İklim Değişikliği Yapay Zeka Hava Tahminini Engelleyebilir

KLİMATEL | Onlarca yıldır, sabah hava durumu raporları aynı türden geleneksel modellere dayanıyordu. Şimdi, hava tahmini, yapay zeka tarafından devrim yaratan endüstrilerin saflarına katılmaya hazırlanıyor.

Bilimsel dergide Çarşamba günü yayınlanan bir çift makale DoğaAraştırmacılar, geleneksel modellerden daha hızlı ve daha doğru sonuçlar verebilecek sistemler olan iki yeni AI tahmin yaklaşımının potansiyelini ortaya koyuyor.

Bunlar, dünya çapındaki meteoroloji topluluğunu kasıp kavuran yeni bir AI modelleri dalgasının parçası. Ve tahmin endüstrisini dönüştürme potansiyeline sahipler.

Ancak uzmanlar, değişen iklimin gelişen AI hava modelleri için benzersiz bir zorluk oluşturabileceği konusunda uyarıyor.

AI sistemleri, onlara nasıl doğru tahminler üreteceklerini öğretmek için geçmiş hava durumu verilerine güvenir. Ancak, ısı dalgaları ve kasırgalar gibi belirli hava olayları gezegen ısındıkça daha da şiddetleniyor ve bazı durumlarda o kadar aşırı hale geliyor ki, tarihsel kayıtlarda çok az örnek var. Bu, AI hava durumu modellerinin benzeri görülmemiş, rekor kıran olayları doğru bir şekilde simüle etmesini zorlaştırabilir.

Bunlar, AI uzmanlarının hala araştırdığı sorunlardır. Yine de yeni Doğa makaleler, AI hava tahmini dünyasının hızla geliştiğini gösteriyor.

bu ilk kağıt Pangu-Weather adlı bir modeli açıklıyor – sıcaklık ve rüzgar hızı gibi farklı küresel hava değişkenlerini yaklaşık bir hafta öncesine kadar tahmin ediyor. Çinli teknoloji şirketi Huawei Technologies Co. Ltd.’deki araştırmacılar tarafından geliştirilen model, geleneksel modellere göre 10.000 kata kadar daha hızlı sonuç verebiliyor.

Araştırmacılar, tropik siklonların yolunu doğru bir şekilde izleyebildiğini buldu. Hatta dünyanın önde gelen hava durumu merkezlerinden biri olan Avrupa Orta Menzilli Hava Tahminleri Merkezi’nden biraz daha doğrudur.

Yine de Pangu-Weather’ın bazı sınırlamaları var. Araştırmacılar, önemli bir hava durumu değişkeni olan ve modellerde doğru bir şekilde yakalanması en zor olanlardan biri olan yağış üzerindeki performansını araştırmadı.

bu ikinci kağıtÖte yandan, esas olarak yağışla ilgilenir. NowcastNet olarak bilinen, geleceğe yalnızca birkaç saat kala kısa vadeli tahminlerde uzmanlaşmış bir program olan bir AI sistemini tanımlar. Araştırmacılar, NowcastNet’in önde gelen rakiplerinin çoğundan daha iyi performans gösterebildiğini keşfettiler.

Pangu-Weather ve NowcastNet, çoğu geleneksel olarak hava durumuna hakim olan devlet kurumları yerine özel şirketler tarafından geliştirilen yeni yapay zeka hava durumu modellerinin son dalgasındaki en son modellerden bazılarıdır. Bu programlar, geleneksel tahmin sistemlerinden bazı temel yönlerden farklıdır.

Geleneksel tahminler, sayısal hava tahmini olarak bilinen bir sisteme dayanır. Hava sistemlerinin zaman ve uzayda nasıl değiştiğini tahmin etmek için karmaşık denklemler kullanan bir tür matematiksel model. Bu denklemler, atmosferdeki ve okyanuslardaki hava ve suyun hareketinin ardındaki gerçek fiziği tanımlar.

Çok fazla matematik ve fizik söz konusu olduğundan, sayısal hava durumu modelleri son derece yüksek düzeyde hesaplama gücü gerektirir. Bu onları çalıştırmak için pahalı ve zaman alıcı hale getirir. Ayrıca, bu modellerin doğru bir şekilde yakalayabildiği ince ölçekli süreçleri de sınırlar. Örneğin, bireysel bulutların fiziği gibi şeyleri, büyük ölçekli küresel tahminler yapan modellerde simüle etmek zordur.

Bilim adamları, geleneksel modellerde bu zorlukların üstesinden gelmek için çeşitli yollar bulmuşlardır. Bir strateji, parametreleştirme olarak bilinen bir yöntemdir – bu, bilim adamlarının bir modeldeki gerçek fiziksel denklemleri, modeli gerçek fiziği temsil etmeye zorlamadan genellikle süreci yakalayan basitleştirilmiş bir programla değiştirdiği zamandır.

Ancak meraklılar, yapay zekanın bu geçici çözümleri potansiyel olarak daha hızlı ve daha doğru sonuçlarla değiştirebileceğini savunuyor.

AI modellerinin gerçek fiziği matematiksel denklemler biçiminde temsil etmesi gerekmez. Bunun yerine, büyük miktarda tarihsel hava durumu verilerini alırlar ve kalıpları tanımayı öğrenirler. Daha sonra, günümüz hava koşullarına ilişkin yeni veriler sunulduğunda tahminlerde bulunmak için bu kalıpları kullanırlar.

Bilim adamları onlarca yıldır yapay zeka bileşenlerini geleneksel hava durumu modellerine entegre ederek onları daha hızlı ve daha ucuz çalıştırmaya çalışıyorlar. Pangu-Weather ve NowcastNet gibi bazı firmalar da artık sayısal model sisteminin tamamen yerini alabilecek tamamen yapay zeka modelleri geliştiriyor.

Hızla gelişen bir alandır. Sadece iki yıl önce, bir Royal Society dergisinde yayınlanan makalebilim adamları, AI hava durumu modellerinin sayısal modellere eşit veya daha iyi sonuçlar üretme “potansiyeli” olabileceğini öne sürdüler.

Araştırmacılar, “Sayısal hava durumu modellerinin bir gün geçerliliğini yitirebileceğinin tasavvur edilemez olmadığını düşünüyoruz, ancak bu hedefe ulaşmadan önce bir dizi temel atılım yapılması gerekiyor” dedi.

Pangu-Weather ve NowcastNet gibi yeni ortaya çıkan yaklaşımlar, bu tür atılımların devam ettiğini gösteriyor. Colorado Eyalet Üniversitesi araştırmacıları Imme Ebert-Uphoff ve Kyle Hilburn, saha için potansiyel olduğunu söyledi. yeni araştırma hakkında yorumÇarşamba da yayınlandı Doğa.

Prensip olarak, Pangu-Weather gibi modellerin sergilediği çok daha yüksek hesaplama hızı “muazzam faydalar sağlayabilir” diye yazıyorlar.

Öte yandan, özellikle gezegen ısınırken, yapay zeka sistemleri için hala bazı potansiyel engeller var.

Uzmanlar, yapay zeka modellerinin, iklim değişikliği nedeniyle daha da yoğunlaştıkça aşırı hava olaylarını simüle ederken sorunlarla karşılaşabileceği konusunda uyarıyor.

Isı dalgaları, kuraklıklar, kasırgalar, orman yangınları ve iklimle ilgili sayısız diğer olaylar, sıcaklıklar yükseldikçe daha da aşırılaşıyor ve bazıları benzeri görülmemiş bölgelere sapıyor. Sadece geçen hafta, bilim adamları gezegenin muhtemelen insanlık tarihindeki en sıcak günlerini yaşamakta olduğu konusunda uyarıda bulunurken, tüm dünyada ısı kayıtları alt üst oldu.

Aşırı hava olaylarını doğru bir şekilde tahmin etmek, hava durumu modelleri için en önemli işlevlerden biridir ve karar vericilerin kamu güvenliği duyuruları yayınlamasına veya savunmasız nüfusları korumak için yeterli zamanla tahliyeleri kolaylaştırmasına olanak tanır. Ancak yapay zeka modelleri, geçmiş hava durumu verilerini kullanarak nasıl tahmin üretileceğini öğrenir ve hava durumu daha aşırı hale geldikçe, tarihsel kayıtlarda bu tür yoğun olayların daha az örneği olabilir.

Bu, AI sistemlerinin gelecekte benzeri görülmemiş aşırılıkları doğru bir şekilde simüle etmek için yeterli veriye sahip olmayabileceği anlamına gelir. Aslında, onlara tamamen yabancı hava koşulları sunulursa, nasıl tepki vereceklerini tahmin etmek zor olabilir.

Ebert-Uphoff ve Hilburn yorumlarında, AI sistemlerinin davranışı “program daha önce hiç karşılaşmadığı koşullar altında çalıştığında genellikle tahmin edilemez” uyarısında bulundu. “Aşırı bir hava olayı bu nedenle oldukça düzensiz tahminleri tetikleyebilir.”

Diğer uzmanlar da benzer endişeleri dile getirdi.

2021 Royal Society makalesinin yazarları, tarihsel kayıtlardaki “aşırı olayların kıtlığının” AI hava durumu modelleri için bir zorluk teşkil ettiğini belirtiyor. Ayrıca, sınırlı verilerle uç noktaları yakalama söz konusu olduğunda yapay zeka sistemlerinin performansını değerlendirmeye çalışan birkaç çalışma olmasına rağmen, karışık sonuçlar ürettiklerini – bazılarının iyi performans gösterdiğini, bazılarının ise bocaladığını belirtiyorlar.

Colorado eyalet iklim uzmanı ve Colorado Eyalet Üniversitesi’nden bir bilim adamı olan Russ Schumacher, “Yapay zeka modellerinin ısınan bir iklimde nasıl performans göstereceği sorusu çok ilginç ve bildiğim kadarıyla bu noktada çok kapsamlı bir şekilde araştırılmadı” dedi. E&E News’e gönderilen bir e-postada. Schumacher’in kendi araştırma grubu, yapay zekayı fırtınaları ve diğer tehlikeli hava koşullarını tahmin eden modellere uyguladı.

Hem AI bileşenlerini hem de sayısal model bileşenlerini içeren hibrit modellerin rekor kıran olaylarda daha az zorlukla karşılaşabileceğini öne sürdü. Ancak tamamen yapay zeka tarafından yönetilen modeller için, “tarihsel kaydın tamamen dışında kalan durumlara nasıl tepki vereceği tam olarak net değil” dedi.

Bunlar, araştırmacılar yapay zeka hava durumu modelleri geliştirmeye devam ederken dikkate alınması gereken önemli değerlendirmelerdir, diye ekledi. Modellerin yalnızca rutin, günlük hava tahminlerinde nasıl performans gösterdiğini değil, aynı zamanda tehlikeli, yüksek etkili olaylarda da araştırmaları gerekir.

Genel olarak, AI hava durumu modellerinin potansiyele sahip olduğunu öne sürüyor. Ancak, bunların da tamamen geleneksel yaklaşımların yerini alamayabileceğini kaydetti. Sayısal modeller ve yapay zeka modelleri farklı güçlere sahip olabilir ve insan deneyimi, hava durumuyla ilgili bilgileri sentezlemek ve iletmek için değerli olmaya devam edecektir.

“Bence ideal olarak meteoroloji alanının tüm yaklaşımların güçlü yanlarından yararlanabileceği bir noktaya geliyoruz” dedi.

yeniden basıldı E&E Haberleri POLITICO, LLC’nin izniyle. Telif hakkı 2023. E&E News, enerji ve çevre profesyonelleri için önemli haberler sunar.