DeepMind'ın WeatherNext modeli siklon tahmininde yeni bir eşik belirledi

Google DeepMind, Nature dergisinde yayımlanan bir makaleyle WeatherNext'i tanıttı: tropikal siklonların tahmininde en yüksek doğruluğa ulaşan bir yapay zekâ modeli. Model bir fırtınanın rotasını, şiddetini ve rüzgâr yapısını aynı anda tahmin ediyor; bugüne kadar bu üç özellik için iki farklı sayısal hava tahmini modeli gerekiyordu.

Uyarı için tam bir gün fazladan süre

Makaleye göre WeatherNext, faydalı tahmin doğruluğunu ortalama yaklaşık bir gün uzatıyor: modelin üç günlük tahmini, önceki modellerin iki günlük tahmini kadar isabetli. DeepMind'a göre bu büyüklükteki bir iyileşme kabaca bir on yıllık meteoroloji ilerlemesine denk. Tropikal siklonlar — kasırgalar ve tayfunlar — Dünya'daki en yıkıcı hava olayları arasında yer alıyor; son 50 yılda dünya genelinde 700 binden fazla ölüme ve 1,4 trilyon dolarlık ekonomik kayba yol açtılar.

Model nasıl çalışıyor

WeatherNext iki farklı veri türü üzerinde birlikte eğitildi: küresel atmosfer dinamikleri ve uzmanlar tarafından derlenen tarihsel siklon gözlemleri. Model toplamda yaklaşık 20 terabaytlık atmosfer verisinden ve yaklaşık 5.000 tarihsel fırtınayı kapsayan IBTrACS veritabanından öğrendi. Tahmin topluluklarını üretmek için Functional Generative Networks kullanılıyor; 15 günlük bir tahmin tek bir TPU üzerinde bir dakikadan kısa sürede oluşturuluyor. Geçen yıl sistem aynı anda 50 tahmin üretiyordu; bu yıl topluluk 1.000 üyeye çıkarıldı — bu, hızlı yoğunlaşma gibi nadir ama sonuçları ağır senaryoları yakalamaya yetiyor.

Araştırmacılar beklenmedik bir bulguya da dikkat çekiyor: WeatherNext Cyclones yalnızca 28x28 kilometre çözünürlüklü girdiye ihtiyaç duyuyor — geleneksel modellerden yaklaşık 100 kat daha kaba — ve buna rağmen en yüksek doğruluğu sağlıyor. Daha küçük bir sürüm olan WeatherNext 2-mini, 111x111 km çözünürlükte tek bir TPU'da, ücretsiz bir genel Colab not defterinde de çalışıyor. Bu kadar kaba verinin neden bu kadar isabetli sonuç verdiği ise hâlâ açık bir araştırma sorusu.

Açık kaynak ve gerçek dünya etkisi

Nature makalesinin yanı sıra Google DeepMind, WeatherNext 2 ve WeatherNext Cyclones'ın kodunu ve model ağırlıklarını açık kaynağa dönüştürdü; akademik araştırma, operasyonel tahmin ve yerelleştirilmiş modeller geliştirmek için serbestçe kullanılabilirler. Çalışma ABD Ulusal Kasırga Merkezi (NHC), Atmosfer Araştırmaları Kooperatif Enstitüsü (CIRA), Birleşik Krallık Met Office'i ve diğer hava kurumlarıyla ortaklaşa yürütüldü. Etkisi sahada da görüldü: 2025 kasırga sezonunda model, NHC'nin Melissa Kasırgası'nın hızlı yoğunlaşması ve Jamaika'ya inişi için tarihi bir tahmin yayımlamasına yardımcı oldu. Tahminler, yakın zamanda yenilenen Weather Lab platformunda incelenebiliyor.