Chicago Üniversitesi öncülüğündeki uluslararası ekip, çok nadir görülen aşırı hava olaylarının olasılığını hesaplamak için yapay zekâyı fizik tabanlı iklim modelleri ve “nadir olay örnekleme” yöntemleriyle birleştirdi. Yeni AI+RES yaklaşımı, testlerde 50 bin klasik simülasyona yakın sonuçları yaklaşık yüz kat daha az simülasyonla verebildi.
Günlük hava tahmini kolaylaştı, “gri kuğular” hâlâ zor
Modern hava tahminleri gündelik sıcaklık, yağış ve rüzgâr değişimlerini giderek daha iyi öngörebiliyor. Ancak yüzyılda ya da bin yılda bir ortaya çıkabilecek ölümcül sıcak hava dalgaları gibi uç olaylarda belirsizlik çok daha yüksek. Bunun temel nedeni basit: Çok nadir bir olayı istatistiksel olarak görmek için fizik tabanlı modellerin çok büyük sayıda senaryo çalıştırması gerekiyor.
Yapay zekâ destekli hava modelleri bu hesabı büyük ölçüde hızlandırıyor; fakat eğitim verilerinde yeterince temsil edilmeyen aşırı olaylarda başarısız olabiliyor. UChicago’dan Pedram Hassanzadeh, bu tür olayları “gri kuğular” olarak tanımlıyor: gerçekleşmesi mümkün olduğu bilinen ancak son derece seyrek ve etkisi büyük olaylar.
AI+RES nasıl çalışıyor?
Araştırmacılar klasik “rare event sampling” (RES) yaklaşımını yapay zekâyla güçlendirdi. RES, her olasılığı eşit şekilde simüle etmek yerine aşırı olaya dönüşme ihtimali daha yüksek atmosferik koşulları puanlayarak hesaplama kaynaklarını bu senaryolara yönlendiriyor. Fakat klasik yöntem kısa sürede gelişen, örneğin bir haftalık aşırı sıcaklık gibi olaylarda yeterince etkili olmayabiliyor.
AI+RES adlı yeni yöntem, yapay zekânın hangi başlangıç koşullarının kısa süre içinde aşırı olaya dönüşme ihtimalinin yüksek olduğunu öngörme kabiliyetini RES sistemine ekliyor. Süreç tekrarlandıkça model daha fazla “ilgili” senaryo üretmeye başlıyor ve çok nadir olayın olasılığı daha güvenilir şekilde hesaplanabiliyor.
50 bin simülasyona karşı yüz kat daha az hesap
Ekip yöntemi Fransa ve ABD’nin Ortabatı bölgesindeki sıcak hava dalgaları üzerinde test etti. Geleneksel iklim modeliyle 50 bin simülasyon yürütüldü. AI+RES ise neredeyse aynı sonuçlara, bunun yalnızca yüzde biri kadar simülasyonla ulaşabildi. Bu fark, nadir olayların hesaplanmasında enerji ve süper bilgisayar zamanı açısından ciddi tasarruf anlamına geliyor.
Çalışma Physical Review Letters’ta yayımlandı. Araştırmacılar bunun bir kavram kanıtlama çalışması olduğuna dikkat çekiyor: Kullanılan model iklim değişikliğini hesaba katmıyordu. Bir sonraki adım, yöntemin farklı ısınma senaryolarında ve daha gelişmiş iklim modellerinde test edilmesi.
Kasırga ve aşırı yağışlara da uygulanabilir
Araştırmacılara göre çerçeve yalnızca sıcak hava dalgaları için kullanılmak zorunda değil. Tropikal siklonlar, aşırı yağışlar ve başka düşük olasılıklı yüksek etkili olaylar da aynı yaklaşımla incelenebilir. Üstelik AI+RES’in ürettiği nadir olay verileri, gelecekte yapay zekâ hava modellerinin eğitiminde de kullanılabilir.
Böyle bir sistem olgunlaştığında, kamu kurumları ve yerel yönetimler yalnızca “önümüzdeki hafta ne olacak?” sorusuna değil, “bu bölgede bugünkü ve gelecekteki iklimde aşırı sıcaklık ya da güçlü fırtına ne sıklıkta yaşanabilir?” sorusuna da daha ekonomik biçimde yanıt alabilir. Bu bilgi, altyapı yatırımlarından afet planlarına kadar iklim uyum politikalarının temel girdilerinden biri.
