Bir raporda bilim insanları, GraphCast’in %90 doğrulama oranıyla geleneksel hava durumu tahmin teknolojilerinden daha iyi performans gösterdiğini vurguluyor.
Pratikte yapay zeka, gerçek dünyada uygulanabilirliğini zaten gösterdi. Araç, Lee Kasırgası’nın ABD’ye inişini olaydan 10 gün önce tahmin ederken, o dönemde meteorologlar tarafından kullanılan geleneksel hava tahmini teknolojileri geride kalmıştı. Standart hava durumu simülasyonlarıyla yapılan tahminler daha uzun sürebiliyor çünkü geleneksel olarak modellerin doğru tahminlerde bulunabilmesi için karmaşık fizik ve akışkanlar dinamiğini hesaba katması gerekiyor.
Yapay zeka meteorologlardan daha iyi performans gösteriyor
Hava tahmini algoritması yalnızca hız ve ölçek açısından hava durumunu tahmin etme konusunda geleneksel teknolojilerden daha iyi performans göstermekle kalmıyor, GraphCast aynı zamanda tropik siklonlar ve bölgeler üzerindeki aşırı sıcaklık dalgaları dahil olmak üzere şiddetli hava olaylarını da tahmin edebiliyor. Algoritma son verilerle yeniden eğitilebildiği için bilim insanları, aracın iklim değişikliğiyle uyumlu daha büyük değişikliklerle örtüşen hava durumu düzenlerindeki salınımları tahmin etmede daha iyi olacağına inanıyor.
Yakında GraphCast veya en azından tahminlerini destekleyen yapay zeka algoritması daha yaygın olarak kullanılabilir. Wired’a göre Google, GraphCast’i ürünlerine nasıl entegre edeceğini araştırıyor olabilir. Daha iyi fırtına modelleme çağrısı, uzayda süper bilgisayarların yolunu açtı bile. NOAA (Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi), şiddetli hava olaylarının ne zaman meydana gelebileceği ve daha da önemlisi kasırgaların yoğunluk tahminleri hakkında daha doğru okumalar sağlayacak modeller geliştirmek için çalıştığını söylüyor.
