ağın kontrol katmanlarına müdahale ederek fiziksel olarak tutarlı farklı senaryolar üretiyor.
Google'ın yapay zeka çiplerinde 15 günlük bir tahmini bir dakikadan kısa sürede tamamlayabilen model, bu sayede paralel tahmin sayısını 1.000'e kadar çıkarabiliyor. Bu geniş ölçekli analiz, nadir görülen ekstrem hava olaylarının daha güvenilir şekilde yakalanmasını sağlıyor. WeatherNext Cyclones'un kodları ve ağırlıkları, geliştiricilerin erişimine açık şekilde GitHub üzerinde yayımlandı.
