Google, meteorolojide yeni bir aşama olarak WeatherNext 3 yapay zeka modelini tanıttı

Google DeepMind ve Google Research uzmanları, hava durumu tahmin sürecini kökten değiştiren yeni bir yapay zeka modelini tanıttı. WeatherNext 3 adlı bu teknoloji, atmosferdeki değişimleri daha hassas bir şekilde izlemeyi ve hareketlerini daha sık tahmin etmeyi mümkün kılıyor. Bu yenilik, meteoroloji alanındaki derin öğrenme teknolojilerine dayalı büyük değişimlerin bir sonraki dalgası olarak kabul ediliyor. Bu konuda Techcrunch.com haber veriyor.

ixbt.com ve TechCrunch verilerine göre Google, bu modeli kendi arama motoru, Google Maps ve Gemini uygulamalarındaki hava durumu verilerine entegre etmeye başlayacak. Ayrıca, Google bulut platformları aracılığıyla sıradan kullanıcılar ve araştırmacılar için de erişilebilir olacak. Google Baş Mühendisi Samier Merchant, bunun temel değişkenlerin şirket ürünlerini ilk kez doğrudan desteklemeye başladığı bir durum olduğunu belirtti.

Yapay zekanın geleneksel süper bilgisayarlara üstünlüğü

Günümüzde çoğu hava durumu tahmini, devletlere ait süper bilgisayarlar tarafından fizik yasalarını temsil eden matematiksel denklemlerin işlenmesiyle oluşturulmaktadır. Bu sistemler doğru olsa da oldukça maliyetli ve nispeten yavaş çalışmaktadır. 2018 yılında Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) yarım asırdan fazla hava durumu verisi sağladıktan sonra, yapay zeka araştırmacıları hükümet araçlarından daha hızlı ve aynı derecede doğru tahminler yapan modeller eğitmeye başladılar.

DeepMind kıdemli araştırma yöneticisi Ferran Alet, hava durumunun son derece kaotik olduğunu ve küçük farklılıkların bile büyük değişimlere yol açabileceğini belirtiyor. Makine öğrenimi, eksik veriler ve sınırlı hesaplama gücü koşullarında tahmini fiziği öğrenerek büyük miktardaki verilerden kalıplar oluşturuyor. WeatherNext 3 modeli, Brightband girişimi tarafından oluşturulan Operational WeatherBench karşılaştırma aracında test edildiğinde, önde gelen rakipler arasında en doğru sonucu gösterdi.

Teknolojik iyileştirmeler ve yeni olanaklar

Yeni model; sıcaklık, rüzgar hızı ve nem gibi göstergeleri analiz etmede Microsoft, NVIDIA ve ECMWF gibi önde gelen kuruluşların derin öğrenme modellerini ve ayrıca ABD Ulusal Hava Durumu Servisi'nin geleneksel tahminlerini geride bıraktı. Yapay zeka ile hava tahmini yaparken geçmişte üç temel sorun vardı: daha geniş bir alanı kapsama (15-25 kilometre kare), yağışı belirlemedeki zorluklar ve devlet kurumlarının verilerine bağımlılık.

WeatherNext 3 modeli bu üç sorunu da çözüyor. Araştırmacılar, modelin temel değişkenler üzerinde 5 kilometre çözünürlüğe kadar tahmin yapabildiğini belirtiyor. Yağış tahminleri WeatherNext 2 modeline kıyasla yüzde 60 oranında iyileştirildi ve artık altı saatte bir değil, saatlik tahminler sunuluyor. Bunlar, modelin öncekinden 2,4 kat daha fazla parametreye sahip olması ve kod çözücü başlıkları için hedeflerin hassas bir şekilde ayarlanması sayesinde gerçekleştirildi.