Hava tahmininde "devrim" yaratacak yapay zeka modeli

Aardvark yapay zeka hava tahmin sistemi, sadece bir masaüstü bilgisayar kullanarak en gelişmiş modellerden daha iyi performans sergiliyor (NOAA)
Aardvark yapay zeka hava tahmin sistemi, sadece bir masaüstü bilgisayar kullanarak en gelişmiş modellerden daha iyi performans sergiliyor (NOAA)
TT

Hava tahmininde "devrim" yaratacak yapay zeka modeli

Aardvark yapay zeka hava tahmin sistemi, sadece bir masaüstü bilgisayar kullanarak en gelişmiş modellerden daha iyi performans sergiliyor (NOAA)
Aardvark yapay zeka hava tahmin sistemi, sadece bir masaüstü bilgisayar kullanarak en gelişmiş modellerden daha iyi performans sergiliyor (NOAA)

Cambridgeli bilim insanları, mevcut sistemlerden onlarca kat daha iyi bir yeni yapay zeka tahmin modeli geliştirerek hava tahmininde büyük bir atılım gerçekleştirdi.

Aardvark Weather adı verilen yeni model, tahmin ajansları tarafından kullanılan süper bilgisayarların ve insan uzmanların yerine, standart bir masaüstü bilgisayarda çalışabilen tek bir yapay zeka modeli koyuyor.

Bu da bir tahmin oluşturmanın saatler aldığı çok aşamalı bir süreci, sadece birkaç saniyelik bir öngörü modeline dönüştürüyor.

Cambridge Üniversitesi Mühendislik bölümünde makine öğrenimi alanında öğretim üyesi olan Richard Turner, "Aardvark mevcut hava tahmin yöntemlerini yeniden tasarlayarak hava tahminlerini her zamankinden daha hızlı, daha ucuz, daha esnek ve daha doğru hale getirme potansiyeli sunuyor" diyor.

Aardvark modelinin testlerinin, girdi verilerinin sadece yüzde 10'unu kullanarak Amerika Birleşik Devletleri ulusal GFS tahmin sisteminden daha iyi performans gösterebildiğini ortaya koyması, araştırmacıların "tahminlerde bir devrim" sunabileceğini söylemesine yol açtı.

Araştırmacılar, basit tasarımı ve standart bilgisayarlarda çalışabilmesinin, Avrupa'daki açık deniz rüzgar çiftliklerindeki rüzgar hızlarının öngörülmesinden, gelişmekte olan ülkelerdeki çiftçiler için yağış ve sıcaklık tahminlerine kadar çok çeşitli endüstrilerde ısmarlama tahminler oluşturma amacıyla kullanılma potansiyeli taşıdığı anlamına geldiğini belirtiyor.

Alan Turing Enstitüsü Çevre ve Sürdürülebilirlik için Bilim ve İnovasyon Direktörü Dr. Scott Hosking, "Aardvark atılımı sadece hız değil, aynı zamanda erişim meselesi" diyor.

Hava tahminlerini süper bilgisayarlardan masaüstü bilgisayarlara taşıyarak herkesin tahminlere erişimini sağlayabilir, bu güçlü teknolojileri dünyanın dört bir yanındaki gelişmekte olan ülkeler ve veri sıkıntısı çeken bölgelerin kullanımına sunabiliriz.

Cambridge Üniversitesi'nden Anna Allen ise yürütücülüğünü üstlendiği çalışma hakkında "Bu sonuçlar Aardvark'ın başarabileceklerinin sadece başlangıcı. Bu uçtan uca öğrenme yaklaşımı kasırgalar, orman yangınları ve hortumlar gibi diğer hava tahmin problemlerine de kolaylıkla uygulanabilir" diye ekliyor.

Uygulama alanları hava durumunun ötesinde, hava kalitesi, okyanus dinamikleri ve deniz buzu tahmini de dahil daha geniş Dünya sistemleri tahminlerine kadar uzanıyor.

Yeni yapay zeka hava durumu modeli, hakemli dergi Nature'da yayımlanan "End-to-end data-driven weather prediction" (Uçtan uca veriyle çalılan hava durumu tahmini) başlıklı çalışmada detaylandırılıyor.

Independent Türkçe



Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash
TT

Akıllı telefonlardaki sistem, ayda 300 deprem tespit etti

Fotoğraf: Unsplash
Fotoğraf: Unsplash

Bilim insanları, Android akıllı telefonları gerçek zamanlı deprem dedektörlerine dönüştüren yeni bir sistem geliştirerek büyük bir sarsıntıdan önce halkı daha hızlı uyarma potansiyeline sahip bir yol buldu.

Google, ABD Jeoloji Araştırmaları Kurumu (US Geological Survey/USGS) ve diğer araştırmacıların geliştirdiği sistem, milyonlarca telefondan alınan verileri kullanarak bir depremden kaynaklanan en erken sarsıntı sinyallerini tespit ediyor.

Bir cihaz kümesi aynı yer hareketini kaydettiğinde, sistem bunu işaretleyerek yakın bölgelerdeki diğer cihazlara uyarı gönderiyor.

Science'ta yayımlanan çalışma, ağın ayda 300'den fazla deprem tespit ettiğini ortaya koydu. Uyarıların gönderildiği bölgelerde, daha sonra depremi hissettiğini bildiren kişilerin yüzde 85'i uyarıyı aldığını söyledi. Yüzde 36'sı sarsıntı başlamadan önce, yüzde 28'i sarsıntı sırasında ve yüzde 23'ü de sarsıntıdan sonra uyarı almış.

Çalışmada sistemin, geleneksel sismik sensörlerin yerini almasa da yoğun bilimsel ağlara sahip olmayan bölgelerde ölçeklenebilir, düşük maliyetli bir erken uyarı aracı sunabileceği belirtiliyor. Yazarlar bunun özellikle akıllı telefonların yaygın ancak sismometrelerin nadir bulunduğu, gelişmekte olan ülkeler için umut vaat ettiğini söylüyor.

Google yaptığı açıklamada, sistemin insanlara "uyarı vererek sarsıntı başlamadan önce birkaç değerli saniye" kazandırabileceğini ifade ediyor.

Bu saniyeler bir merdivenden inmek, tehlikeli nesnelerden uzaklaşmak ve korunmak için yeterli zamanı sağlayabilir.

Uyarılar, deprem sırasında daha yıkıcı olan S dalgalarından önce gelen ve hızlı hareket eden P dalgalarının saptanmasına dayanıyor. Yeterli sayıda telefon P-dalgalarını tespit ederse sistem, sarsıntıyı hissetmesine belki de birkaç saniye kalan kullanıcılara uyarılar gönderiyor. Bu saniyeler korunmak, bir ameliyatı durdurmak ya da kritik altyapıyı duraklatmak için yeterli olabilir.

2020'de çıkmaya başlayan Android Deprem Uyarı Sistemi halihazırda Birleşik Devletler, Japonya, Yunanistan, Türkiye ve Endonezya gibi çeşitli ülkelerde kullanılıyor. Doğrudan Android işletim sistemine yerleştirilen teknoloji, kullanıcıların ayrı bir uygulama indirmesini gerektirmiyor.

cdfgthy
Harita, Android'in deprem uyarı sisteminin aktif olduğu ülkeleri (açık yeşil) gösteriyor. Kırmızı ve sarı sırasıyla güçlü (MMI 5+) ve hafif (MMI 3-4) sarsıntıların yaşandığı alanlar. Gri noktalar uyarı verilmeyen algılamaları gösteriyor. Kaliforniya, Oregon ve Washington'daki uyarılar (koyu yeşil) ShakeAlert'ten geliyor (Google)

Araştırmacılar doğruluk oranı bilimsel sensörler kadar yüksek olmasa da akıllı telefonlardan gelen uyarıların en çok işe yaradığı yerlerin, telefon yoğunluğu ve güvenilir veri bağlantıları yüksek seviyedeki kentsel alanlar olduğunu tespit etti. 

Çalışma, MyShake uygulaması gibi daha önceki kitle kaynaklı deprem uygulamalarının üzerine inşa edilse de milyonlarca cihaza gömülü olması sisteme fayda sağlıyor.

Yazarlar, "Kitle kaynaklı sistemlerin giderek daha önemli hale geleceğine inanıyoruz" ifadelerini kullanıyor. 

Geleneksel sensörleri kişisel cihazlardan gelen verilerle birleştirerek daha dayanıklı, kapsayıcı erken uyarı sistemleri oluşturmak mümkün.

Independent Türkçe