Deepmind AI modeli Graphcast, hava durumunu doğru bir şekilde tahmin ediyor! Evet hava, hepimizi büyük ve küçük şekillerde etkiler. Sabahları nasıl giyineceğimizi belirleyebilir, bize yeşil enerji sağlayabilir ve en kötü durumda toplulukları mahvedebilecek fırtınalar yaratabilir. Hava koşullarının giderek sertleştiği bir dünyada, hızlı ve doğru tahminler hiç bu kadar önemli olmamıştı.
Science dergisinde yayınlanan bir makalede, orta vadeli hava durumu tahminlerini benzeri görülmemiş bir doğrulukla yapabilen son teknoloji ürünü bir yapay zeka modeli olan GraphCast! GraphCast, hava koşullarını 10 gün öncesine kadar, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) tarafından üretilen, sektörün altın standardı hava durumu simülasyon sistemi olan Yüksek Çözünürlüklü Tahmin (HRES)'den daha doğru ve çok daha hızlı tahmin ediyor.Detaylar haberimizde!
İlginizi Çekebilir: Siri, iOS 18 ile Yapay Zeka Desteğine Kavuşacak! İşte Detaylar
Hava Durumu Tahmini için Yapay Zeka Alanında Önemli Bir Adım Atıyor
Ayrıca GraphCast, aşırı hava olayları hakkında daha erken uyarılar da sunabilir. Gelecekteki kasırgaların izlerini büyük bir doğrulukla tahmin edebiliyor, sel riskiyle ilişkili atmosferik nehirleri tespit edebiliyor ve aşırı sıcaklıkların başlangıcını tahmin edebiliyor. Bu yetenek, daha fazla hazırlıkla hayat kurtarma potansiyeline sahip görünüyor.
GraphCast için belirtelim. Daha doğru ve verimli tahminler sunarak, sektörlerimizin ve toplumlarımızın ihtiyaçları açısından kritik öneme sahip karar alma sürecini destekleyecek yolları açarak hava durumu tahmini için yapay zeka alanında önemli bir adım atıyor.
GraphCast, mekansal olarak yapılandırılmış verileri işlemek için özellikle kullanışlı bir mimari olan makine öğrenimine ve Grafik Sinir Ağlarına (GNN'ler) dayalı bir hava durumu tahmin sistemidir. GraphCast, 0,25 derece boylam/enlem (ekvatorda 28 km x 28 km) yüksek çözünürlükte tahminler yapar. Bu, tüm Dünya yüzeyini kaplayan bir milyondan fazla ızgara noktası anlamına geliyor.
GraphCast'in eğitimi, hesaplama açısından yoğun olsa da ortaya çıkan tahmin modeli oldukça verimlidir. GraphCast ile 10 günlük tahminler yapmak, tek bir Google TPU v4 makinesinde bir dakikadan az sürer. Karşılaştırma için, HRES gibi geleneksel bir yaklaşımın kullanıldığı 10 günlük bir tahmin, yüzlerce makineye sahip bir süper bilgisayarda saatlerce hesaplama gerektirebilir.
Altın standart deterministik sistem HRES'e göre yapılan kapsamlı bir performans değerlendirmesinde GraphCast için belirtelim. 1.380 test değişkeninin yüzde 90'ından fazlasında daha doğru tahminler sağladı. Değerlendirmeyi, doğru tahminin en önemli olduğu, atmosferin Dünya yüzeyine en yakın 6-20 kilometre yüksekliğindeki bölgesi olan troposferle sınırlandığında, model gelecekteki hava durumuna ilişkin test değişkenlerinin yüzde 99,7'sinde HRES'ten daha iyi performans gösterdi.
Bu habere henüz yorum yazılmamış, haydi ilk yorumu siz bırakın!...