Bilim İnsanları Yapay Zekâ ile Mars Hava Durumunu Tahmin Etmeyi Öğrendi

Ixbt.com'un haberine göre, araştırmacılar Dünya atmosferini tahmin etmek üzere tasarlanan bir yapay zekâ modelinin, koşullarının değiştirilmesi zor olan başka bir gezegenin (Mars'ın) şartlarına uyarlanabileceğini başarıyla test etti. Dünya için geliştirilen GraphCast grafik sinir ağı modeli temel alınarak oluşturulan yeni MarsCast sistemi, Kızıl Gezegen'in hava durumunu rekor hızda ve yüksek doğrulukla hesaplamayı mümkün kıldı. Bu konuda Ixbt.com haber veriyor.

İlk aşamada model, Dünya koşullarından elde ettiği bilgilerle Mars atmosferinin mevcut durumunu yeterince doğru yansıtsa da kısa süre içinde kendi dinamiklerini kaybetti ve günlük sıcaklık değişimlerini tam olarak gösteremedi. Bu sorunu çözmek için bilim insanları, Mars Climate Database (MCD) veri tabanını kullanarak modeli yeniden eğitmeye karar verdi.

MarsCast modeli ve çalışma prensibi

Sistemi geliştirme sürecinde sıcaklık ile yatay ve dikey rüzgârlar dikkate alındı. Ayrıca gezegenin ısınmasını belirleyen temel faktör olarak atmosferin üst sınırındaki güneş ışınımı eklendi. Nem ise basitleştirilerek sabit bırakıldı; çünkü Mars yüzeyindeki gerçek bağıl nem çoğu zaman yüzde 10'un altında olsa da gün doğumundan önce kısa süreliğine doygunluk seviyesine çıkabiliyor.

Yalnızca 10 eğitim epokundan sonra MarsCast, Mars'taki güvenilir günlük sıcaklık döngüsünü yeniden oluşturmaya başladı. Sadece 30 günlük veriye dayanarak 300 epoktan sonra model belirgin biçimde kararlı hâle geldi ve gelişmeye devam etti. Sonuç olarak model, 10 günlük tahminlerde mevsimsel ve dikey yapıyı, ayrıca rüzgâr hareketlerinin özelliklerini doğru şekilde gösterdi.

Hesaplama hızı ve gelecek planları

Yeni yaklaşımın en büyük başarılarından biri yüksek hızı ve verimliliği. Verilere göre MarsCast, 6 saatlik adım ve 1° çözünürlükteki 10 günlük tahmini tek bir GPU kullanarak yalnızca 2 dakikada hesaplıyor. Karşılaştırma için geleneksel fizik modeli, aynı tahmin için 1 CPU gerektiriyor, 30 dakika harcıyor ve daha düşük, 5° çözünürlükte çalışıyor.

Araştırmacılar, Dünya'ya yönelik meteorolojik yapay zekâ modellerinin diğer gezegenlerin dinamiklerini kısmen aktarabileceğinin kanıtlandığını belirtiyor. Ancak atmosferin kimyasal bileşimi, radyasyon dengesi ve ısıl ataletindeki büyük farklılıklar nedeniyle uyarlama zorunlu bir adım. Yazarlar bir sonraki aşamada toz taşınımını ve bunun ışınım üzerindeki etkisini eklemeyi, ayrıca sistemi yörünge araçları ve yer istasyonlarından elde edilen verilerle test etmeyi planlıyor. Gelecekte bu tür teknolojiler, insanlı ve robotik görevlerin planlanmasına, özellikle de toz fırtınası riskinin önceden değerlendirilmesine yardımcı olabilir.