Microsoft'un Çevresel Tahmin Yapay Zekası Aurora Neden Bir Adım Önde?

Aurora adını taşıyan bu yapay zeka sistemi, Microsoft'un çeşitli üniversitelerden araştırmacılarla işbirliği yaparak çevresel tahminlerin doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için geliştirdiği bir yapay zeka sistemi. İkincisi, aşırı hava olayları (örneğin, bir siklonun, tsunaminin veya şiddetli fırtınanın nerede ve ne zaman meydana geleceği) hakkında önceden bilgi sağlamanın yanı sıra hava kalitesi, okyanus akıntıları ve deniz buzunun kapsamı hakkında da bilgi sağlar.

Geleneksel tahmin sistemleri, zaman alan ve enerji yoğun süper bilgisayarların kullanılmasını gerektiren karmaşık modellere ve hesaplamalara dayanır. Nature dergisinde yayımlanan bir araştırmanın sonuçlarına göre Aurora, nispeten kısa sürede ve çok daha az hesaplama gücüyle son derece doğru çevresel tahminlere olanak tanıyacak.

Daha doğru ve daha hızlı

Bir siklonun (veya herhangi bir başka potansiyel yıkıcı olayın) yörüngesini yüksek derecede mekansal-zamansal doğrulukla önceden tahmin etmek, hasarı sınırlamak ve her şeyden önce nüfusu korumak için uygun karşı önlemler almamızı sağlar. Değişen iklim ve aşırı hava olaylarının giderek daha sık yaşanmasıyla birlikte giderek daha güncel bir ihtiyaç haline geliyor.

Yeni araştırmaya göre Aurora, geleneksel sistemlerden birkaç açıdan daha iyi performans gösterdi: Örneğin, yapay zeka sistemi, siklon yörüngelerini beş gün önceden izlerken %100 daha etkiliydi ve aynı amaç için on gün önceden test edildiğinde %92 daha etkiliydi.

Somut bir örnek vermek gerekirse, Aurora sistemi 2023 yılında Filipinler'in kuzey kesimine ulaşacak Doksuri Siklonu'nun gelişini dört gün önceden doğru bir şekilde tahmin edebilmişti. Resmi tahminler, yanlışlıkla onun Tayvan'ın kuzey kıyılarına vardığını belirtmişti.

Çalışmayı koordine eden ve Pennsylvania Üniversitesi'nde (ABD) profesör ve Amsterdam'da (Hollanda) bulunan Microsoft'un Yapay Zeka Bilim Araştırma Grubu'nun üyesi olan Paris Perdikaris , "Aurora'yı Ulusal Kasırga Merkezi, Çin Meteoroloji İdaresi ve diğer kurumların resmi tahminleriyle karşılaştırdığımızda, Aurora'nın dünyadaki birçok havzada hepsinden daha iyi performans gösterdiğini gördük" şeklinde açıklıyor .

Aurora sistemi nasıl çalışır?

Aurora'nın eğitiminin iki aşamadan oluştuğunu anlatan Perdikaris, şunları kaydetti: Öncelikle sisteme çok büyük miktarda veri besleniyor: Yakın zamanda yayınlanan çalışmada yapay zeka, rüzgar hızı, nem, atmosferin kimyasal bileşimi, sıcaklık vb. gibi bir milyon saatlik farklı jeofizik verisi üzerinde eğitildi. Bu veriler meteorolojik analizlerden, geçmiş olayların tarihsel yeniden yapılandırmalarından, tahminlerden, iklim simülasyonlarından geliyor ve Aurora'ya, tabiri caizse, Dünya sistemi değişkenlerinin evrimini önceden tahmin etmeyi "öğretme" olanağı sağlıyor.

Bir sonraki aşamada model, hava kalitesini tahmin etmek için atmosferin kimyasal bileşimini veya tropikal fırtınaları izlemek için gök gürültülü fırtınalarla ilişkili basınç desenlerini kullanmak gibi belirli görevleri yerine getirmek üzere uyarlanabilir.

Araştırmacılar, yapay zeka sisteminin, geleneksel modellerin yaptığı gibi açık matematiksel denklemlere başvurmak zorunda kalmadan, eğitildiği büyük miktardaki verilerden doğrudan desenler öğrendiği için daha hızlı tahminler elde edebildiğini açıklıyor.

Daha doğru ve daha erişilebilir tahminler

Daha yüksek doğruluk ise birkaç faktöre bağlı olacaktır; ilki, sinir ağı mimarisinin aynı anda ve farklı ölçeklerde gerçekleşen karmaşık fiziksel süreçleri yakalamaya özellikle uygun olmasıdır. Perdikaris'in vurguladığı bir diğer önemli nokta ise Aurora sisteminin, belirli bir alanda (hava durumu tahmininde kullanılan atmosfer dinamikleri gibi) edinilen bilgiden yararlanarak, diğer alanlardaki (örneğin hava kalitesini tahmin etme yeteneği) tahmin performansını iyileştirmek üzere tasarlanmış olmasıdır. Araştırmacı, “Bu disiplinlerarası öğrenme temeldir” diye vurguluyor.

"[Yeni sistemin ] en dönüştürücü yönü, yüksek kaliteli tahminlere erişimin demokratikleştirilmesidir" diye sonuca varıyor. "Geleneksel sistemler süper bilgisayarlar ve uzmanlaşmış ekipler gerektirir ve bu da onları dünya çapındaki birçok topluluk için kullanılamaz hale getirir. Aurora mütevazı donanımlarda çalışabilir ve aynı zamanda geleneksel modellerin performansını yakalayabilir veya aşabilir."