Bilim kurgu gerçek olmak üzere, yapay zeka yağmurun ne zaman ve nerede yağacağını anlık olarak tahmin edebiliyor. Londra tabanlı yapay zeka (YZ) şirketi Deep Mind, İngiltere Ulusal Hava Servisi Met Office ile birlikte çalışarak, 90 dakika içinde nereye yağmur yağacağını yüksek doğrulukla tahmin eden bir algoritma geliştirdi. DGMR derin öğrenme algoritması ve son model simülasyonlar karşılaştırıldığında , yağmurun yoğunluğu, hareketi, genişliği ve yerini ve zamanını tahmin etmede araştırmacılar % 89 DGMR’ı tercih etti.
Sonuçlar bilim dergisi Nature’da yayınlandı.
İlk protein katlanması ölçümünden sonra şimdi de hava durumu tahmini gibi zor bir bilim problemini çözen DeepMind firması Met Office ile birlikte çalışarak, işi bir adım daha ileri taşıdı.
Yağmuru tahmini etmek, özellikle de şiddetli yağmuru tahmin etmek havacılıktan acil durum servislerine kadar birçok endüstri de büyük önem arz ediyor. Fakat hava tahmini gerçekten çok zor bir iş. Gökyüzünde ne kadar su olduğu, ne zaman ve nereye düşeceğini bilmek ve sıcaklık, bulut oluşumu ve rüzgarı hesaplamak gerekiyor. Her bir faktörü ayrı ayrı hesaplamak çok kompleks iken, bunlar bir araya geldiğinde hesaplamak çok daha karışık bir işlem.
Mevcut en iyi hava tahminleri, atmosfer fiziğine dayanan devasa bilgisayar simülasyonlarıyla yapılıyor. Bu modeller uzun süreli tahminler için iyiyken, 1-2 saat içinde neler olacağını tahmin etmek konusunda pek de iyi değil. Daha önce geliştirilen derin öğrenme teknikleri konum gibi hususları bilmekte iyiyken, yağış yoğunluğunu gibi verilerde pek iyi değil.
“Meterologlar için halen anlık yağışı tahmin etmenin halen önemli zorlukları vardır,” diyor araştırmada yer almayan, NOAA Hava Tahminleri Merkezi Hava Durumu Operasyonları’ndan Greg Carbin.
DGMR Sahte Radar Görüntüleri Üreterek Tahmin Ediyor
DeepMind ekibi yapay zekalarının radar verisiyle eğitildi. Çoğu ülkede gün içerisinde radar ölçümlerindeki bulut hareketi ve oluşumların anlık görüntüler yayınlanır. Örneğin İngiltere’de bu okuma her 5 dakikada bir yapılır. İşte bu anlık görüntüler birleştirilerek, yağmur desenlerinin nasıl hareket ettiği stop-motion videolarla gösterilir.
İşte araştırmacılar , bu veriyi derin jeneretif ağı beslenmek için kullandır. Aynı verilerden yararlanarak sahte suratlar ve hatta Rembrantlar yapan GAN uygulaması gibi. Bu araştırmada DGMR(Derin Jeneretif Yağış Modeli) gerçek ölçümlerden yola çıkarak , sahte radar görüntüleri yaratmayı öğrendi. DeepMind başaraştırmacısı, Şakir Muhammet’e göre bu bir filmin bir kaç karesini gördükten sonrasını görmeden tahmin etmeye benziyor.
Bu yaklaşımı test etmek içim Met Office’deki 56 hava tahminciden, son model simülasyon ve bu yeni derin öğrenme aracını kör karşılaştırma yapması istendir. Araştırmacıların % 89’u DGMR sonuçlarını tercih etti.
“Genelde makine öğrenmesi algoritmaları tek bir ölçümün nasıl iyi bir tahmin olduğunu denemeye ve optimize etmeye çalışır. Buna rağmen, hava tahminleri için bir çok yönden kötü veya iyi olabilir. Örneğin, bir tahmin doğru yere yağış olacağını bilirken, yağış şiddetini bilemeyebilir ya da şiddeti bilir fakat konumda hata yapar bu böyle gider. Bu araştırmada algoritmamızı daha çok etmene göre değerlendirdik,” diyor Met Office’den Niall Robinson.
DeepMinde yapay zekayı daha pratik uygulamalarda kullanmaya şimdiden oldukça hevesli. bakalım DeepMind gerçek dünyadaki bilim problemlerini çözebilecek mi?
