Ani seller dünyadaki en ölümcül hava olayları arasında yer alıyor ve her yıl 5 binden fazla insanın hayatına mal oluyor. Aynı zamanda tahmin edilmesi en zor olaylardan biri. Google ise bu sorunu beklenmedik bir yöntemle çözdüğünü düşünüyor: haberleri okuyarak.
YAPAY ZEKA HABERLERİ TARADI
İnsanlar çok fazla hava verisi toplamış olsa da, ani seller çok kısa ömürlü ve yerel olduğu için sıcaklık veya nehir akışları gibi kapsamlı şekilde ölçülemiyor. Bu veri açığı, hava tahmininde giderek daha yetenekli hale gelen derin öğrenme modellerinin ani selleri tahmin edememesine neden oluyor. Bu sorunu çözmek için Google araştırmacıları, dünya genelinden 5 milyon haber makalesini taramak, 2,6 milyon farklı sel raporunu izole etmek ve bu raporları 'Groundsource' adı verilen coğrafi etiketli bir zaman serisine dönüştürmek için Google'ın büyük dil modeli Gemini'yi kullandı.
150 ÜLKEDE RİSK UYARISI
Google Araştırma ürün yöneticisi Gila Loike'e göre, şirket dil modellerini bu tür bir çalışma için ilk kez kullandı. Araştırma ve veri seti Perşembe sabahı kamuoyuyla paylaşıldı. Groundsource'u gerçek dünya temeli olarak kullanan araştırmacılar, hava durumu küresel tahminlerini işlemek ve belirli bir bölgede ani sel olasılığını üretmek için Uzun Kısa Vadeli Bellek (LSTM) sinir ağı üzerine inşa edilmiş bir model eğitti. Google'ın ani sel tahmin modeli artık şirketin Flood Hub platformunda 150 ülkedeki kentsel alanlar için riskleri vurguluyor ve verilerini dünya genelindeki acil durum müdahale kuruluşlarıyla paylaşıyor.
VERİ KITLIĞINA YARATICI ÇÖZÜM
Modelin hala sınırlamaları bulunuyor. Öncelikle, oldukça düşük çözünürlüğe sahip ve 20 kilometrekarelik alanlarda risk belirliyor. Ayrıca, Google'ın modeli yağışın gerçek zamanlı takibini sağlayan yerel radar verilerini içermediği için ABD Ulusal Hava Servisi'nin sel uyarı sistemi kadar hassas değil. Ancak projenin amacının bir kısmı, yerel yönetimlerin pahalı hava algılama altyapısına yatırım yapamadığı veya kapsamlı meteorolojik veri kayıtlarına sahip olmadığı yerlerde çalışmak üzere tasarlanmış olması. Google'ın Dayanıklılık ekibinde program yöneticisi Juliet Rothenberg, 'Milyonlarca raporu bir araya getirdiğimiz için Groundsource veri seti aslında haritayı yeniden dengelemeye yardımcı oluyor. Bu, daha az bilgi olan diğer bölgelere ekstrapolasyon yapmamızı sağlıyor' dedi.
