Google DeepMind yapay zekâsı tehlikeli kasırgaları bir gün önceden tahmin etmeye başladı

Google DeepMind ve Google Research uzmanları, tropikal siklonların gelişimini geleneksel modellere kıyasla ortalama bir gün daha erken ve doğru biçimde tahmin etmeyi sağlayan WeatherNext adlı yapay zekâ modelini geliştirdi. ixbt.com'a göre bu teknoloji meteorologları da şaşırttı; üç günlük tahminleri, geleneksel iki günlük analizlerle aynı doğruluk düzeyini gösterdi. Bu konuda Ixbt.com haber veriyor.

Yeni çalışmanın yetenekleri, Ekim 2025'te meydana gelen «Melissa» Kasırgası örneğinde açıkça görüldü. Fırtınanın karaya ulaşmasından tam beş gün önce WeatherNext, yüzde 80 olasılıkla Jamaika'ya doğru ilerleyeceğini ve en yüksek seviye olan beşinci kategoriye kadar güçleneceğini öngördü. Sonuç olarak doğal afet, şiddetli seller ve heyelanlarla birlikte bölgeyi gerçekten vurdu. Böyle uzun süre önceden yapılan doğru uyarı, yetkili hizmetlere halkı tahliye etmek, stok oluşturmak ve gerekli kaynakları zamanında seferber etmek için ek fırsat sağladı.

Teknolojinin öne çıkan özellikleri

Tropikal siklonların hem hareket yörüngesini hem de yoğunluğunu aynı anda tahmin etmek, meteorolojideki en karmaşık görevlerden biri sayılır. Hareket yönü atmosferik cepheler ve rüzgârlar gibi küresel süreçlere bağlıyken, kasırganın gücü okyanus ve atmosferdeki yerel koşullara dayanır. Önceki yapay zekâ modelleri yörünge belirlemede iyi sonuçlar verse de güç tahmininde zorlanıyordu.

WeatherNext modeli yalnızca siklonlarla ilgili sınırlı verilerle değil, sıradan meteorolojik gözlemlerden oluşan devasa bir veri kümesiyle eğitildi. Bu yaklaşım, sistemin hem genel hava durumunu tahmin etmesini hem de tropikal siklonların gelişimini öğrenmesini sağladı. Araştırmacıları en çok şaşırtan nokta ise modelin, geleneksel sistemlerden farklı olarak görece düşük çözünürlüklü atmosfer verilerini kullanırken bile yüksek başarı göstermesiydi.

Senaryo oluşturma ve geleceğe yönelik tahminler

WeatherNext ayrıca tek bir kesin tahmin yerine, fırtınanın gelişimi için yüzlerce veya binlerce olası senaryo oluşturuyor. Zaman içinde başlangıçtaki küçük değişikliklerin tamamen farklı sonuçlara yol açabileceğini dikkate alan bu yaklaşım kapsamında model, geçen yıl tek bir fırtına için 50 senaryo oluştururken bu sayı şimdi 1000'e çıkarıldı. Uzmanlar, mevcut hesaplama kaynaklarıyla geleneksel sayısal modeller kullanılarak bu kadar çok seçenek elde etmenin çok zor olduğunu belirtiyor.

ABD Ulusal Kasırga Merkezi, yapay zekânın uzmanların yerini tamamen almadığını, yalnızca yardımcı bir araç olduğunu vurguluyor. Bununla birlikte Google DeepMind, bilim topluluğu için mevsimsel kasırga tahminlerinde kullanılan WeatherNext modellerinin kaynak kodunu açıkça yayımladı. Bunun, diğer bilim insanlarının sistemin yüksek doğruluk sırlarını incelemesine ve atmosferdeki örüntüleri daha derinlemesine anlamasına olanak tanıması bekleniyor.