GraphCast: Google’ın Yeni Yapay Zeka Hava Durumu Tahmin Modeli
Google DeepMind, yeni yapay zeka modeli GraphCast’i duyurarak geleneksel hava durumu tahmin sistemlerini yüzde 90’dan fazla geride bırakan bir başarı elde etti. Bu yeni makine öğrenimi modeli, bugün kullandığınız hava durumu uygulamalarının çalıştığı araçlardan daha iyi, daha hızlı ve daha enerji verimli 10 günlük tahminler sunmayı vaat ediyor.
Google’ın araştırmacıları, Salı günü yayımlanan bir çalışmada, “Bu, hava durumu tahmininde bir dönüm noktasını temsil ettiğimize inanıyoruz” dedi.
Genel olarak, mevcut tahmin modelleri genellikle “sayısal hava durumu tahmini (NWP)” olarak adlandırılır. NWP, mevcut hava koşullarını devasa modellere sokar ve akışkan dinamiği, termodinamik ve diğer atmosfer bilimleri prensiplerine dayanarak yaklaşan değişiklikleri simüle eder. Bu, karmaşık, maliyetli ve büyük miktarda bilgi işlem gücü gerektiren bir süreçtir.
GraphCast, moleküllerin nasıl uçacağı ve birbirine çarpacağı hakkında simulasyonlar çalışmak yerine, daha çok tarihsel verilere ağırlık vererek geleneksel modele meydan okuyor. Başka bir deyişle, bu, geçmişte ne olduğuna dayanarak tahminlerde bulunan bir makine öğrenimi modelidir. Bu, genel olarak, gereken hesap düzeyi ve sayısı açısından oldukça basit bir yöntem olsa da içinde birçok karmaşık bilgisayar bilimi bulunmaktadır.
GraphCast, dünyanın mevcut hava durumu durumu ve altı saat öncesine dair verilerle başlar. Ardından, hava durumunun altı saat sonra nasıl görüneceğine dair bir tahmin yapar. GraphCast, bu tahminleri modele geri besler, aynı hesaplamayı yapar ve daha uzun vadeli tahminler üretir.
Google ekibi, GraphCast’in sonuçlarını orta vadeli hava durumu tahminleri için kullanılan mevcut modele, HRES’e kıyasla “önemli ölçüde” geride bıraktığını belirtti. Ayrıca, GraphCast’in özellikle onlar için özel olarak eğitilmediği halde tropikal siklonlar ve beklenmedik sıcaklık değişiklikleri gibi aşırı hava olaylarını tahmin etmede de şaşırtıcı bir başarı elde etti.
YORUMLAR