Hava tahminlerinde yapay zeka (YZ) ve makine öğrenimi (MO) kullanımı, Hindistan’da hava tahminlerini devrim niteliğinde değiştiriyor. Hindistan Meteoroloji Departmanı (IMD) başkanı Mrutyunjay Mohapatra’ya göre, bu yükselen teknolojiler önümüzdeki beş yıl içinde mevcut sayısal hava tahmin modellerini önemli ölçüde geliştirecek.
Bu gelişimi yönlendirmek amacıyla, IMD ve Yer Bilimleri Bakanlığı profesyonellerinden oluşan uzman bir ekip oluşturulmuştur. Hindistan Teknoloji Enstitüleri (IIT’ler) ve Hindistan Bilgi Teknolojileri Enstitüleri (IIIT’ler) gibi seçkin enstitülerle işbirlikleri de kurularak, YZ ve MO konusundaki uzmanlıklarından faydalanılması hedeflenmektedir.
Mohapatra, IMD’nin gözlem sistemlerini genişleterek panchayat seviyesinde mesoskal hava tahminleri sağlamak için çalıştığını vurguladı. Ülkenin %85’ini kapsayan 39 doppler hava radarı ağı sayesinde büyük şehirler için saatlik tahminler yapılabilmektedir.
Ayrıca IMD, 1901’e kadar uzanan hava kayıtlarını dijitalleştirerek, hava modellerini iyileştirmek için bu geniş tarihsel verilerden faydalanma fırsatına sahip olmuştur. Mohapatra, bu kapsamlı tarihsel verileri inceleyerek fiziksel hava olaylarına sadece fiziksel olmayan bir yaklaşımla tahminlerini iyileştirmek için YZ modelleri kullanabileceğini açıkladı.
YZ’nin geleneksel yöntemlere göre sahip olduğu avantajlardan biri de, tarihsel hava verilerini kullanarak desenleri daha ekonomik ve doğru bir şekilde tahmin edebilmesidir. Veri kümelerindeki karmaşık desenleri tanımlayarak, YZ, geleneksel denklemlerin karşılayamayacağı şekilde tahmin hassasiyetini artırır. Ayrıca, Google DeepMind’in bilim adamlarına göre, GraphCast gibi YZ destekli tahmin teknikleri, mali Zamanlar tarafından belirtildiğine göre, yaklaşık olarak geleneksel yöntemlerden 1.000 kat daha maliyet etkin olmaktadır.
Sonuç olarak, YZ ve makine öğreniminin hava tahminlerine entegrasyonu, tahmin doğruluğunu artırmak için büyük bir potansiyele sahiptir. IMD, işbirlikleri ve teknolojideki ilerlemelerle birlikte, Hindistan’daki hava kalıplarının anlaşılması ve tahmin edilmesinin geliştirilmesi için bu teknolojileri kullanma konusunda öncü konumdadır.
Sık Sorulan Sorular
The source of the article is from the blog lisboatv.pt