Google DeepMind, Tropikal Kasırgaları 1 Dakikada Tahmin Eden Model Tanıttı

Google DeepMind, kasırga tahmininde önemli bir ilerleme olduğunu belirterek, tropikal fırtınaların hem yönünü hem de şiddetini benzeri görülmemiş bir doğrulukla tahmin edebilen bir yapay zeka sistemi tanıttı. On yıllardır geleneksel hava durumu modellerinin baş edemediği bu soruna çözüm sunan sistem, DeepMind’ın yeni girişimi Weather Lab üzerinden sergileniyor. Platform, 15 güne kadar 50 farklı fırtına senaryosu üreten deneysel bir tahmin modeli içeriyor.

DeepMind ayrıca, ABD Ulusal Kasırga Merkezi (NHC) ile bir ortaklık başlattığını duyurdu. İş birliğiyle birlikte federal ajans tarihinde ilk kez deneysel YZ tahminleri, operasyonel tahmin sürecine entegre edilecek.

DeepMind araştırmacısı Ferran Alet, Çarşamba günü düzenlenen basın toplantısında konuştu:  “Üç farklı şey sunuyoruz. İlki, kasırgalara özel olarak uyarlanmış yeni bir deneysel model. İkincisi, Ulusal Kasırga Merkezi ile yaptığımız ve uzman insan tahmincilerin gerçek zamanlı olarak tahminlerimizi görebilmesini sağlayan ortaklık.”

Duyuru, yapay zekanın hava durumu tahminlerindeki etkisinin arttığı bir dönüm noktasına işaret ediyor. Tropikal siklonlar — kasırgalar, tayfunlar ve siklonlar — son 50 yılda 1,4 trilyon dolar ekonomik kayba yol açtı. Bu nedenle hassas tahminler, kıyı bölgelerinde yaşayan milyonlar için yaşamsal öneme sahip.

Geleneksel Modeller Neden Hem Yön Hem de Şiddet Tahmininde Zorlanıyor?

DeepMind’ın geliştirdiği sistem, mevcut hava durumu tahmin yöntemlerinin temel bir kısıtını aşmayı hedefliyor. Geleneksel modellerde ciddi bir denge problemi bulunuyor: Küresel, düşük çözünürlüklü modeller atmosferin genel desenlerini yakalayarak fırtınaların nereye yöneleceğini iyi tahmin ederken, bölgesel ve yüksek çözünürlüklü modeller fırtınanın iç yapısına odaklanarak şiddet tahmininde daha başarılı oluyor.

Alet, bunu şöyle açıklıyor: “Tropikal siklon tahmini yapmak zor çünkü iki farklı şeyi tahmin etmeye çalışıyoruz. İlki rota tahmini, yani siklon nereye gidecek? İkincisi ise şiddet tahmini, yani siklon ne kadar güçlenecek?”

DeepMind’ın deneysel modeli, her iki problemi aynı anda çözmeyi amaçlıyor. Ulusal Kasırga Merkezi protokollerine göre yapılan dahili değerlendirmelerde model, mevcut yöntemlerin ötesinde ciddi iyileşmeler sağladı. Beş günlük rota tahminlerinde, modelin tahminleri Avrupa merkezli ENS adlı fizik tabanlı modelden ortalama 140 kilometre daha yakın çıktı.

Daha da dikkat çekici olan ise, modelin NOAA’nın Hurricane Analysis and Forecast System (HAFS) sistemini şiddet tahmininde geride bırakması oldu — ki bu, geçmişte YZ sistemlerinin zayıf olduğu bir alandı. Alet, “Bu, tropikal siklon şiddeti konusunda şimdiye kadarki en yetkin YZ modeli.” sözleriyle başarıyı vurguladı.

YZ Modelleri Geleneksel Sistemleri Hız ve Verimlilikte Nasıl Geçiyor?

Doğruluğun ötesinde, DeepMind’ın sistemi hız ve operasyonel verimlilik açısından da büyük fark yaratıyor. Geleneksel fizik tabanlı modellerin saatler süren hesaplamalarına karşın, DeepMind’ın modeli tek bir özel çipte yaklaşık bir dakikada 15 günlük tahmin üretebiliyor.

Alet, “Olasılıksal modelimiz artık önceki versiyondan bile daha hızlı. Yeni modelimizin süresi muhtemelen yaklaşık bir dakika civarında.” cümlelerini kurdu. DeepMind’ın eski modeli ise aynı işlemi sekiz dakikada tamamlıyordu.

Bu hız, operasyonel zaman sınırlamalarını karşılamak açısından kritik. DeepMind’da çalışan araştırma mühendisi Tom Anderson, Ulusal Kasırga Merkezi’nin veri toplandıktan sonra altı buçuk saat içinde tahminlerin sunulmasını istediğini ve modelin artık bu hedefi rahatça karşılayabildiğini belirtti.

Ulusal Kasırga Merkezi Ortaklığı, YZ Tahminlerini Gerçek Sınavla Tanıştırıyor

NHC ile yapılan ortaklık, yapay zeka temelli hava durumu modellerinin operasyonel kullanımı açısından önemli bir adımı temsil ediyor. DeepMind’ın hava tahmini ekibinin yöneticisi Keith Battaglia, bu iş birliğinin gayriresmî sohbetlerden resmî entegrasyona evrildiğini söyledi.

Battaglia, “O zamanlar bu resmi bir ortaklık değildi, sadece gayriresmî konuşmalardı.” diyerek başladıkları süreci aktardı: “Artık, geliştirdiğimiz modelleri onlara devrettiğimiz ve onların da nasıl kullanacaklarına karar verdiği daha resmi bir ortaklığa doğru ilerliyoruz.”

Ortaklığın zamanlaması da oldukça önemli; 2025 Atlantik kasırga sezonu çoktan başlamış durumda. NHC tahmincileri artık geleneksel fizik tabanlı sistemlerin yanı sıra canlı YZ tahminlerini de aynı anda görebilecek ve bu da daha erken uyarıların verilmesine katkı sağlayabilecek.

Colorado Eyalet Üniversitesi’ne bağlı Atmosfer Araştırmaları Ortak Enstitüsü’nde çalışan araştırmacı Dr. Kate Musgrave, DeepMind’ın modelini bağımsız olarak değerlendiriyor. DeepMind’a göre, Musgrave modelin “rota ve şiddet konusunda en iyi operasyonel modellerle eşdeğer ya da daha iyi bir performans” gösterdiğini aktardı. Musgrave, “Bu sonuçları 2025 kasırga sezonu boyunca gerçek zamanlı tahminlerle doğrulamayı dört gözle bekliyorum.” dedi.

Başarının Ardındaki Veri Kümesi ve Teknik Yenilikler

Modelin başarısının temelinde iki farklı veri kümesinden eğitilmiş olması yatıyor: Birincisi, milyonlarca gözleme dayanan küresel hava olaylarının yeniden analiz edildiği devasa bir veri seti; ikincisi ise, son 45 yılda gözlemlenen yaklaşık 5.000 siklonun ayrıntılı bilgilerini içeren özel bir veritabanı.

Söz konusu yaklaşım, önceki YZ hava durumu modellerinden farklı. Alet, “Kasırga özelinde veriyle eğitiliyoruz.” diyerek “IBTrACS ve diğer veri türleriyle eğitiliyoruz. IBTrACS, 30 ila 40 yıllık dönemde 5.000'e kadar siklon için enlem, boylam, şiddet ve rüzgar çapı verileri sağlıyor.” ifadelerini kullandı.

Model, ayrıca DeepMind’ın “Fonksiyonel Üretici Ağlar (FGN)” adını verdiği ve yeni yayımlanan araştırma makalesinde detaylandırılan olasılıksal modelleme tekniğini kullanıyor. Bu yöntem, modelin parametrelerini değiştirerek yapılandırılmış tahmin varyasyonları oluşturmada önceki yöntemlere kıyasla daha başarılı.

Geçmiş Kasırga Tahminleri Erken Uyarı Sistemi İçin Umut Veriyor

Weather Lab platformu, tüm okyanus havzalarını kapsayan iki yılı aşkın geçmiş tahminle birlikte kullanıma sunuldu. Anderson, sistemin yeteneklerini 2024’teki Hurricane Beryl ve 2023’teki yıkıcı Hurricane Otis örnekleriyle gösterdi.

Özellikle Hurricane Otis, aniden güçlenerek Meksika’yı vurarak geleneksel modelleri hazırlıksız yakaladı. Anderson, “Pek çok model fırtınanın yaşamı boyunca zayıf kalacağını öngörüyordu.” diyerek şunu ekledi: “Forecaster’lara DeepMind’ın modelini gösterdiğimizde, ellerinde olsaydı bu siklon için potansiyel risk sinyalini daha erken alabileceklerini söylediler.”

YZ'nin Hava Tahmini ve İklim Uyumundaki Geleceği

Gelişme, yapay zekanın hava durumu tahmininde olgunlaşma sürecine işaret ediyor. DeepMind’ın GraphCast gibi modellerinin ardından, birçok ölçütte geleneksel sistemleri geçmeye başlayan YZ sistemlerinin gerçek dünyaya entegrasyonu için önemli bir aşamaya geçildi.

Battaglia, “İlk birkaç yıl daha çok bilimsel makalelere ve araştırma ilerlemelerine odaklandık. Ancak artık bu makine öğrenimi sistemlerinin geleneksel fizik temelli sistemlerle yarışabildiğini hatta onları geçebildiğini gösterdiğimize göre, onları bilimsel bağlamın dışına çıkararak gerçek dünyaya taşımak heyecan verici” dedi. 

Hükümet kurumlarıyla yapılan ortaklıklar, YZ tabanlı hava durumu sistemlerinin operasyonel konuşlanması açısından kritik önemde. Yine de DeepMind, Weather Lab’in hâlâ bir araştırma aracı olduğunu vurguluyor ve kullanıcıların resmi hava durumu kurumlarından alınan tahmin ve uyarılara güvenmeleri gerektiğini belirtiyor.

DeepMind, hava durumu ajansları ve acil müdahale hizmetlerinden gelecek geri bildirimlerle teknolojinin pratik kullanımını geliştirmeyi planlıyor. Tropikal siklonların iklim değişikliğiyle daha da şiddetlenmesi olasılığı göz önünde bulundurulduğunda, tahmin doğruluğundaki ilerlemeler kıyı bölgelerinde yaşayan hassas nüfuslar için giderek daha hayati hâle gelebilir.

Alet, karmaşık atmosferik etkileşimlere dikkat çekerek şunu söyledi: “YZ'nin burada bir çözüm sunabileceğini düşünüyoruz.” 2025 kasırga sezonu başlamışken, DeepMind’ın deneysel sisteminin gerçek dünyadaki performansı artık sınanacak.

‍

‍

‍

‍

‍

Kaynak:https://venturebeat.com/ai/google-deepmind-just-changed-hurricane-forecasting-forever-with-new-ai-model/