Yeni AI sistemleri, hava durumu tahminleri oluşturma yeteneğimizi hızlandırabilir

Huawei tarafından geliştirilen ilki, yeni yapay zeka modeli Pangu-Weather’ın dünyadaki haftalık hava durumu modellerini geleneksel tahmin yöntemlerinden çok daha hızlı, ancak karşılaştırılabilir bir doğrulukla nasıl tahmin edebildiğini ayrıntılarıyla anlatıyor.

İkincisi, bir derin öğrenme algoritmasının aşırı yağışları diğer önde gelen yöntemlere göre nasıl daha doğru ve daha önceden tahmin edebildiğini ve mevcut benzer sistemlere karşı yapılan testlerde zamanın yaklaşık %70’inde birinci sırada yer aldığını gösteriyor.

Huawei’de kıdemli bir araştırmacı olan Lingxi Xie, benimsendiği takdirde, bu modellerin yetkililerin kötü hava koşullarına hazırlanma yeteneğini geliştirmek için geleneksel hava durumu tahmin yöntemleriyle birlikte kullanılabileceğini söylüyor.

Pangu-Weather’ı oluşturmak için Huawei’deki araştırmacılar, geçmiş hava durumu gözlemlerini modern modellerle birleştiren, 39 yıllık yeniden analiz verileriyle eğitilmiş derin bir sinir ağı oluşturdu. Hava değişkenlerini teker teker analiz eden ve saatler sürebilen geleneksel yöntemlerin aksine, Pangu-Weather hepsini aynı anda sadece saniyeler içinde analiz edebiliyor.

Araştırmacılar, Pangu-Weather’ı dünyanın önde gelen geleneksel hava tahmin sistemlerinden biri olan Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) operasyonel entegre tahmin sistemi ile test etti ve benzer doğruluk ürettiğini buldu.

Pangu-Weather, tropikal siklonlarla ilgili verilerle eğitilmemiş olmasına rağmen, tropikal bir siklonun yolunu da doğru bir şekilde takip edebildi. İsviçre Federal Ofisi MeteoSwiss’in sayısal tahmin departmanı başkanı Oliver Fuhrer, bu bulgunun, makine öğrenimi modellerinin havanın fiziksel süreçlerini yakalayabildiğini ve bunları daha önce görmedikleri durumlara genelleyebildiğini gösterdiğini söylüyor. Meteoroloji ve Klimatoloji. Araştırmaya katılmadı.

Fuhrer, Pangu-Weather’ın heyecan verici olduğunu çünkü hava durumunu bilim insanlarının daha önce yapabildiğinden çok daha hızlı tahmin edebildiğini ve orijinal eğitim verilerinde olmayan şeyleri tahmin edebildiğini söylüyor.

Geçen yıl, birden fazla teknoloji şirketi, hava tahminini iyileştirmeyi amaçlayan AI modellerini açıkladı. ECMWF’de Dünya sistem modelleme başkanı Peter Dueben, Pangu-Weather ve Nvidia’nın FourcastNet ve Google-DeepMind’ın GraphCast’ı gibi benzer modeller, meteorologların “makine öğrenimini ve hava tahminlerini nasıl kullandığımızı yeniden gözden geçirmelerini” sağlıyor, diyor. Araştırmaya dahil olmadı ama Pangu-Weather’ı test etti.