Makine Öğrenimi İle “Yıldırım” Tahmini

Yıldırımlar, doğanın en yıkıcı güçlerinden biri olmasının yanında önceden tahmin edilmesi de bir o kadar zor. ABD’deki Washington Üniversitesi tarafından yürütülen yeni bir araştırma, makine öğreniminin yıldırımları önceden tahmin etmek için kullanılabileceğini gösteriyor.

Daha doğru yıldırım tahminlerinin yapılması, potansiyel orman yangınları veya yıldırım sonucu oluşabilecek benzeri tehditler için önceden tedbir almaya veya daha doğru iklim modelleri oluşturmaya yardımcı olabilir.

“Makine öğrenimini kullanabileceğimiz en iyi alanlar aslında henüz tam olarak keşfedilmemiş olanlar. Ve atmosfer bilimleri alanında hala tam olarak anlaşılamayan konu ise Yıldırımlar.” diye açıklıyor UW Atmosfer Bilimleri Doçenti Daehyun Kim. “Bildiğimiz kadarıyla, çalışmamız, makine öğrenimi algoritmalarının yıldırım için kullanılabileceğini gösteren ilk çalışma.” 

Yeni teknik, hava durumu tahminlerini geçmiş yıldırımların analizlerine dayanan bir makine öğrenimi algoritmasıyla birleştiriyor. 13 Aralık’ta Amerikan Jeofizik Birliği’nin sonbahar toplantısında sunulan hibrit yöntem, önde gelen mevcut teknikten iki gün önce güneydoğu ABD’de meydana gelecek yıldırım tahmininde bulunabiliyor.

Solda gözlenen yıldırım yoğunluğu, sağda ise makine öğrenimi ile öngörülen yıldırım yoğunluğu. Daehyun Kim / Washington Üniversitesi. Harita: Rebecca Gourley/Washington Üniversitesi

Kasırga ve Dolu Fırtınası için Yeni Makine Öğrenimi

Atmosfer bilimlerinde UW doktorası yapan Wei-Yi Cheng, “Bu yeni çalışma, fırtına gibi şiddetli hava olayı tahminlerinin makine öğrenimine dayalı yöntemler kullanılarak geliştirilebileceğini gösteriyor” dedi. “Bu keşif kasırga veya dolu fırtınası gibi diğer şiddetli hava olayları için yeni makine öğrenimi yöntemlerinin bulunmasının önünü açıyor.” diye de ekledi.

Araştırmacılar sistemi 2010’dan 2016’ya kadar yıldırım verileriyle eğitti. Bilgisayarın hava durumu değişkenleri ile yıldırım düşmesi arasındaki ilişkiyi keşfetmesi sağladı. Daha sonra, AI destekli teknik ve mevcut fizik tabanlı yöntemin her ikisini de değerlendirmek ve karşılaştırmak için 2017’den 2019’a kadar olan gerçek yıldırım gözlemlerini kullanması sağlandı.

Yeni yöntem, ABD’nin güneydoğusu gibi çok fazla yıldırım düşen yerlerde mevcut yöntemden yaklaşık iki gün önce aynı beceriyle doğru yıldırım tahmini yapabildi. Bu yeni yöntem tüm ABD’deki verilerle beslendiğinden, şu an için performansı yıldırımın daha az yaygın olduğu yerler için o kadar da doğru değil.

Daha fazla bilgi için tıklayınız.

 

 

Fatma Nur Yokuş

Recent Posts

Meta, AI Tabanlı Sesli Çevirileri Açtı

Meta, sosyal medya platformlarında içerik üreticilerin küresel kitlelere ulaşmasını kolaylaştıracak yeni bir özellik duyurdu. Bu…

21 saat ago

Gemini’dan Yapay Zeka Sohbetlerine “Hafıza ve Gizlilik” Ayarı

Google, AI destekli sohbet asistanı Gemini’ye kişisel bağlam (personal context) özelliği ekledi. Bu sayede kullanıcı…

6 gün ago

Perplexity AI, Google Chrome’u Satın Alma Teklifi Verdi

Perplexity AI, Google Chrome tarayıcısını 34,5 milyar dolara satın almak için bir teklif sundu. Bu…

7 gün ago

OpenAI GPT-5’i Kullanıma Açtı

OpenAI, 7 Ağustos 2025'te GPT-5 modelini resmen tanıttı ve kullanıma sundu. Bu yeni model, önceki…

2 hafta ago

Fal.ai, 1.5 Milyar Dolar Değerlemeyle Unicorn Oldu

Türk girişimciler Burkay Gür ve Görkem Yurtseven tarafından kurulan Fal.ai, son yatırım turunda 125 milyon…

3 hafta ago

Meta, Yapay Zekada Yeni Bir Dönemi Başlatıyor

Meta CEO’su Mark Zuckerberg, 30 Temmuz 2025 tarihinde yayımladığı açık mektup ile şirketin yeni nesil…

3 hafta ago