NASA, tropik fırtınaların ilerleyişini yüksek doğrulukla tahmin etmeye yardımcı olan bir yapay zeka sistemini başarıyla geliştirdi

Tropikal siklonların (düşük basınç merkezi, güçlü rüzgarlar ve yoğun yağış üreten sarmal fırtına bulutu yapılarıyla karakterize edilen, hızla dönen fırtına sistemleri) davranışı giderek daha karmaşık hale geliyor ve son yıllarda küresel iklimin etkisiyle son derece öngörülemez bir şekilde değişiyor. değiştirmek. Bu durum hidrometeoroloji merkezlerinin tropikal bir fırtınanın gelişimini tahmin etmede büyük zorluklarla karşılaşmasına neden oluyor.

Aslında meteorologlar fırtınanın yönünü tahmin etmede her zaman çok başarılı olmuşlardır . Ancak fırtınanın ne zaman güçleneceğini hesaplamak ve tahmin etmek çok daha zordur. Meteorologların tropikal kasırgada meydana gelen fiili durumun yanı sıra deniz suyu sıcaklığı, atmosfer basıncı vb. gibi dış etkiler hakkında doğru bilgiye sahip olmasını gerektirir.

Kategori 5 süper tayfun Maysak, Uluslararası Uzay İstasyonu'ndan görüldü

Bu tür karmaşık görevler, genellikle yapay zeka (AI) olmak üzere bilgisayar sistemlerinden büyük yardım gerektirir. NASA tarafından geliştirilen yeni bir makine öğrenimi modeli, tropikal kasırga gelişimi tahminlerinin doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir ve böylece yetkililerin insanların can ve mal güvenliğini sağlamak için buna göre plan yapmasına yardımcı olabilir.

Bu yapay zeka modeli, NASA'nın Güney Kaliforniya, ABD'deki Jet Propulsion Laboratuvarı'ndaki bilim insanları tarafından, dünya çapında tropikal siklon sistemleriyle ilgili uydu verilerinin yıllarca aranması ve sentezlenmesinden sonra geliştirildi.

Aslında bilim insanları tropik bir fırtınanın daha şiddetli olacağına dair nispeten net üç sinyal keşfettiler: Fırtınanın içinde bol miktarda yağış olması; fırtınanın merkezindeki bulutların içinde bulunan su buzu miktarı ve fırtınanın gözünden çıkan havanın sıcaklığı. Ekip daha sonra, tüm bu faktörlerin yanı sıra tehlikeli tropik hava durumlarını izleme konusunda uzmanlaşmış bir devlet kurumu olan ABD Ulusal Kasırga Merkezi tarafından derlenen verileri analiz eden bir model oluşturmak için IBM Watson Studio'yu kullandı.

Araştırmacılar, makine öğrenimi modelini, 1998'den 2008'e kadar Amerika Birleşik Devletleri'ni kasıp kavuran kasırgalar için bir fırtınanın ne zaman hızla yoğunlaşacağını (genellikle rüzgar hızlarının 24 saat içinde 56 km/saat veya daha fazla artmasıyla meydana gelir) tespit edebilecek şekilde eğitti. Daha sonra bunu 2009'dan 2014'e kadar Amerika Birleşik Devletleri'ni vuran kasırgalara ilişkin ayrı bir veri seti üzerinde test etmeye devam ettiler. Son olarak ekip, çalışma, AI sisteminin tahminlerini Ulusal Kasırga Merkezi tarafından verilen sonuçlarla karşılaştırdı.

1985-2005 döneminde Dünya üzerindeki tüm tropik siklonların yörüngesini gösteren harita.

Sonuçlar, NASA'nın makine öğrenimi modelinin, fırtına rüzgarlarının 24 saat içinde en az 56 km/saat artma olasılığını bugün kullanılan hesaplamalardan %60 daha yüksek bir doğrulukla tahmin edebildiğini gösteriyor. Özellikle rüzgar hızının en az 64 km/saat'e çıktığı fırtınalarda sistem, rüzgarın güçleneceğini %200'den fazla doğrulukla tahmin edebiliyor.

NASA bilim adamları şu anda sistemi bu yılın tropik fırtına sezonunda kasırgalarla test ediyor. Sonuçlar olumluysa, model derhal NASA'nın meteorolojik tahmin departmanına "çalıştırılacak" ve bu, gelecekte tropik kasırgaların tespit edilmesi sırasında insanlara ve mallara verilecek zararın en aza indirilmesine katkıda bulunacaktır. Yalnızca Amerika Birleşik Devletleri'nde değil, aynı zamanda diğer birçok sıcak noktada da. dünya çapında.

• İki fırtına çarpıştığında ne olur?