Bugün piyasaya sürülen yeni bir AI hava tahmin aracı, sensör verilerinin derin öğrenme modellerine entegrasyonundaki gelişmeler sayesinde, Avrupa hükümetlerinin geliştirdiği dünya çapında lider sistemden daha sık ve daha doğru tahminler sunuyor.
2019 yılında Stanford öğrencileri tarafından kurulan WindBorne Systems, ilk olarak daha iyi bir hava balonu üreterek hava verisi satmayı hedeflemişti. 2022’de derin öğrenme tabanlı hava tahmin modellerinin ortaya çıkmasıyla ekip, kendi modelini oluşturmanın da büyük bir değer yaratacağını fark etti.
Şirket, WeatherMesh 6 adlı modelin, Avrupa Orta Menzilli Hava Tahmin Merkezi (ECMWF) tarafından sunulan geleneksel ve AI sistemlerinden daha hassas tahminler sağladığını iddia ediyor. Ürün sorumlusu Kai Marshland’a göre, WeatherMesh 6 “beş gün sonrasını, geleneksel bir tahminin bir gün öncesi kadar doğru” ve özellikle yüzey sıcaklığı ölçümlerinde öne çıkıyor.
WeatherMesh 6, geleneksel modellerin 6 saatlik periyodunun aksine her saat bir tahmin üretiyor ve Avrupa ile kıta ABD’sinde çözünürlüğü 3 km’ye düşürülmüş durumda. Geleneksel hava tahminleri, pahalı süper bilgisayarlar gerektiren karmaşık fizik modelleriyle oluşturulurken, AI modelleri (Google DeepMind gibi büyük laboratuvarlar ve startup’lar tarafından geliştirilen) daha hızlı çalışıyor ancak henüz aynı çözünürlük ve uzun vadeli doğruluk seviyesine ulaşamıyor.
WindBorne, model oluşturma ve veri toplama konusundaki benzersiz kombinasyonu sayesinde avantaj sağlıyor. Şu anda dünya çapında 15 lokasyondan yaklaşık 400 balon uçuşta ve sensör verileri topluyor. Yeni modelin gelişimi, bu balonlardan elde edilen verilerin modele nasıl beslendiğindeki iyileştirmelere dayanıyor. CEO John Dean, “AI tabanlı bir hava şirketinin veri seti avantajı olmadan işi olacağını anlamıyorum” diyerek veri seti üstünlüğünün önemine vurgu yaptı.
ECMWF’nin üstünlüğü, “veri asimilasyonu” konusundaki uzmanlıklarından geliyor; yani farklı sensör okumalarını tutarlı, makine tarafından okunabilir bir dünya haritasına dönüştürmek. Şu anda AI hava modelleri, ECMWF ve ABD Ulusal Okyanus ve Atmosfer İdaresi (NOAA) tarafından üretilen veri setlerine bağımlı, ancak WindBorne ve benzer firmalar verileri doğrudan modellere beslemek için çalışmalar yürütüyor. AI başkanı Joan Creus-Costa, balonlardan ve diğer kaynaklardan elde edilen verilerin doğrudan modele aktarılmasının WeatherMesh 6’daki iyileşmenin ana nedeni olduğunu belirtti.
Model, bir yıl süren ayarlama ve transformer tabanlı altyapının yeniden tasarımıyla stabilite kaybı olmadan tahmin üretebilecek hâle getirildi. Dean, “Veri asimilasyonuna başladığımızda hâlâ ECMWF’ye çok bağımlıydık. ECMWF’nin başlangıç koşullarını çıkarırsak bile yine de iyi sonuçlar alacağımızı tahmin ediyorum” dedi.
Geçen yıl bir United Airlines uçağı balonlarından birine çarptığında şirket bir kriz yaşadı; uçak hafif hasar gördü ancak kimse yaralanmadı. Bunun nedeni, WindBorne’in ABD düzenlemelerine uygun olarak sensör paketini sınırlı tutmasıydı. Olay sonrasında balonlara konumlarını küresel havacılık izleme sistemi ADS‑B üzerinden bildiren transponderler eklendi.
2024 yılında 25 Milyon $ yatırımla 85 Milyon $ değerleme elde eden WindBorne, balon verilerini NOAA’ya, ABD Hava Kuvvetleri ve Donanması’na satıyor. Ayrıca tahminlerini yatırımcılara ve emtia tüccarlarına sunuyor, ancak şirket, bilgi ortamının değişen doğası nedeniyle önceliği ticari ürünlerden model ve veri altyapısını geliştirmeye veriyor. Dean, “İki yıl içinde tüketicilerin bilgiye nasıl ulaşmak istediği bir ajan üzerinden olacaksa, büyük bir SaaS ekibi kurmaya çalışmıyorum” diye konuştu.
Yorum Yap