Çin, yapay zekâ destekli hava tahmin aracı MAZU'nun Sri Lanka'ya özel hazırlanmış bir sürümü için gerekli ekipmanları teslim etti. Çin Meteoroloji İdaresi'nin geliştirdiği bu araç, Çin'in Küresel Güney'deki hava durumu uyarı sistemlerini genişletme çabasının bir parçası. Platform sekiz ülkede kullanılıyor ve Sri Lanka da bu ülkelerden biri.
Yerel medyanın tarifine göre cihaz, taşınabilir bir alet çantası büyüklüğünde dikdörtgen siyah bir kutu. Cihaz 1 Kasım'da Sri Lanka Meteoroloji Dairesi'ne sunuldu. Sistem, şiddetli yağış, kuvvetli rüzgâr ve siklon uyarıları vermek üzere tasarlanmış bir düzenin parçası olacak ve yılın sonuna kadar hizmete girmesi bekleniyor.
MAZU, Temmuz 2025'te devreye alındı. Adını, denizcilerin koruyucusu olarak saygı gören bir Çin deniz tanrıçasından alıyor. Sistem, Çinli araştırma kurumlarının geliştirdiği yapay zekâ tahmin modellerini ülkenin meteoroloji uydularından gelen verilerle birleştiriyor.
Geleneksel hava tahmini, fiziksel yasalara dayanan denklemlerle atmosferin nasıl değişeceğini hesaplamak için süper bilgisayarlara dayanıyor. Yapay zekâ modelleri ise bunun aksine yıllarca süren hava durumu verilerinden öğreniyor.
Şanghay Tayfun Enstitüsü'nde asistan araştırmacı olan ve MAZU'da kullanılan bir tahmin modelinin geliştirilmesine öncülük eden Niu Zeyi, Sixth Tone'a şunları söyledi: “Halkın tanıdığı sohbet robotları dildeki kalıpları öğrenir. Yapay zekâ hava durumu modelleri ise atmosferin nasıl değiştiğini öğrenir. Yıllara yayılan meteoroloji verileriyle eğitilen bu modeller, rüzgâr, hava basıncı, sıcaklık ve nem gibi mevcut değişkenlere bakarak gelecekteki hava koşullarını tahmin edebiliyor.”
Eğitildikten sonra yapay zekâ modelleri, geleneksel yöntemlerden daha hızlı ve daha ucuz tahmin üretebiliyor. Bir model, 24 saatlik küresel tahmini 1,4 saniyede hazırlayabiliyor. Bu, geleneksel sayısal yöntemlerden yaklaşık 10 bin kat hızlı. 15 ila 60 günlük tahminlerde ise yapay zekâ modelleri hesaplama maliyetini geleneksel yöntemlerin binde birine kadar düşürebiliyor.
Niu'ya göre tasarrufların büyük kısmı rutin tahminlerin çalıştırılmasından geliyor. Model eğitmek, veri setleri oluşturmak ve sistemleri sürdürmek ise yine yatırım gerektiriyor. Küresel Güney'deki birçok ülkede ise bu kaynaklar bulunmuyor.
Yerel medyaya göre MAZU'nun bulut tabanlı hizmetleri 58 ülkede test ediliyor. Çin, önümüzdeki beş yıl içinde sistemi 30 ülkeye yaymayı planlıyor.
Pakistan'da sistemin, yerel radar ve uydu verilerini kullanarak şiddetli yağış ve buzul gölü taşkınları için uyarılar geliştirdiği bildiriliyor. Cibuti'de ise Niu'nun ekibinin geliştirdiği model, bu Doğu Afrika ülkesinin limanı için kişiselleştirilmiş hava durumu uyarıları üretmeye yardımcı oluyor.
Çalışmalar, yapay zekâ modellerinin tarihsel verinin çok az olduğu kayıt kıran aşırı hava olaylarını tahmin ederken geleneksel yöntemlerden daha az isabetli olabildiğini gösteriyor. Karmaşık arazideki yerel hava durumunu tahmin etmek de hâlâ zor. Yapay zekâ modellerinin tahminlerine nasıl ulaştığı ise her zaman açık değil.
Niu, modellerin yerel koşullara da uyarlanması gerektiğini söyledi. “Bizim yaklaşımımız, yerel meteoroloji kurumlarıyla çalışarak veri setlerini geliştirmek, bağımsız değerlendirmeler yürütmek ve yerel düzeyde ayarlamalar yapmak” dedi.
Niu, yapay zekâ kullanılsa bile insan tahmin uzmanlarının işinin sürdüğünü ekledi. “Yetkililer uyarı yayımlamadan önce insan tahmincilerin gözlemleri, yapay zekâ tahminlerini ve kendi değerlendirmelerini bir araya getirmek zorunda.”
