Google'ın yapay zeka hava modeli WeatherNext 3, uydu verileriyle tahmin doğruluğunu artırıyor

Google, yapay zeka hava tahmin modeli WeatherNext'in 3. sürümünü yayımladı. Şirket, yapay zeka hava tahmin modeli alanındaki başlıca oyunculardan biri olarak konumlanıyor; bu modellerin temel avantajı, geleneksel modellere benzer tahmin performansını çok daha az hesaplama gücüyle sunabilmeleri ve bu sayede daha sık çalıştırılabilmeleri.

Uydu verisi ve saatlik tahmin

WeatherNext 3'teki en büyük değişiklik, modelin artık bazı uydu hava verilerini alması. Bu uydu verisi alımı, güncel hava koşulları ile yeni bir tahmin üretilmesi arasındaki gecikme süresini kısalttı. Model, hava uydusu verilerini ekleyerek tahmin sıklığını saatlik düzeye çıkardı.

Sürümde ayrıca mekansal çözünürlük artırıldı ve makine öğrenmesi modeli büyütüldü. Artan hesaplama taleplerini sınırlamak için bazı süreç ayarlamaları yapıldı.

Yeniden analiz bağımlılığının azalması

Neredeyse tüm yapay zeka hava modelleri tamamen yeniden analizlere dayanıyordu. Yeniden analizler, her türlü hava verisini tek bir tutarlı küresel atmosfer anlık görüntüsünde birleştiren kendi başına bir model türü. Hava tahmin modelleri küresel bir resimle çalışmak zorunda olduğundan, yeniden analizlerin gerçek ölçümlerin olmadığı konumlar için koşul tahminleri sağlaması gerekiyor.

Yeniden analizlere tamamen güvenmek bazı ödünler içeriyor: ham veri kaynakları yeniden analiz sürecinde kaybolabilecek bilgiler içerebiliyor ve küresel anlık görüntüler genellikle yalnızca altı saatte bir üretiliyor. Geleneksel hava tahmin modelleri ise atmosferin mevcut durumunu doğru şekilde temsil etmek için genellikle diğer ham verileri de alıyor. WeatherNext 3 de artık bunun bir kısmını yapıyor.

Yağış ve yüzey sıcaklığı için ek modeller

Uydu tabanlı yağış tahminleri üzerine eğitilmiş ayrı bir makine öğrenmesi modeli eklendi; bu sayede birden fazla yağış tahmini mevcut.

WeatherNext 3, belirli bir konumdaki yüzey sıcaklığı ve çiy noktasını hesaplamak için az miktarda fiziksel bilgi ekliyor. Model, o noktanın kara mı okyanus mu olduğunu kontrol ediyor ve yüzey yüksekliğini kullanıyor. Ekip, bu bilgiyle etiketlenmiş geçmiş hava istasyonu verileriyle eğitim yaparak daha iyi tahminler elde ettiklerini belirtiyor.

Bildirilen doğruluk iyileşmeleri

Ars Technica AI'ın paylaştığına göre ekip, üst atmosfer koşulu doğruluğunda önceki modellerine göre yaklaşık yüzde 5 iyileşme olduğunu belirtiyor. Aynı bilgiye göre bu yüzde 5 iyileşme, yaklaşık altı saat daha fazla doğru tahmin süresine denk geliyor. Ekip, belirli bir konum için yüzey sıcaklığı hesaplama değişikliğinin doğruluğu yüzde 30'a kadar iyileştirdiğini de belirtiyor.

Bazı tuhaflıklar ve hizmet entegrasyonu

Bazı değişkenler için WeatherNext 3, diğer modellerin ilk altı saatlik tahminine kıyasla daha kötü performans gösteriyor, ardından 15 günlük tahminin geri kalanında öne geçiyor. Modelin grid şekli bazı tahminlerde görülebiliyor; örneğin yağış haritasında belirgin altıgen lekeler var. Birden fazla yüzey sıcaklığı tahmini üretme yöntemi de küresel ortalama sıcaklığın daha yüksek veya daha düşük olduğu anlık görüntüler üretme eğiliminde.

WeatherNext 3 artık Search, Gemini ve Maps dahil Google hizmetlerinde tahmin bilgisi kaynağı.