Küresel ısınmanın etkisiyle giderek artan aşırı hava olaylarını önceden tahmin etmek, hem toplumsal güvenlik hem de çevresel planlama açısından büyük önem taşıyor. Ancak son yapılan bir araştırma, yapay zeka (YZ) destekli hava tahmin modellerinin aşırı sıcaklık ve şiddetli rüzgar gibi uç olayları öngörmede geleneksel fizik temelli sistemlerin gerisinde kaldığını ortaya koydu. İsviçre ve Almanya’daki iki üniversiteden bilim insanları, bu durumun iklim krizinin getirdiği yeni zorluklarla başa çıkmada YZ modellerinin eksik kaldığını gösteriyor.
Cenevre Üniversitesi ve Karlsruhe Teknoloji Enstitüsü araştırmacıları, yapay zeka tabanlı hava tahmin modellerinin performansını fizik tabanlı sayısal hava tahmin modelleriyle karşılaştırdı. İncelenen veriler, 2018 ile 2020 yılları arasındaki aşırı sıcak, soğuk ve rüzgar olaylarını kapsayan geniş bir veri setinden oluşuyordu. Ekibin gözlemlerine göre, YZ modelleri özellikle ekstrem hava koşullarında daha ılımlı sonuçlar vermeye meyilli, yani aşırı sıcaklıkları genellikle düşük, aşırı soğukları ise fazla tahmin ediyor. Bu durum, yapay zekanın geçmiş veriler üzerinden öğrendiği ve alışılmadık, yeni aşırı durumları kestirmek konusunda zorlandığı gerçeğine işaret ediyor.
Araştırmada öne çıkan bir diğer kritik bulgu ise, aşırı hava olaylarının tahmininde Avrupa’nın önde gelen fizik tabanlı modelinin yapay zeka modellerinden üstün çıkması oldu. 2020 yılında kaydedilen Sibirya sıcak dalgası ve ABD’deki şiddetli sıcak hava dalgası gibi önemli ekstrem olaylarda, YZ modellerinin tahminleri gerçek değerlerin altında kaldı. Bu da yüksek risk taşıyan hava olaylarının önceden hazırlanması için fizik tabanlı modellere olan ihtiyacın sürmekte olduğunu gösteriyor.
Bilim insanları, aşırı hava olaylarının doğasını açıklarken bu tür uç durumların “siyah kuğu” ya da “gri kuğu” olarak tanımlandığını vurguluyor. Siyah kuğular önceden tahmin edilmesi oldukça zor olan ve ciddi etkiler bırakan olağanüstü olaylar anlamına gelirken, gri kuğular ise benzer şekilde alışılmadık ama daha az şiddetli ekstrem olaylar olarak tanımlanıyor. Küresel iklim değişikliği nedeniyle bu tür olayların sıklığı ve şiddeti artarken, tahmin modellerinin bu yeni gerçekliğe uyum sağlaması hayati önem taşıyor.
Bu noktada, yapay zeka modellerinin mevcut veri setleri dışındaki hava koşullarını kestirmekte zorlanmasının temelinde “genelleme” sorunu yatıyor. Yani modeller, geçmişte yaşanmamış aşırı durumları tahmin edecek deneyime sahip değil. Araştırmanın yazarları, bu zorluğun üstesinden gelmek için fizik tabanlı yaklaşımlarla YZ yöntemlerini birleştiren hibrit modeller geliştirilmesi gerektiğine dikkat çekiyor. Bu sayede hem geçmiş veri avantajından yararlanılacak hem de doğanın temel prensiplerine dayanan sağlam tahminler elde edilebilecek.
Araştırmanın yürütüldüğü süreçte, büyük veri setlerinin işlenmesi ve bilgisayar hesaplama sürelerinin uzunluğu da zorlu bir engel olarak ortaya çıktı. Ayrıca, günümüzde büyük teknoloji firmaları tarafından geliştirilen bazı yeni nesil yapay zeka hava modellerinin kamuya açık olmaması, bilimsel değerlendirmeyi kısıtlayan bir diğer faktör olarak belirtiliyor. Tüm bunlara rağmen çalışmanın sonuçları, ekstrem hava tahmininde standartları belirlemek ve mevcut modellerin avantajlarının yanı sıra sınırlarını daha iyi anlamak için önemli bir rehber sunuyor.
Sonuç olarak, doğa olaylarının giderek önceden görülmesi zor ve etkileri daha yıkıcı hale geldiği bir dönemde, yapay zeka destekli modellerin tamamen güvenilir olmadığı ortaya konuyor. Ancak araştırmacılar, gelecek dönemde buna rağmen YZ’nin potansiyelini artırmak için çalışmalarını sürdürüyor. İklim krizinin getirdiği yeni meydan okumaları aşmak adına, fizik tabanlı modellerle entegre çalışan yapay zekanın, aşırı hava olaylarının daha doğru tahminini mümkün kılabileceği umut ediliyor.
📎 Kaynak: physicsworld.com
