Beykozlu
Member
Takviye mi yoksa değiştirme mi?
Yapay zeka sayesinde daha doğru hava durumu tahminleri
Mevcut bağlantıyı kopyala
Yapay zekayla daha kesin hava durumu tahminleri: Bunun, Google'ın yan kuruluşu DeepMind'ın bir uygulamasıyla mümkün olması bekleniyor. Bir Alman uzman, yapay zekayı yaygın yöntemlerin tamamlayıcısı olarak görüyor.
Daha doğru, daha hızlı ve daha güvenilir hava durumu tahminleri: Bir araştırmaya göre, Google'ın yan kuruluşu DeepMind'ın yeni yapay zeka modelinin bunu mümkün kılması gerekiyor. Alman Hava Durumu Servisi'nden (DWD) bir uzman, bazı yönlerden yapay zeka tahmin sistemlerinin henüz klasik, fiziksel tabanlı modellere yaklaşmadığını söylüyor. Bu nedenle yapay zeka modelleri bir yedek olarak değil, tamamlayıcı olarak görülmelidir.
DWD uzmanı: çok fazla potansiyel
DWD'de sayısal hava tahminine başkanlık eden Roland Potthast, “Nature” dergisinde yayınlanan çalışmayı “önemli bir adım” olarak tanımlıyor: Bu tür modellerin artık değerlendirilmesi gereken çok fazla potansiyeli var. Google ve diğer teknoloji şirketlerinin yaklaşımları, hava durumu hizmetlerini “tamamlayabilir, ilham verebilir ve geliştirebilir”. Bu şekilde kamuoyuna daha iyi tahminler ve uyarılar sunulabilecektir.
“GenCast” adı verilen makine öğrenimi hava tahmini yöntemi, Londra merkezli DeepMind şirketinden Ilan Price liderliğindeki bir ekip tarafından geliştirildi. Çalışma yalnızca DeepMind çalışanları tarafından gerçekleştirildi ancak daha sonra bağımsız uzmanlar tarafından dergi için değerlendirildi. Ekip, “GenCast”ın en iyi geleneksel orta vadeli hava tahminlerinden daha iyi performans gösterdiğini buldu. Model ayrıca aşırı hava koşullarını, tropikal siklonların yolunu ve rüzgar hızlarının gelişimini daha iyi tahmin edebiliyor.
Yapay zeka, 40 yıllık hava olaylarından (1979'dan 2018'e) elde edilen analiz verilerine dayanarak eğitildi. Araştırma grubu daha sonra “GenCast”ın 2019 yılının hava durumunu ne kadar iyi tahmin edebildiğini test etti.
Küresel 15 günlük tahminler
Hava tahminlerinin geleceğe bakıldıkça doğruluğunun azaldığı genel olarak kabul edilmektedir. “GenCast”ın 15 günlük küresel tahminleri sekiz dakika içinde üretebildiği belirtildi. Bu tür orta vadeli tahminler için, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nin (ECMWF) daha önce dünyadaki en doğru merkez olduğu düşünülüyordu. Geliştiricilere göre, 1.320 rüzgar hızı, sıcaklık ve diğer atmosferik özellikler tahmin edilirken “GenCast” artık yüzde 97'nin üzerinde daha iyi performans gösterdi.
“GenCast” tahminlerini bir kez değil, tahmin başına toplam 50 kez hesaplıyor. Tahminin güvenilirliği olasılığı buna göre artar. Ekip, sistemin çok çeşitli durumlarda daha fazla doğruluk, verimlilik ve erişilebilirlik vaat ettiğini söyledi.
DWD kendi yapay zeka modelini test ediyor
Potthast, DWD'nin şu anda kendi yapay zeka modelini test ettiğini ve diğerlerinin de önceki yöntemleri tamamlamak için kullanılacak çalışmalarda bulunduğunu söyledi. “Fiziksel tabanlı modeller ve AI modelleri, her zaman ölçeğinde ve yağış, sıcaklık, rüzgarlar, basınç, nem, sert rüzgarlar, buzun aşırı doygunluğu ve çok daha fazlası gibi istenen tahmin değişkenleri için tahmin değişkenleri üretmek üzere DWD'nin tahmin zincirinde birleştirilir.” Mümkün olan en iyi tahminleri sağlayabiliyoruz” diyor Potthast.
DWD uzmanı, yapay zekanın yeni bir araç olarak insanları gereksiz kılmadığını açıkladı. Şu anda, fiziksel tabanlı sistemlerin önceki kalitesini güvenilir bir şekilde sağlamaya devam etmek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır. Potthast, “Yapay zeka modelleri henüz bu düzeyde kalite, genişlik, çeşitlilik ve güvenilirliğe ulaşamıyor ancak yalnızca seçilen değişkenler veya puanlarda daha hızlı veya daha iyi” diyor. Ancak bu alanda çok dik bir öğrenme eğrisi var.
Yapay zeka doğa yasalarına saygı duymuyor
DWD uzmanı, hava durumunun birbirine bağlı birçok süreçten kaynaklandığını açıkladı. “Hava tahminlerinde kullanılanlar gibi fiziksel modeller doğa kanunlarına uygundur.” Bu onların tahminlerini tutarlı ve anlaşılır kılmaktadır. “Makine öğrenimi modelleri farklı çalışıyor. Doğa yasalarını doğrudan dikkate almadan bireysel değerleri mümkün olduğunca doğru tahmin etmeye odaklanıyorlar.”
Bu tür modeller genellikle hava durumunu yönlendiren enerjiyi (rüzgarlar gibi büyük hareketler ve türbülans gibi küçük ayrıntılar) doğada olduğu gibi dağıtmaz. Sonuç olarak, ilk bakışta iyi gibi görünen ancak özellikle havanın daha karmaşık hale gelmesi durumunda aslında tamamen doğru olmayan tahminler ortaya çıkabilir. “Fiziksel modeller bunu daha iyi yapıyor çünkü başlangıçtan itibaren bu ilişkilere bağlı kalacak şekilde tasarlandılar.”
dpa
Yapay zeka sayesinde daha doğru hava durumu tahminleri
Mevcut bağlantıyı kopyala
Yapay zekayla daha kesin hava durumu tahminleri: Bunun, Google'ın yan kuruluşu DeepMind'ın bir uygulamasıyla mümkün olması bekleniyor. Bir Alman uzman, yapay zekayı yaygın yöntemlerin tamamlayıcısı olarak görüyor.
Daha doğru, daha hızlı ve daha güvenilir hava durumu tahminleri: Bir araştırmaya göre, Google'ın yan kuruluşu DeepMind'ın yeni yapay zeka modelinin bunu mümkün kılması gerekiyor. Alman Hava Durumu Servisi'nden (DWD) bir uzman, bazı yönlerden yapay zeka tahmin sistemlerinin henüz klasik, fiziksel tabanlı modellere yaklaşmadığını söylüyor. Bu nedenle yapay zeka modelleri bir yedek olarak değil, tamamlayıcı olarak görülmelidir.
DWD uzmanı: çok fazla potansiyel
DWD'de sayısal hava tahminine başkanlık eden Roland Potthast, “Nature” dergisinde yayınlanan çalışmayı “önemli bir adım” olarak tanımlıyor: Bu tür modellerin artık değerlendirilmesi gereken çok fazla potansiyeli var. Google ve diğer teknoloji şirketlerinin yaklaşımları, hava durumu hizmetlerini “tamamlayabilir, ilham verebilir ve geliştirebilir”. Bu şekilde kamuoyuna daha iyi tahminler ve uyarılar sunulabilecektir.
“GenCast” adı verilen makine öğrenimi hava tahmini yöntemi, Londra merkezli DeepMind şirketinden Ilan Price liderliğindeki bir ekip tarafından geliştirildi. Çalışma yalnızca DeepMind çalışanları tarafından gerçekleştirildi ancak daha sonra bağımsız uzmanlar tarafından dergi için değerlendirildi. Ekip, “GenCast”ın en iyi geleneksel orta vadeli hava tahminlerinden daha iyi performans gösterdiğini buldu. Model ayrıca aşırı hava koşullarını, tropikal siklonların yolunu ve rüzgar hızlarının gelişimini daha iyi tahmin edebiliyor.
Yapay zeka, 40 yıllık hava olaylarından (1979'dan 2018'e) elde edilen analiz verilerine dayanarak eğitildi. Araştırma grubu daha sonra “GenCast”ın 2019 yılının hava durumunu ne kadar iyi tahmin edebildiğini test etti.
Küresel 15 günlük tahminler
Hava tahminlerinin geleceğe bakıldıkça doğruluğunun azaldığı genel olarak kabul edilmektedir. “GenCast”ın 15 günlük küresel tahminleri sekiz dakika içinde üretebildiği belirtildi. Bu tür orta vadeli tahminler için, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi'nin (ECMWF) daha önce dünyadaki en doğru merkez olduğu düşünülüyordu. Geliştiricilere göre, 1.320 rüzgar hızı, sıcaklık ve diğer atmosferik özellikler tahmin edilirken “GenCast” artık yüzde 97'nin üzerinde daha iyi performans gösterdi.
“GenCast” tahminlerini bir kez değil, tahmin başına toplam 50 kez hesaplıyor. Tahminin güvenilirliği olasılığı buna göre artar. Ekip, sistemin çok çeşitli durumlarda daha fazla doğruluk, verimlilik ve erişilebilirlik vaat ettiğini söyledi.
DWD kendi yapay zeka modelini test ediyor
Potthast, DWD'nin şu anda kendi yapay zeka modelini test ettiğini ve diğerlerinin de önceki yöntemleri tamamlamak için kullanılacak çalışmalarda bulunduğunu söyledi. “Fiziksel tabanlı modeller ve AI modelleri, her zaman ölçeğinde ve yağış, sıcaklık, rüzgarlar, basınç, nem, sert rüzgarlar, buzun aşırı doygunluğu ve çok daha fazlası gibi istenen tahmin değişkenleri için tahmin değişkenleri üretmek üzere DWD'nin tahmin zincirinde birleştirilir.” Mümkün olan en iyi tahminleri sağlayabiliyoruz” diyor Potthast.
DWD uzmanı, yapay zekanın yeni bir araç olarak insanları gereksiz kılmadığını açıkladı. Şu anda, fiziksel tabanlı sistemlerin önceki kalitesini güvenilir bir şekilde sağlamaya devam etmek için daha fazla çalışmaya ihtiyaç vardır. Potthast, “Yapay zeka modelleri henüz bu düzeyde kalite, genişlik, çeşitlilik ve güvenilirliğe ulaşamıyor ancak yalnızca seçilen değişkenler veya puanlarda daha hızlı veya daha iyi” diyor. Ancak bu alanda çok dik bir öğrenme eğrisi var.
Yapay zeka doğa yasalarına saygı duymuyor
DWD uzmanı, hava durumunun birbirine bağlı birçok süreçten kaynaklandığını açıkladı. “Hava tahminlerinde kullanılanlar gibi fiziksel modeller doğa kanunlarına uygundur.” Bu onların tahminlerini tutarlı ve anlaşılır kılmaktadır. “Makine öğrenimi modelleri farklı çalışıyor. Doğa yasalarını doğrudan dikkate almadan bireysel değerleri mümkün olduğunca doğru tahmin etmeye odaklanıyorlar.”
Bu tür modeller genellikle hava durumunu yönlendiren enerjiyi (rüzgarlar gibi büyük hareketler ve türbülans gibi küçük ayrıntılar) doğada olduğu gibi dağıtmaz. Sonuç olarak, ilk bakışta iyi gibi görünen ancak özellikle havanın daha karmaşık hale gelmesi durumunda aslında tamamen doğru olmayan tahminler ortaya çıkabilir. “Fiziksel modeller bunu daha iyi yapıyor çünkü başlangıçtan itibaren bu ilişkilere bağlı kalacak şekilde tasarlandılar.”
dpa