“İnsanlar hava tahmini ve ne kadar kötü olduğu konusunda inliyor…”
Erik AJV/Alamy
“Bu kesinlikle inanılmaz bir bilimsel başarı,” diyor Andrew Charlton-Perez, benimle birlikte Reading Üniversitesi’ndeki ofisinden video ile konuşuyor. Meslektaşı Cambridge Üniversitesi’ndeki Simon Driscoll, hevesle başını salladı. “Çok farklı uygulama ve bunun için çok farklı kullanım var.”
Hayır, kuantum bilgi işlem veya nükleer füzyona atıfta bulunmuyorlar. Hava tahmini hakkında konuşuyorlar. Charlton-Perez, “İnsanlar sadece hava tahmini ve ne kadar kötü olduğu konusunda inliyorlar” diyor. Bir meteoroloji profesörü olarak bunu çok duyar. Ancak bunun nedeni, çoğu insanın atmosferin karmaşıklığı göz önüne alındığında, havayı tahmin etme yeteneğimizin neredeyse bir süper güç olduğunu fark etmemesidir. “Bu, çok iyi gözlemlemediğimiz inanılmaz derecede karmaşık bir sistem. Ve telefonunuza koyabiliriz ve çoğu zaman oldukça doğru” diyor.
Bir matematik ve fizik araştırmacısı olan Driscoll, Charlton-Perez ile “oldukça doğru” tahmin mucizesi üzerinde çalışmak için çok zaman harcadı. 1990’lardan beri uydular, hava balonları, gemiler ve yer sensörleri tarafından biriken birçok petabayt hava durumu verisini dilimlediler ve doğurdular. Şimdi, havayı tahmin etme şeklimizi değiştirebilecek yeni AI modellerini test ediyorlar. Hayır, sen inliyor, mükemmel bir şekilde doğru olmayacak. Ama yarının güneşli olup olmayacağını öğrenme şeklinizi değiştirmek üzeredir.
Zamanımızın bazı büyük bilimsel anlayışları, havayı tahmin etme girişimlerinden geldi. Edward Lorenz atmosferik dolaşımı modellerken kaos teorisini keşfetti. Bir fırtınanın gelişme şeklinin hem kaotik hem de başlangıç koşullarına bağlı olduğunu biliyordu. Lorenz, sıcaklık ve rüzgar hızı gibi değişkenleri kullanarak bu başlangıç koşullarını erken dijital bir bilgisayara besledi. Bu değişkenlerden birinde küçük bir değişimin, fırtınanın yolunun çılgınca farklı bir tahminine yol açtığını buldu. Buna “deterministik kaos” dedi. Popüler parlamda, kelebek etkisi olarak bilinir.
Telefonunuzda her hava durumu uyarısı aldığınızda, kısmen Lorenz sayesinde ve kısmen tarafından üretilen günlük analiz sayesinde ulusal ve uluslararası Hava merkezleri. Başlangıç değişkenleri için, binlerce sensör tarafından toplanan, yeryüzünde ve yörüngede toplanan meteorolojik verileri kullanırlar ve daha sonra büyük bir bilgisayara beslerler, bu da size “yüzde 30 yağmur şansı” olduğunu söyleyen türden oldukça doğru tahminler çıkarırlar. Bu sayısal hava tahmini olarak bilinir ve onlarca yıldır tüneklere hükmetti.
Sorun şu ki, pahalı süper bilgisayarların büyük miktarlarda mevcut hava durumu verilerini yutması, geçmiş olaylarla karşılaştırması ve ne olacağına dair bir fikir edinmek için hepsini fizik kurallarına maruz bırakması gerektiğidir. Küresel ekipler yağmur tahmininizi üretmek için işbirliği yaptı. Örneğin Driscoll, okyanus buzunun iklimi nasıl etkilediğine dair uzmanlığa katkıda bulundu. Nihayetinde bunun anlamı, sadece birkaç ülkenin hava raporları üretmeyi göze alabilmesi ve dünyanın çoğunu az sayıda devlet kurumunun cömertliğine bağlı bırakmasıdır.
Daha küçük ülkelere yardımcı olacak hava tahminine erişimi demokratikleştirmek üzereyiz
Tüm bunlar yeni AI modelleriyle değişebilir. Bir Geçen yıl kağıtCharlton-Perez ve Driscoll Stres Tested Dört Popüler AI modelleri Bomba siklonu olarak bilinen alışılmadık bir fırtınalı olayı ne kadar iyi tahmin edebileceklerini görmek. Charlton-Perez, iyi bir şekilde yaptılar, ancak “büyük fark binlerce kez daha hızlı olması” diyor. Artı, “Kullandığımız tahminler… Onları dizüstü bilgisayarımda çalıştırdım”.
Böylece AI potansiyel olarak tahmincilerin daha az kaynak ve daha küçük ekiplerle hava durumu tahmin etmesine izin verebilir, bu da Barbados’taki sıcaklık hakkında bilgi için ABD veya Avrupa Birliği’ne daha az bağımlılık anlamına gelir. Hava tahminine erişimi demokratikleştirmek üzereyiz. Bu, daha küçük ülkelere yardımcı olur, ancak herkesin niş hava olaylarını izlemesine izin verir. Rainbows’u seviyorsanız, bir AI modelinin bir sonrakinin nerede görünebileceğini tahmin etmesini isteyebilirsiniz.
Yine de Charlton-Perez, yeni barikatlar olabileceği konusunda uyarıyor. Bir tahmin yapmak için gereken giriş verileri geleneksel olarak serbestçe paylaşılmıştır. Ancak analiz etme maliyeti düştükçe, “veriler olduğundan daha fazla kral haline geliyor” diyor. AI hava modellerinin arkasındaki firmaların Google, Microsoft ve Nvidia, bu tür veriler için meteorolojik hizmetlerle münhasırlık ilişkilerine girebilir. Başka bir deyişle, dünyanın çoğu hükümet organları yerine hava raporları için teknoloji şirketlerine bağımlı olacaktır.
Daha da kötüsü, en çok ihtiyaç duyduğumuz bir zamanda ücretsiz tahminlere halka erişimi azaltabilir. Isı dalgaları daha ölümcül hale geliyor. Bir zamanlar rahatsız edici olan fırtınalar artık katil sellere neden oluyor. Bu, meteorolojik tahminin insanlığın “birincil iklim değişikliği uyarlama aracı” olduğuna inanan Charlton-Perez’i endişelendiriyor. Aşırı havanın arttığı bir dönemde, ne olacağını bilmemiz gerekir. Bu bilgiye sahip olmak giderek daha fazla yaşam ve ölüm arasındaki fark olabilir.
Annalee’nin Haftası
Ne okuyorum
Tarihçi Josephine Quinn’s Fenikeliler arayışında, Çünkü punik dünyasını anlamak istiyorum.
Ne izliyorum
Cinayet !!! Daha fazlasını söylememe ihtiyacım var mı?
Ne üzerinde çalışıyorum
Yunanistan’daki Girit Adası’nda büyük Terlik Çağı şehir devletlerinden biri olan Knossos’u ziyaret etmeye hazırlanıyor.
Annalee Newitz bir bilim gazetecisi ve yazardır. Son kitapları hikayeler silahlar: psikolojik savaş ve Amerikan zihni. Hugo kazanan podcast’in ortak ev sahibi. Onları takip edebilirsiniz @Annaleen ve web siteleri Techsploitation.com
News
