Microsoft, hava kalitesi, hava durumu ve tropikal fırtınaların tahmininde mevcut sistemlerden daha hızlı, daha doğru ve daha ucuz çalışan bir yapay zekâ modeli geliştirdi. “Aurora” adı verilen sistem, 10 günlük hava tahminlerini yaparken aynı zamanda kasırga rotalarını geleneksel merkezlere göre çok daha isabetli öngördü.
Henüz ticarileştirilmemiş olan bu modelin detayları Nature dergisinde yayımlandı. Çalışmanın kıdemli yazarı olan Pennsylvania Üniversitesi’nden makine mühendisliği profesörü Paris Perdikaris, "Bir yapay zekâ sisteminin ilk kez kasırga tahmininde tüm operasyonel merkezleri geride bıraktığını görüyoruz" dedi.
2023'ÜN TÜM KASIRGALARI DOĞRU TAHMİN EDİLDİ
Aurora, yalnızca geçmiş verilerle eğitilmesine rağmen, 2023'teki tüm kasırgaları ABD Ulusal Kasırga Merkezi gibi kurumlara kıyasla daha doğru biçimde tahmin etti. Örneğin, Filipinler’i vuran ve Pasifik’te kaydedilen en maliyetli tayfun olan Doksuri’nin dört gün öncesinden tam isabetle nereye çarpacağını öngördü. O dönemde resmi tahminler tayfunun Tayvan’ın kuzeyine yöneleceğini söylüyordu.
MALİYETİ YÜZLERCE KAT DAHA AZ
Geleneksel hava tahmin sistemleri; kütle, enerji ve momentumun korunumu gibi fiziksel ilkeleri temel alıyor ve çok yüksek işlem gücü gerektiriyor. Aurora’nın tahminleri ise bu modellere göre yüzlerce kat daha düşük maliyetle gerçekleşiyor.
KÜRESEL ÖLÇEKTE BAŞARI
Aurora, 10 günlük küresel hava tahminlerinde Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’ni (ECMWF) yüzde 92 oranında geride bıraktı. ECMWF, hava durumu doğruluğu konusunda dünyada referans kabul ediliyor. Aynı zamanda Google’ın geliştirdiği GenCast modeli de geçtiğimiz aralık ayında benzer başarılar elde etmişti.
YENİ BİR ÇAĞIN EŞİĞİNDE MİYİZ?
Perdikaris’e göre hava sistem biliminde bir dönüşüm çağı başlıyor. Gelecekte hedef, yapay zekâların uydu ve hava istasyonlarından gelen verilerle gerçek zamanlı yüksek çözünürlüklü tahminler yapması.
Meteo-France ve ECMWF gibi birçok kurum da kendi yapay zekâ modelleri üzerinde çalışıyor. ECMWF'nin direktörü Florence Rabier, ilk yapay zekâ destekli modellerinin klasik modellere göre bin kat daha düşük işlem maliyetine sahip olduğunu belirtti.
Bu gelişmeler, iklim krizinin tetiklediği aşırı hava olaylarının erken ve doğru tahmini açısından umut verici bir gelecek vadediyor.
