Çeşitli

Yapay Zeka, Hava Tahmini için Gelecek Olabilir

Yapay Zeka, Hava Tahmini için Gelecek Olabilir

Hava tahmini son 20 yılda uzun bir yol kat etti. Ancak yapay zekayı kullanmak, meteorologların gelecekteki hava durumu modellerini tahmin etme becerilerini geliştirmeye yardımcı olabilir mi?

Hava durumunu ne kadar doğru tahmin edebiliriz?

Hava durumunu tahmin etme süreci çok karmaşık bir bilimdir. Her gün binlerce sensörden ve hava durumu uydusundan toplanan büyük veri setlerini analiz etme ve çözme ihtiyacını gerektirir.

Geleceği tahmin etmek için toplanan verilerdeki kalıpları belirlemek çok yorucu bir iştir. En iyi sonuçlar için gerçek zamanlı olarak da yapılması gerekir.

Ancak her tür tahmin gibi, hava tahmini de eğitimli bir tahmindir. Hava durumunu kontrol edemediğimiz için, meteorologların yapabileceği en iyi şey, geleceği tahmin etmeye çalışmak için geçmiş ve şimdiki verileri ve kalıpları kullanmaktır.

Bu özellikle afet olayları için bilgi sağlamak için geçerlidir.

Hava durumu tahminlerinin doğruluğu zamanla arttı, ancak yine de% 100 doğru değil. Bazı tahminlere göre, yedi günlük bir hava tahmini yaklaşık% 80 güvenilirdir.

Daha kısa zaman ölçekleri daha fazladır, beş günlük hava tahmini yaklaşık% 90 doğrudur. Yedi günden uzun herhangi bir şey, özellikle on günlük veya daha uzun tahminler yalnızca yaklaşık% 50 doğru olma eğilimindedir.

Atmosfer sürekli değiştiğinden, uzun dönemlere ilişkin tahminlerin modellenmesi ve tahmin edilmesi çok zor olmuştur.

Meteorologlar, bu tahminleri yapmak için hava durumu modelleri adı verilen bilgisayar programlarını kullanarak bunu başarırlar.

Meteorologlar hava durumunu tahmin etmek için ne kullanırlar?

Meteorologlar, gelecekteki hava durumu modellerini tahmin etmek için çeşitli sensörler, uydular ve bilgisayar modelleri kullanır. Çoğu insan, sırasıyla sıcaklık, hava basıncı ve rüzgar hızını kaydetmek için termometreler, barometreler ve anemometreler gibi temel enstrümanlara aşina olma eğilimindedir.

Ama aynı zamanda hava balonları gibi daha sofistike ekipman parçaları da kullanıyorlar. Bunlar, troposferin tüm katmanlarında sıcaklığı, hava basıncını, rüzgar hızını ve rüzgar yönünü ölçen bir hava paketi bulunan özel balonlardır.

Radar sistemleri ayrıca meteorologlar tarafından dünya çapında yağışları ölçmek için kullanılır.

En güçlü araçlarından bazıları, Dünya'nın hava durumunu izleyen üç tür çevresel uyduyu çalıştıran NOAA, Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi gibi çevresel uydulardır.

Bunlardan biri kutup yörüngesinde dönen uydulardır. NOAA’nın Birleşik Polar Uydu Sisteminin (JPSS) parçası olan uydular yaklaşık olarak 500 mil (805 km) Dünya'nın üstünde.

Bu uydular, günde 14 defaya kadar sürekli olarak kutuptan direğe Dünya'nın yörüngesinde dolaşır. Dünyanın kendi ekseni etrafında dönmesi ile uyduların hızlı yörüngelerinin birleşimi, gezegenin her bölümünün günde iki kez izlenmesini sağlar.

Bu, uyduların çok yüksek çözünürlükte bulutlar ve okyanuslar dahil olmak üzere Dünya'nın tüm atmosferi hakkında muazzam veri kümeleri sağlamasına olanak tanır. Bu tür verileri kullanarak, meteorologlar teoride uzun vadeli hava durumu modellerini tahmin edebilirler.

Bu uydular, gezegenin albedo'su (veya yansıyan radyasyon) hakkında bilgi kaydeden çeşitli araçlara sahiptir.

Bu veriler, zaman içinde hava kalitesi hakkında değerlendirme yapmak için çok kullanışlıdır. Bu bilgiler hava durumu modellerine dahil edilir ve bu da daha doğru hava tahminlerine yol açar.

Uzun vadeli hava tahminlerinde önemli bir faktör olan deniz yüzeyi sıcaklığını haritalamak için başka araçlar da kullanılabilir.

Bu veriler daha sonra El Nino ve La Nina gibi büyük ölçekli mevsimsel değişiklikler dahil olmak üzere hava durumunu tahmin etmeye yardımcı olmak için kullanılabilir. Ayrıca kasırgalar, kasırgalar ve kar fırtınaları gibi şiddetli hava modellerini önceden tahmin etmeye yardımcı olmak için hayati öneme sahip verileri toplarlar.

Veriler ayrıca kuraklık, orman yangınları ve zararlı kıyı suları gibi çevresel tehlikelerin değerlendirilmesine yardımcı olmak için de kullanılır.

Meteorologlar tarafından kullanılan bir sonraki uydu türü, derin uzay uyduları olarak adlandırılır. Örneğin, NOAA’nın Derin Uzay İklimi Gözlemevi (DSCOVR) yörüngeleri bir milyon mil (1.609.344 km) dünyadan.

Bu tür uydular, uzay hava durumu uyarıları ve tahminleri sağlarken, aynı zamanda her gün Dünya tarafından emilen güneş enerjisini de izler. DSCOVR ayrıca, Dünya'nın atmosferdeki ozon ve aerosol seviyeleri hakkında bilgi kaydedebilir.

Hava durumunu tahmin etmeye yardımcı olmak için AI nasıl kullanılıyor?

Dünya atmosferinin gerekli ve doğasında var olan öngörülemezliği, gelecekteki olayları tahmin etmeyi gerçekten çok zor hale getiriyor. Mevcut bilgisayar modellerinin birçok büyük ölçekli fenomen hakkında yargıya varması gerekmektedir.

Bunlar, Güneş'in Dünya atmosferini nasıl ısıttığı, basınç farklarının rüzgar modellerini nasıl etkilediği ve su-değişen fazların (buzdan sudan buhara) atmosferdeki enerji akışını nasıl etkilediği gibi şeyleri içerir.

Ayrıca, gün boyunca atmosferi karıştırmaya yardımcı olan Dünya'nın uzaydaki dönüşünü de dikkate almaları gerekir. Bir değişkendeki herhangi bir küçük değişiklik gelecekteki olayları derinden değiştirebilir.

Bu gerçek, MIT meteorolog Edward Lorenz'e 1960'larda şimdi ünlü olan "Kelebek Etkisi" ifadesini ortaya atması için ilham verdi. Bu, Asya'da kanat çırpan bir kelebeğin New York'taki havayı nasıl büyük ölçüde değiştirebileceğini ifade ediyor.

Lorenz bugün kaos teorisinin babası olarak biliniyor. Bu nedenle Lorenz, doğru hava tahmini için maksimum sınırın muhtemelen iki hafta civarında bir yerde olduğuna inanıyordu.

Ancak, hava tahminlerinin doğruluğunu ve güvenilirliğini artırmak için AI'nın kullanılabileceği yer burasıdır. AI, bilgisayar tarafından üretilen matematiksel programları ve hesaplamalı problem çözme yöntemlerini, kalıpları tanımlamak ve verileri genelleştirmek için ilgili bir hipotez oluşturmak için geniş veri setlerinde kullanmak için kullanılabilir.

Hava tahmini ile ilgili doğal karmaşıklık göz önüne alındığında, bilim adamları artık hızlı bir şekilde hassas ve doğru sonuçlar elde etmek için hava tahmini için AI kullanıyor! Yapay zeka, derin öğrenme matematiksel modellerini kullanarak geleceği tahmin etmek için geçmiş hava durumu kayıtlarından öğrenebilir.

Bir örnek Sayısal Hava Tahminidir (NWP). Bu model, kısa vadeli hava tahminleri ve uzun vadeli iklim tahminleri sağlamak için uydulardan ve diğer sensörlerden gelen geniş veri setlerini inceler ve analiz eder.

Diğer şirketler de şu anda AI hava tahminine büyük yatırım yapıyor. Örneğin IBM, yakın zamanda The Weather Company'yi satın aldı ve verilerini şirket içi yapay zeka geliştirme Watson ile birleştirdi.

Bu, müşterilere en az yerel hava durumu tahminleri sağlayan IBM'in Deep Thunder'ın geliştirilmesine yol açtı. 0,2 ila 1,2 mil çözüm.

Monsanto ayrıca hava tahmini için yapay zekaya yatırım yapmaktadır. Monsanto'nun İklim Şirketi, tarımsal hava tahminlerini sağlamak için kullanılır.


Videoyu izle: EN ÇOK PARA KAZANACAK MESLEKLER (Aralık 2021).