Yapay zeka tabanlı bir hava tahmini programı olan DeepMind tarafından geliştirilen GraphCast, hava tahminlerinde büyük bir dönüşüm sağlamıştır. Bu araç 10 güne kadar olan hava değişkenlerini bir dakikadan kısa bir sürede tahmin edebilme kapasitesiyle dikkat çekmektedir. Bu verimlilik, geniş hesaplama kaynaklarına ve zamana ihtiyaç duyan geleneksel hava tahmin yöntemlerinin aksine oldukça hızlı bir sonuç üretmektedir.
GraphCast, Dünya’nın hava durumunun en son iki durumunu analiz ederek çalışır. Bu yöntemle, programın önümüzdeki altı saatlik hava durumunu son derece doğru bir şekilde tahmin etmesine olanak tanır. GraphCast’in geleneksel yöntemlere üstünlüğü, Kasırga Lee sırasında Long Island’da 10 gün öncesinden karaya çıkışını başarıyla tahmin ederek gözler önüne serilmiştir.
GraphCast’in etkinliğinin temelinde, tropik siklonlar ve aşırı sıcaklık dalgalanmaları gibi şiddetli hava olaylarının tahminlerini başarılı bir şekilde gerçekleştirebilme yeteneği bulunmaktadır. Bu yetenek, sürekli güncellenebilen gelişmiş bir algoritma sayesinde mümkün hale gelmiştir.
Artan beğenisi ile birlikte GraphCast, daha yaygın platformlara entegre edilmeye hazırlanmaktadır. Google, ürün yelpazelerine dahil etme imkanlarını araştırmakta olup, bu sayede özellikle kasırgalar gibi olaylar için daha doğru şiddet tahminleri sunmayı hedeflemektedir. Bu gelişme, daha kesin hava olayı tahminleri geliştiren NOAA (Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi) gibi kuruluşları önemli ölçüde etkileyebilir.
GraphCast’in ortaya çıkışı, ağır hesaplama gücü ve zaman gerektiren geleneksel sayısal hava tahmin modellerinden uzaklaşan meteoroloji uygulamalarında bir değişimi simgelemektedir. AI modelinin verimliliği ve önemli ölçüde daha düşük enerji tüketimi, hava tahmini için sürdürülebilir ve maliyet etkin bir alternatif sunmaktadır.
GraphCast’in dört on yıllık ECMWF verilerinden öğrenen grafik sinir ağı, atmosfer fizik denklemlerine büyük ölçüde bağımlı olan geleneksel yaklaşımdan bir ayrılık göstermektedir. Yapay zekanın bu “kara kutu” yaklaşımı, verimliliğine rağmen, iklim değişikliği karşısında yeni hava ekstremlerine adapte olma yeteneği konusunda soru işaretleri doğurabilir.
GraphCast’in hava tahminine dahil edilmesi, yapay zeka destekli modellerin kilit bir rol oynaması beklenen yeni bir meteoroloji çağının başlangıcını işaret etmektedir. Bu ilerleme, hava tahminlerinin doğruluğunu ve hızını artırmakla kalmayıp, giderek öngörülemez hava desenlerine karşı mücadelede daha enerji verimli ve maliyet etkin bir yaklaşım vaat etmektedir.
