Microsoft, mevcut hava durumu modellerindeki sistematik hataları düzelten açık kaynaklı bir makine öğrenimi aracı duyurdu. Olasılıksal Yanlılık Düzeltme (PBC) adı verilen yöntem, kurumların iki ila altı hafta sonrasına yönelik daha güvenilir tahminler üretmesini sağlıyor. Süper bilgisayarlarda veya üst düzey GPU’larda değil, sıradan CPU’larda çalışıyor.
PBC tahminleri nasıl iyileştiriyor?
PBC, bir hava durumu modelinin tipik yanlılığını öğreniyor. Örneğin model eski iklim verileriyle eğitildiği için sıcaklıkları daha düşük tahmin etme eğilimi gösterebiliyor; yöntem de modelin çıktısını buna göre düzeltiyor. Testlerde, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) fizik tabanlı modelinde yağış hedeflerinin %98’inde, sıcaklık hedeflerinin ise %92’sinde doğruluğu artırdı. Ayrıca ECMF’nin daha yeni yapay zekâ tahmin sisteminin doğruluğunu ikiye katladı.
Bu neden önemli?
Yazılım hafif ve ücretsiz olduğu için, özellikle gelişmekte olan bölgelerdeki küçük hava durumu servisleri pahalı donanımlara ihtiyaç duymadan bu aracı kullanabilir. Orta vadeli tahminlerin iyileşmesi, çiftçilere ürünlerini korumak için daha fazla zaman tanıyor ve acil durum ekiplerinin aşırı hava olaylarına hazırlanmasına yardımcı oluyor.
Neden önemli
Günlük yaşamda, iki ila altı hafta sonrasına yönelik daha doğru tahminler fırtına veya kuraklık için daha erken uyarılar anlamına gelebilir; bu da çiftçilere ve yerel yetkililere harekete geçmek için daha fazla fırsat verir. Aracın düşük maliyetli ve açık kaynaklı olması, gelişmiş hava durumu modellerini çalıştırmak için gereken işlem gücünden yoksun bölgelere de ulaşmasını sağlayabilir.
