Microsoft, PBC ile 2-6 hafta hava tahminini hedefliyor

Microsoft araştırmacıları, iki ila 6 hafta sonrasına daha doğru hava tahmini yapmayı sağlayan maliyet etkin bir yöntem bulduklarını söyledi. Yaklaşım, yeni bir bağımsız hava tahmin modeli kurmak yerine mevcut modellerdeki sistematik yanlılığı makine öğrenmesiyle tespit edip düzeltmeye dayanıyor.

Metinde, fizik tabanlı ve yapay zekâ tabanlı modellerin iki hafta veya daha ileriye tahmin yaparken benzer sorunlarla karşılaştığı belirtildi. Microsoft, hava tahmini için yapay zekâ araçları geliştiren Google, Nvidia ve diğer şirketlere bu çalışmayla katıldı.

Mevcut modele yanlılık düzeltmesi

Microsoft, yöntemine Probabilistic Bias Correction (PBC) adını verdi ve PBC’nin bir modeldeki sistematik yanlılığı makine öğrenmesiyle tespit edip düzelttiğini anlattı. Lester Mackey’in verdiği örneğe göre yöntem, fosil yakıtlardan kaynaklanan sera gazı emisyonlarının gezegeni ısıtması gibi iklimdeki değişimlerin tarihsel kayıtlara dayalı tahminlerde oluşturabileceği soğuk tarafa yanlılığı düzeltmek için kullanılabiliyor.

Microsoft Research New England’dan Lester Mackey’e göre yeni araç yalnızca merkezi işlemciler (CPU) üzerinde çalışabiliyor. Mackey, aracın hava tahmininde kaynak verimliliğini artıracağına ve özellikle aşırı hava olayları için tahminlerin güvenilirliğini uzatacağına dair umutlu olduğunu söyledi.

Microsoft’un PBC yaklaşımı, yeni bir tahmin modeli kurmak yerine mevcut modellerdeki sistematik yanlılığı makine öğrenmesiyle düzeltmeye dayanıyor.

ECMWF sonuçları ve erişilebilirlik

Araştırmacılar, PBC’nin Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi’nin (ECMWF) önde gelen fizik tabanlı hava modeli için yağış hedeflerinin %98’inde ve sıcaklık hedeflerinin %92’sinde doğruluğu artırdığını buldu. Çalışmanın analizine göre makine öğrenmesi çerçevesi, ECMWF’nin yeni yapay zekâ tahmin sisteminin doğruluğunu iki katına çıkardı.

Makale yayımlanmadan önce ECMWF, PBC üzerine yapılan araştırmayı AI Weather Quest yarışmasında ödüllendirdi. ECMWF’de makine öğrenmesi stratejik lideri Matthew Chantry, Microsoft, MIT, ECMWF ve diğer kurumlardan araştırmacıların PBC üzerine yayımladığı yeni makalenin topluluğun yararı ve değerlendirmesi için geliştirilen yeni fikirlere iyi bir örnek olduğunu e-postayla iletti ve fikirleri operasyonel bir sürece dönüştürmenin en zorlu adım olduğunu söyledi.

Metinde, hava tahmini için gereken hesaplama gücü ve altyapının ekonomik olarak gelişmekte olan ülkelerdeki birçok kurum için teknolojik ilerlemeleri erişilmez kıldığı belirtildi. Makalenin yazarları, PBC’nin bu açıdan farklı olabileceğini düşünüyor. Genevieve Flaspohler, PBC gibi modellerin hafif olduğunu, eğitiminin kolay olduğunu ve büyük kaynak havuzları olmayan bilim insanlarının bu modelleri belirli yerelliklerde daha iyi performans verecek şekilde yapılandırmaya çalışabileceğini söyledi.

Flaspohler, PBC üzerinde Microsoft’ta stajyerken Mackey ile çalıştı ve şu anda kâr amacı gütmeyen Rhiza Research’ün icra direktörü. Rhiza Research, Gates Vakfı finansmanıyla Kenya Meteoroloji Servisi Otoritesi ile birlikte, yapay zekânın insanlara daha doğru erken uyarılar ulaştırmaya yardımcı olup olamayacağını değerlendirmek için çalışıyor. PBC de rekor kıran bir El Niño sırasında daha aşırı geçmesi beklenen yağmur mevsimi öncesinde test ettikleri yöntemlerden biri.