Yeni teknolojiler üzerinde çalışan Google, hava durumu tahminlerinde yapay zekâ temelli modellerin sınırlarını genişletmek amacıyla Weather Lab adlı yeni bir platform kurdu. Bu platform üzerinden paylaşılan en güncel çalışma, özellikle tropikal siklonların yönü, büyüklüğü ve şiddeti konusunda daha uzun vadeli ve çeşitli senaryolar üretmeyi hedefliyor. Geliştirilen model, 15 güne kadar 50 farklı tahmin oluşturabiliyor. Bu tahminler, yalnızca bilgisayar ortamında üretilmekle kalmıyor, aynı zamanda ABD Ulusal Kasırga Merkezi tarafından da değerlendiriliyor.
Bu iş birliği, klasik fizik temelli hava tahmin modellerinin yerine geçmeyi değil, onlara alternatif ve destekleyici bir araç sunmayı amaçlıyor. Google DeepMind ve Google Research ekipleri tarafından geliştirilen modelin en büyük iddiası, tahminlerin doğruluk oranının mevcut sistemlerle en az aynı düzeyde olması. Ancak şirket, modelin henüz deneme aşamasında olduğunu ve bireysel kullanıcıların bu sistemden doğrudan faydalanmaması gerektiğini belirtiyor.
Özellikle Kuzey Atlantik ve Doğu Pasifik bölgelerinde yapılan denemelerde, bu yeni yapay zekâ modelinin, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) verilerine göre ortalama 140 kilometre daha isabetli tahminlerde bulunduğu ifade ediliyor. Bu fark, beş günlük tahminler baz alındığında belirginleşiyor. Bununla birlikte, bu sonuçların kalıcı hale gelmesi için uzun dönemli ve farklı coğrafyalarda yapılacak denemelere ihtiyaç duyuluyor.
Model, geçmiş verilerden beslenerek gelecekteki kasırgaları tahmin etmeye çalışıyor
Yeni modelin eğitiminde kullanılan temel kaynaklardan biri, Avrupa merkezli ERA5 veri arşivi oldu. Bu arşiv, onlarca yıl boyunca toplanmış gözlemsel verileri ve fizik temelli model sonuçlarını bir araya getiriyor. Bu sayede model yalnızca sayısal verilerle değil, aynı zamanda geçmiş örüntüler üzerinden de kendini güncelleyebiliyor. Google’ın daha önce geliştirdiği GenCast modeli de aynı veri arşivi ile eğitilmişti ve Nature dergisinde yayımlanan bir çalışmaya göre, ECMWF’nin güçlü modellerinden birini yüzde 97 oranında geride bırakmıştı.
Weather Lab adı verilen internet sitesi, bu modellerin performansını kullanıcıların görselleştirilmiş biçimde takip edebilmesine olanak tanıyor. Fakat bu sistemin şu an için yalnızca araştırma amaçlı kullanıma açık olduğu vurgulanıyor. Google, bu site üzerinden yapılan görsel karşılaştırmalarla yeni modelin doğruluk seviyesini daha geniş kitlelere anlatmayı hedefliyor. Yine de bu sistemin ticari ya da kamuya açık bir hizmet haline gelip gelmeyeceği şimdilik net değil.
Google, bu alanda yalnız çalışmıyor. Colorado Eyalet Üniversitesi Atmosfer Araştırmaları Kooperatif Enstitüsü, Birleşik Krallık ve Japonya’dan araştırmacılarla birlikte modelin farklı iklim koşullarında da nasıl performans gösterdiğini incelemeye devam ediyor. Bu tür iş birlikleri, yapay zekâ destekli tahmin modellerinin daha geniş ölçekte uygulanabilirliği için kritik önem taşıyor.
Kasırga gibi aşırı hava olaylarının sayısında ve yoğunluğunda yaşanan artış, bu tür projelerin daha fazla ilgi görmesine neden oluyor. Ancak geçmiş yıllarda ABD federal kurumlarında yaşanan personel azaltımı, hava durumu gözlem altyapısında zayıflamalara yol açtı. Özellikle Ulusal Okyanus ve Atmosfer Dairesi (NOAA) bünyesindeki ekiplerin sayısı azaltıldı, bazı meteorolojik ölçüm görevleri özel şirketlere devredildi. Bu durum, kamusal verinin geleceği hakkında bazı endişeleri de beraberinde getiriyor.
NOAA’ya yönelik yapılan bu müdahaleler, kamuya açık hava durumu tahmin hizmetlerinin özelleştirilme olasılığını da tartışmaya açtı. Project 2025 kapsamında gündeme gelen planlar, NOAA’nın dağıtılması ve bazı hizmetlerin özel sektör eliyle yürütülmesini öngörüyor. Google yetkilileri ise bu konudaki soruları yanıtlarken, modellerin kamu hizmetine katkı sunma niyetiyle geliştirildiğini ifade etti.
Yeni yapay zekâ temelli hava tahmin modellerinin gelişmesi, geçmiş verilerden beslenmeleri ve geleneksel sistemlerle birlikte çalışmaları sayesinde mevcut tahmin yöntemlerinin sınırlarını ileriye taşıma potansiyeline sahip. Ancak bu sistemlerin tam anlamıyla güvenilir hale gelmesi, çok sayıda coğrafi bölgede ve farklı hava koşullarında yapılacak kapsamlı testlere bağlı. Google’ın da bu aşamada elde ettiği sonuçları temkinli biçimde kamuoyuna sunması, modelin uzun vadeli hedefleri açısından belirleyici olacak.
