KaramelaYedi
New member
İki hafta önceden bile kesin hava durumu tahminleri: Google'ın yan kuruluşu DeepMind, yapay zekayı kullanarak etkileyici sonuçlar sunuyor. Alman hava durumu servisinden bir uzman şüpheci yaklaşıyor ancak öğrenme eğrisinin “çok dik” olduğunu düşünüyor.
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 ihtiyatlı bir şekilde şüpheci davranıyor. Belirli açılardan yapay zeka tahmin sistemlerinin henüz klasik fizik tabanlı modellere yaklaşmadığını söylüyor. Bu nedenle yapay zeka modelleri bir yedek olarak değil, bir tamamlayıcı olarak görülmelidir.
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, kamuoyuna daha iyi tahminler ve uyarılar sağlayabilir.
“GenCast” adı verilen makine öğrenimi hava durumu tahmin 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 tespit etti. Model ayrıca aşırı hava koşullarını, tropikal siklonların yolunu ve rüzgar hızlarının gelişimini daha iyi tahmin edebiliyor. Diğer hava durumu tahminlerinde bu konuda daha fazla sorun var.
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.
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, 1320 rüzgar hızı, sıcaklık ve diğer atmosferik özellikler tahmin edilirken “GenCast” artık yüzde 97'nin üzerinde daha iyi performans gösterdi.
Ayrıca okuyun
İnsanlar gereksiz olmayacak
DWD şu anda kendi yapay zeka modelini test ediyor. Fiziksel tabanlı modeller ve yapay zeka modelleri, DWD'nin tahmin zincirinde birleştirilir. DWD uzmanı Potthast, 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.
DWD uzmanı, hava durumunun birbirine bağlı birçok süreçten kaynaklandığını açıkladı. “Hava tahminlerinde kullanılanlar gibi fiziksel modeller doğa kanunlarına uyar.” Bu da tahminlerini tutarlı ve anlaşılır kılıyor. “Makine öğrenimi modelleri, doğa yasalarını doğrudan dikkate almadan bireysel değerleri mümkün olduğunca doğru tahmin etmeye odaklanıyor.”
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/daire
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 ihtiyatlı bir şekilde şüpheci davranıyor. Belirli açılardan yapay zeka tahmin sistemlerinin henüz klasik fizik tabanlı modellere yaklaşmadığını söylüyor. Bu nedenle yapay zeka modelleri bir yedek olarak değil, bir tamamlayıcı olarak görülmelidir.
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, kamuoyuna daha iyi tahminler ve uyarılar sağlayabilir.
“GenCast” adı verilen makine öğrenimi hava durumu tahmin 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 tespit etti. Model ayrıca aşırı hava koşullarını, tropikal siklonların yolunu ve rüzgar hızlarının gelişimini daha iyi tahmin edebiliyor. Diğer hava durumu tahminlerinde bu konuda daha fazla sorun var.
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.
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, 1320 rüzgar hızı, sıcaklık ve diğer atmosferik özellikler tahmin edilirken “GenCast” artık yüzde 97'nin üzerinde daha iyi performans gösterdi.
Ayrıca okuyun
Kas antrenmanını düşünürken yapılan hatalar
İnsanlar gereksiz olmayacak
DWD şu anda kendi yapay zeka modelini test ediyor. Fiziksel tabanlı modeller ve yapay zeka modelleri, DWD'nin tahmin zincirinde birleştirilir. DWD uzmanı Potthast, 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.
DWD uzmanı, hava durumunun birbirine bağlı birçok süreçten kaynaklandığını açıkladı. “Hava tahminlerinde kullanılanlar gibi fiziksel modeller doğa kanunlarına uyar.” Bu da tahminlerini tutarlı ve anlaşılır kılıyor. “Makine öğrenimi modelleri, doğa yasalarını doğrudan dikkate almadan bireysel değerleri mümkün olduğunca doğru tahmin etmeye odaklanıyor.”
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/daire