Okuma 2.6 dkKategoriler: AI, Brian Caulfield, Çeviri

İklim değişikliğinin hızlandığı bu günlerde, son derece doğru tahminler sağlayan yeni bir araç, Kuzey Kutbu bölgesindeki buz koşullarını daha iyi analiz edebilmek için derin öğrenmeden yararlanıyor.

Vahşi kutup yaşamı ile kıyı topluluklarını korumak için gelişmiş erken uyarı sistemleri içeren IceNet adlı yeni yapay zeka aracı, Nature Communications bilim dergisinde yayınlanan bir makalede anlatılıyor.

İngiliz Antarktika Araştırması ve Alan Turing Enstitüsü tarafından yönetilen ve uluslararası bir araştırma ekibi tarafından oluşturulan IceNet, bilim insanları için uzun süredir devam eden bir zorlukla mücadele ediyor. BAS AI Laboratuvarında bir veri bilimci olan baş yazar Tom Andersson yaptığı açıklamada, “Kuzey Kutbu, iklim değişikliğinin ön saflarında yer alan bir bölge ve son 40 yılda önemli ölçüde ısınma gördü. IceNet, Kuzey Kutbu bölgesinde etkili çalışma için deniz buzu tahmininde önemli bir boşluğu doldurma potansiyeline sahip ve standart yöntemlerden binlerce kat daha hızlı çalışıyor” dedi.

For privacy reasons YouTube needs your permission to be loaded.
I Accept

Her yıl oluşan deniz buzu miktarı, artan sıcaklıklar nedeniyle hızla azalmaktadır. Eylül 2020’de Arktik denizinin genişliği, bölgenin uydu ölçümlerinin başladığı 1979 yılındaki genişliğin yarısı kadardı. Bu miktar, Kaliforniya’nın neredeyse 15 katı büyüklüğünde bir alanın kaybedileceği anlamına geliyor.

Buz, hem atmosferden hem de altındaki okyanustan etkilendiği için deniz buzlanmasını tahmin etmek oldukça zor. Makalenin yazarlarına göre IceNet, deniz buzunun varlığını iki ay önceden tahmin etmede neredeyse yüzde 95 doğru çıktı. Bu sonuç, önde gelen fizik tabanlı modele göre büyük bir gelişme. IceNet, fizik yasalarını doğrudan modellemeye çalışan tahmin sistemlerinden farklı olarak, derin öğrenme algoritmaları kullanıyor. Model, binlerce yıllık iklim simülasyon verilerinden deniz buzunun nasıl değiştiğini öğreniyor. Bu veriler, onlarca yıllık gözlemsel verilerle destekleniyor. IceNet, yaygın olarak kullanılan bir programlama dili olan Python 3.7’de TensorFlow derin öğrenme kitaplığı kullanılarak oluşturuldu. Tüm hesaplamalar bir NVIDIA Quadro P4000 GPU‘su kullanılarak yapıldı. GPU’da, bir topluluk modelinin ön eğitimi(pre-training) yalnızca bir gün sürüyor.

BAS AI Laboratuvarı’nın baş araştırmacısı ve Alan Turing Enstitüsü’nde kıdemli bir araştırma görevlisi olan Scott Hosking, “Yeni deniz buzu tahmin çerçevemiz, uydu sensörlerinden gelen verileri, iklim modellerinin çıktılarıyla standart sistemlerin basitçe başaramayacağı şekillerde birleştiriyor” dedi.

Andersson, “Yapay zekanın deniz buzu tahminini doğru bir şekilde yapabildiğini kanıtladık. Bir sonraki hedefimiz ise modelin günlük bir versiyonunu geliştirmek ve hava durumu tahminleri gibi gerçek zamanlı olarak halka açık olmasını sağlamak. Bu, hızlı deniz buzu kaybıyla ilişkili riskler için erken uyarı sistemi olarak çalışabilir.” dedi.

Yazının kaynağına buradan ulaşabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

OPENZEKA HABERLERİ

Abone olmak ister misiniz?

Hemen ilgilendiğiniz alanları seçerek bültenimizden haberdar olabilirsiniz.

Hesaplarınızda paylaşmak ister misiniz?

İlgili Yazılar