Google’ın yeni aracı ani sel riskini önceden hesaplıyor

Google ani sel olaylarının daha erken tespit edilmesine yardımcı olmayı amaçlayan, Gemini tabanlı yeni bir veri analiz sistemi geliştirdiğini açıkladı. “Groundsource” adı verilen bu araç, şirketin yapay zekâ modelini kullanarak geçmişte yayımlanan haberlerden veri çıkarıyor ve bu bilgileri güncel hava tahminleriyle birleştirerek belirli bölgelerdeki ani sel riskini değerlendirmeye çalışıyor. Ani sellerin meteorolojik açıdan öngörülmesi zor doğa olayları arasında yer aldığı biliniyor. Buna rağmen, Google geçmişte kaydedilmiş olayları büyük ölçekli veri setlerine dönüştürerek bu konuda yeni bir yaklaşım ortaya koymayı hedefliyor.

Google’ın aktardığı bilgilere göre, Gemini dünya genelinde yayımlanmış yaklaşık 5 milyon haber makalesini inceleyerek sel olaylarına dair kayıtları ayıklamakla görevlendirildi. Bu süreçte haberlerde yer alan olaylar kronolojik olarak sınıflandırıldı ve her biri coğrafi konum bilgileriyle işaretlendi. Böylece farklı bölgelerde gerçekleşen sel olaylarını içeren geniş kapsamlı bir veri seti oluşturuldu. Bunun yanında araştırmacılar, bu veri setini güncel meteorolojik tahminlerle birlikte değerlendirebilen ayrı bir tahmin modeli eğitti. Sistem, belirli bir bölgede beklenen hava koşullarını analiz ederek ani sel ihtimalinin ne kadar yüksek olduğunu hesaplamaya çalışıyor.

Google Gemini tabanlı Groundsource sistemi nasıl çalışıyor?

Groundsource platformu, geçmişte meydana gelen sel olaylarını yalnızca tarihsel kayıt olarak kullanmakla sınırlı kalmıyor. Bunun yanı sıra meteorolojik tahminleri bu verilerle ilişkilendirerek risk değerlendirmesi üreten bir model oluşturuyor. Google’ın verdiği bilgilere göre sistem, şu anda 150 ülkedeki şehirler için risk göstergeleri sunan Flood Hub platformu üzerinden kullanıma sunulmuş durumda. Öte yandan şirket, elde edilen veri ve analizleri acil durum yönetim kurumlarıyla da paylaşmayı planlıyor. Böylece yerel yönetimlerin ve kurtarma ekiplerinin olası sel risklerine karşı daha hızlı tepki verebilmesi amaçlanıyor.

Bununla birlikte mevcut sistem bazı teknik sınırlamalara da sahip. Modelin risk analizi yapabildiği alan yaklaşık 20 kilometrekarelik bölgelerle sınırlı. Bunun yanında ABD Ulusal Hava Durumu Servisi’nin kullandığı sel uyarı sistemlerine kıyasla daha düşük hassasiyet sunabiliyor. Bunun temel nedeni, Google’ın modelinde yerel radar verilerinin kullanılmaması. Yerel radar verileri genellikle yağış miktarını ve hareketini gerçek zamanlı olarak izlemeyi mümkün kılıyor. Ne var ki, Groundsource platformu özellikle gelişmiş meteoroloji altyapısına sahip olmayan bölgelerde çalışabilecek şekilde tasarlanmış durumda.

Google Resilience ekibinde program yöneticisi olarak görev yapan Juliet Rothenberg, sistemin gelecekte farklı doğal olayların tahmini için de kullanılabileceğini belirtiyor. Rothenberg’e göre, milyonlarca raporun bir araya getirilmesi sayesinde veri eksikliğinin yaşandığı bölgeler için de çıkarımlar yapılabiliyor. Bunun yanında bu yaklaşımın sıcak hava dalgaları, toprak kaymaları ve benzeri riskli olayların öngörülmesinde de kullanılabileceği ifade ediliyor.

Google’ın hava tahminleri konusunda yapay zekâdan yararlandığı ilk proje bu değil. Şirketin DeepMind tarafından geliştirilen WeatherNext 2 modeli, son yıllarda yapılan testlerde yüksek doğruluk oranı elde etmişti. Bununla birlikte Groundsource, özellikle dil modeli tabanlı veri analizi kullanarak meteorolojik risk değerlendirmesi üretmesi bakımından farklı bir yöntem sunuyor. Bu yaklaşımın uzun vadede nasıl sonuçlar vereceği ise sistemin gerçek dünyadaki kullanım verileriyle daha net anlaşılacak.