Haberler

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.

Paylaş
Fatma Nur Yokuş

Son Gönderiler

Birinci Çeyrek Raporu: Farkındalık Artıyor, Ekosistem Gelişiyor!

EKOSİSTEMİ GÜÇLENDİRME ve HIZLANDIRMA ÇALIŞMALARIMIZ Türkiye Yapay Zekâ İnisiyatifi (TRAI) olarak, Türkiye'de yapay zekâ farkındalığını artırmak… Devamı

3 gün Önce

80’inci TRAI Meet-Up’ta: “Yaratıcılığın Geleceği: Üretken Yapay Zeka ile Yeni Dünyalar” konusu konuşdu

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi (TRAI) tarafından her ayın üçüncü Çarşambası düzenlenmekte olan TRAI Mee-tuplarından seksenincisi… Devamı

1 hafta Önce

Open AI & Adobe Partnership

Dijital pazarlama ve yaratıcı yazılım üretiminde dünya lideri olan Adobe, kısa bir süre önce OpenAI'nin… Devamı

1 hafta Önce

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nin Nisan 2024 Yapay Zeka Girişimleri Haritası Yayınlandı

Yapay Zeka Startup sayısı 2024 yılının ilk çeyreğinde 338’e çıktı Türkiye’de kurumsal ve toplumsal yapay… Devamı

2 hafta Önce

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi TÜBİTAK BİLGEM’i Ziyaret Etti

Türkiye Yapay Zeka İnisiyatifi’nden (TRAI) gelen bir heyete Yapay Zeka Enstitüsü (YZE) Müdürümüz Dr. Mehmet… Devamı

3 hafta Önce

Move AI – Hareket Yakalama Teknolojisi

3D animasyonları yakalama ve hazırlama sürecini basitleştiren Move AI ile yaratıcı konseptlerin hayata geçirilmesi artık… Devamı

4 hafta Önce