Fal bakmak? Google, `` neredeyse gerçek zamanlı '' hava durumu tahminleri elde etmek için AI modellerini kullanır
İnsanlık için, zaman her zaman en büyük düşman olmuştur, zamanı aşmak insanlığın her zaman düşü olmuştur. "Geleceği tahmin etmek" insanlığın zamanı aşmasının bir yoludur.
Hava tahmini, hayattaki en yaygın "geleceği tahmin etme" türüdür, ancak az önce söylendiği gibi, hava durumunu tahmin etmek de çok zordur. Şimdi bakıldığında, AI, hava durumu tahmininin işlevselliğini büyük ölçüde artırabilecek bir araç olabilir.
Fotoğraf: British Council Learn English
Google kısa süre önce resmi blogunda Google'ın "neredeyse gerçek zamanlı" hava durumu tahminlerine ulaştığını iddia eden yeni bir çalışma paylaştı.
Bununla birlikte, bu çalışma hala erken bir aşamadadır ve henüz herhangi bir ticari sisteme entegre edilmemiştir, ancak erken araştırma sonuçları hala büyük umut vermektedir. Sektör uzmanları tarafından gözden geçirilmeyen bu makalede, Goolge araştırmacıları, yalnızca birkaç dakikalık hesaplama süresi kullanarak, 6 saat ileride bir kilometre ile doğru yağış tahminlerini nasıl elde ettiklerini açıkladılar.
Birkaç dakikalık hesaplama süresi, mevcut teknolojiye kıyasla çok büyük bir gelişmedir Mevcut teknolojiye göre, daha karmaşık veriler oluşturmak daha uzun sürmesine rağmen tahminlerin oluşturulması birkaç saat sürebilir.
Araştırmacılar, özellikle aşırı hava koşullarında iklim değişikliğine etkili bir şekilde uyum sağlayacak hızlı tahminin büyük pratik önemi olduğunu, hızlı tahminin çok önemli bir araç olacağını söyledi. Kısa vadeli tahminler, belirli krizlerden kaçınmak için büyük önem taşır ve doğru uygulama, can ve mal kaybını etkili bir şekilde önleyebilir.
Google'ın tahmininin en büyük avantajı hızdır, ancak bu hız nasıl ortaya çıkıyor? Araştırmacılar, tahmin yöntemlerini iki güncel ana tahmin yöntemiyle karşılaştırdı: optik akış yöntemi (bulutlar gibi olayların hareketini gözlemleyerek) ve simülasyon yöntemi (hava sisteminin fiziksel bir simülasyonunu yaratarak).
Bu geleneksel yöntemlerle ilgili sorun, hesaplama miktarının son derece büyük olmasıdır, özellikle simülasyon yönteminin çok sayıda fiziksel etkiyi hesaplaması gerekir. ABD federal kurumları tarafından hava tahmini için yapılan simülasyonlar gibi, her gün farklı hava istasyonlarından 100 TB'a kadar veriyi işlemesi gerekiyor ve pahalı süper bilgisayarlarda simüle edilmesi birkaç saat sürüyor. Bir seferde 6 saat hesaplarsanız, günde sadece 3-4 defa hesaplayabilirsiniz.
Bunun aksine, Google'ın yöntemleri yalnızca birkaç dakika alır, çünkü karmaşık hava durumu modellemesi gerçekleştirmeye çalışmazlar, bunun yerine basit radar verileriyle hesaplar ve tahminler yaparlar. Araştırmacılar, AI modellerini eğitmek için 2017 ve 2019 yılları arasında Amerika Birleşik Devletleri yakınlarındaki Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA) tarafından toplanan tarihsel radar verilerini kullandılar.
Araştırmacılar, yöntemlerinin aynı verileri kullanan mevcut üç yöntem kadar iyi veya hatta daha iyi olduğunu söylüyorlar. Bununla birlikte, AI modeli, 6 saatten uzun uzun vadeli tahminleri tahmin ederken beklendiği gibi performans göstermez. Şu anda, bu, hava tahmininde makine öğrenimi için en iyi seçimdir: kısa vadeli tahminleri hızlı bir şekilde yapın ve uzun vadeli tahminleri 10 günlük bir hava tahmini oluşturabilen NOAA gibi daha güçlü modellere devredin.
Hava tahmininde yapay zekanın gerçek uygulamasını henüz görmemiş olsak da, IBM ve Monsanto gibi iyi tanıdığımız şirketler de dahil olmak üzere bu alanda çalışan birçok şirket var. Google araştırmacılarının dediği gibi. İnsanlar ve iklim arasındaki etkileşimle birlikte, bu tahmin teknolojisi gelecekte daha da önemli hale gelecektir.
Başlık resminin kaynağı: voanews
