ABD’yi etkisi altına alan kış fırtınası yaklaşırken bazı bölgeler için yapılan tahminler büyük farklılıklar gösteriyordu. Bu kararsız görüntü, Nvidia tarafından tanıtılan yeni Earth-2 hava tahmin modellerinin zamanlamasını öne çıkarıyor: Şirket, modellerin mevcut fırtınayı haftalar öncesinden tespit etmiş olabileceğini ima edecek kadar yüksek doğruluk iddiasında.
Earth-2 ile hız ve doğruluk vaadi
Earth-2 Medium Range adlı model, Nvidia’ya göre Google DeepMind’ın GenCast modelini 70’ten fazla değişken üzerinde geride bırakıyor. GenCast, Aralık 2024’te yayımlandığında 15 güne kadar olan tahminlerde önemli bir gelişme getirmişti; Nvidia ise kendi modelinin daha geniş değişken setlerinde üstün olduğunu belirtiyor.
Şirket yeni modelleri Amerikan Meteoroloji Derneği toplantısında duyurdu. Nvidia iktisatçıları ve araştırmacıları, karmaşık ve bölgesel olarak el işçiliği gerektiren yapay zeka mimarilerinden uzaklaşıp, daha basit ve ölçeklenebilir transformer mimarilerine yöneldiklerini vurguluyor.
Mimari: Atlas ve model ailesi
Nvidia, Atlas adlı yeni bir mimari üzerine inşa edilen Earth-2 ailesinden bahsediyor. Bu ailede üç yeni model öne çıkıyor: Medium Range, Nowcasting ve Global Data Assimilation. Earth-2, geleneksel fizik tabanlı simülasyonların yanında yapay zekâyı merkezi bir rol olarak kullanıyor.
Nowcasting — kısa vadeli, hassas tahmin
Nowcasting, sıfır ile altı saat arasındaki kısa vadeli tahminleri üretiyor ve fırtına etkileri ile diğer tehlikeli hava olaylarını izleyip tahmin etmede kullanılıyor. Model, bölgeye özel fiziksel modeller yerine doğrudan küresel olarak erişilebilir jeostasyoner uydu gözlemleri üzerine eğitildiği için, uydu kapsaması iyi olan her yerde adapte edilebiliyor. Bu da özellikle küçük ülkeler ve eyaletler için önemli bir avantaj sağlayabilir.
Global Data Assimilation — sürekli küresel kesitler
Global Data Assimilation, istasyon verileri, balonlar ve benzeri kaynaklardan gelen verileri kullanarak binlerce noktada sürekli hava durumu kesitleri oluşturuyor. Bu kesitler, tahminlerin başlangıç noktası olarak kullanılıyor. Nvidia’nın verdiği bilgiye göre, geleneksel yaklaşımlarda bu hazırlık süreci süperbilgisayarların yükünün yaklaşık %50’sini tüketirken, yeni model GPU’larda dakikalar içinde çalışabiliyor; bu da maliyeti ve zamanı ciddi şekilde düşürebilir.
Mevcut modeller ve kullanım alanları
Yeni üç model, daha önce tanıtılan CorrDiff ve FourCastNet3 ile birlikte çalışıyor. CorrDiff, kaba ölçekli tahminleri alıp hızlı, yüksek çözünürlüklü öngörüler üretebiliyor; FourCastNet3 ise sıcaklık, rüzgâr ve nem gibi bireysel değişkenleri modelliyor. Nvidia, bazı meteoroloji ekiplerinin ve şirketlerin bu araçları denediğini belirtiyor.
Demokratikleşme ve egemenlik
Şirket yetkilileri, yeni modellerin güçlü hava tahmin araçlarına erişimi genişleteceğini, bu araçların daha önce sadece zengin ülkeler ve büyük kuruluşların ulaşabildiği süperbilgisayar zamanına bağımlı olduğuna dikkat çekiyor. Aynı zamanda, hava tahmininin devletler için bir egemenlik ve ulusal güvenlik meselesi olduğu vurgulanıyor; bazı kullanıcılar merkezi hizmetlere abone olurken, diğerleri kendi ulusal sistemlerini kurmayı tercih edebilir.
Ne değişecek?
Kısa vadede bu modeller, fırtına uyarılarının daha hızlı ve daha düşük maliyetle üretilmesini sağlayabilir. Orta-uzun vadede ise küresel ölçekte daha fazla ülke ve kurum güçlü tahmin araçlarına erişerek hazırlık ve müdahale kapasitelerini artırabilir. Nvidia’nın iddiaları bağımsız doğrulamalara ihtiyaç duysa da, Earth-2 ailesi hava tahminlerinde yapay zekânın rolünü hızlandıracak bir adım olarak görülüyor.
Sonuç olarak, yeni jenerasyon yapay zeka modelleri hava olaylarını daha erken ve daha net görmeye aday; bu da afet yönetimi, enerji planlaması ve günlük yaşam için önemli etkiler taşıyabilir.
