Microsoft'un geliştirdiği yeni bir yapay zeka modeli, büyük hava olaylarını tahmin etme konusunda mevcut sistemlerden çok daha hızlı ve doğru sonuçlar veriyor.
Aurora adı verilen bu model, hava durumu istasyonlarından alınan veriler, uydu görüntüleri ve radar ölçümleri dahil olmak üzere 1 milyondan fazla saatlik küresel atmosfer verisiyle eğitildi. Microsoft'taki bilim insanlarına göre bu, bir hava durumu yapay zeka modelini eğitmek için kullanılan muhtemelen en büyük veri kümesi.
Modelin başarısını gösteren testlerde Aurora, 2023 yılının Temmuz ayında Filipinler'in kuzeyini vuracak olan Doksuri Tayfunu'nu, kasırga karaya ulaşmadan dört gün önce doğru bir şekilde tahmin etti. O zamanki resmi tahminler fırtınanın birkaç yüz kilometre uzaktaki Tayvan'ı vuracağını öngörüyordu.
Ayrıca Aurora, bazı uluslararası meteoroloji kuruluşlarının kullandığı standart tahmin araçlarından daha iyi performans gösterdi. Beş günlük fırtına rotalarını daha doğru belirledi ve geleneksel, süper bilgisayar destekli modellere göre 5.000 kata kadar daha hızlı yüksek çözünürlüklü tahminler üretti.
Genel olarak bilim insanları, Aurora'nın 14 günlük hava koşullarını tahmin etmede vakaların %91'inde mevcut sistemleri geride bıraktığını belirtti. Bu bulgularını Nature adlı bilim dergisinde yayınladılar.
Geleceğin Hava Tahminleri
Araştırmacılar, Aurora ve benzeri modellerin, hava durumu, hava kalitesi ve okyanus koşullarını tek bir yapay zeka modelinin birlikte simüle ettiği "Dünya sistemi tahmini" adı verilen yeni bir çevresel koşul tahmin yaklaşımını destekleyebileceğini umuyor. Bu, özellikle yüksek seviye bilgi işlem gücüne veya kapsamlı izleme altyapısına erişimi olmayan yerlerde daha hızlı ve tutarlı tahminler üretilmesine yardımcı olabilir.
Aurora, ChatGPT gibi araçlara güç veren büyük ölçekli yapay zeka sistemleri sınıfına, yani temel modellere (foundation models) ait.
Temel modeller, belirli ve sabit bir görev için inşa edilmek yerine, büyük hacimli eğitim verilerinden genel kalıpları ve ilişkileri öğrenmek üzere tasarlandıkları için farklı görevlere uyarlanabilirler. Araştırmacılar, Aurora'nın bu yapısı sayesinde, uydular, radarlar ve hava durumu istasyonları gibi kaynaklardan gelen hava durumu kalıplarını analiz ederek ve simüle edilmiş tahminlerden öğrenerek saniyeler içinde tahminler üretebildiğini belirtiyor.
Model, dar, göreve özgü amaçlar için inşa edilen ve genellikle uyum sağlamak için yeniden eğitim gerektiren geleneksel tahmin modellerinin aksine, nispeten az ek veriyle geniş bir senaryo yelpazesi için ince ayar yapılmasına olanak tanıyor.
Aurora'nın eğitildiği çeşitli veri kümesi, genel olarak geleneksel yöntemlere göre daha fazla doğruluk sağlamakla kalmıyor, aynı zamanda modelin aşırı hava olaylarını tahmin etmede de daha iyi olduğu anlamına geliyor.
Bir örnekte Aurora, 2022'de Irak'ta meydana gelen büyük bir kum fırtınasını, sınırlı hava kalitesi verisine sahip olmasına rağmen başarıyla tahmin etti. Ayrıca, testlerin %86'sında dalga simülasyon modellerini geride bırakarak okyanus dalga yüksekliğini ve yönünü tahmin etmede de başarılı oldu, bu da eksik veya eksik girdiler olduğunda bile karmaşık verilerden faydalı kalıplar çıkarabildiğini gösteriyor.
Microsoft, Aurora'nın kodunu ve eğitim verilerini araştırma ve deneyler için halka açık hale getirdi. Model, MSN Hava Durumu gibi hizmetlere entegre edildi ve bu da Windows Hava Durumu uygulaması ve Microsoft'un Bing arama sonuçları gibi araçlara dahil edildi.
