Nisan 2024’te Birleşik Arap Emirlikleri’nin ticaret merkezi Dubai’yi sular altında bırakan ve hayatı felç eden rekor yağışların, meteoroloji odaklı yapay zeka modelleri tarafından günler öncesinden öngörüldüğü ortaya çıktı. Modellerin daha önce o bölgede böylesi bir fırtına verisiyle eğitilmemiş olmasına rağmen sinyalleri başarıyla yakaladığı belirlendi.
Science Advances dergisinde yayımlanan yeni bir bilimsel araştırmaya göre, yapay zeka tabanlı hava durumu modelleri “GraphCast” ve “AIFS”, Dubai’deki olağanüstü fırtınanın zamanını, etkileyeceği konumu ve şiddetini fırtına patlak vermeden tam 8 gün önce yüksek bir isabet oranıyla hesapladı. Değerlendirilen bir diğer model olan “FuXi” fırtınayı öngörmeyi başarsa da beklenen yağış miktarını olması gerekenden düşük tahmin etti.
154 yılda bir görülen rekor hava olayı
Nanjing Üniversitesi Atmosfer Bilimleri Bölümü araştırmacısı ve çalışmanın başyazarı Çiang Sün, Dubai fırtınasının modellerin eğitim setlerinde bölgeye dair yerel olarak gördüğü sınırların çok ötesinde olduğunu belirtti.
Orta Vadeli Hava Tahminleri Avrupa Merkezi (ECMWF) verilerine dayanan çalışmada şu tespitlere yer verildi:
- Dubai çevresindeki 100×100 kilometrelik alanda 12 saatte ortalama 60 milimetre yağış kaydedildi.
- Bazı noktalarda 12 saatlik yağış miktarı 100 milimetreyi aşarak kentin yıllık toplam ortalamasının üzerine çıktı.
- Tarihsel modellerde bölge için daha önce kaydedilen en yüksek yağış yalnızca 33 milimetreydi.
- İstatistiki hesaplamalara göre böylesi şiddetli bir hava olayının tekrarlanma süresi ortalama 154 yıl olarak belirlendi.
Yaklaşık 3 milyar dolarlık sigortalanmış maddi zarara ve 5 can kaybına yol açan afet, çöl iklimine sahip kurak kentlerde erken uyarı mekanizmalarının hayati önemini bir kez daha ortaya koydu.
‘Mekânsal transfer’ yöntemiyle öğrendi
Araştırmacıları asıl şaşırtan nokta, modellerin yerel geçmiş veriye sahip olmadan bu tahmini nasıl üretebildiği oldu. Deneyler, yapay zekanın Dubai’nin geçmişteki zayıf yağışlarından yola çıkmak yerine; Kuzey Yarımküre’nin başka coğrafyalarında meydana gelen benzer atmosferik koşullardaki aşırı yağış dinamiklerini analiz ettiğini gösterdi.
Modeller, binlerce kilometre uzaktaki vakalardan öğrendiği fiziksel davranışları Dubai atmosferine uyarlayarak bilim insanlarının “mekânsal transfer” (spatial transfer) adını verdiği yöntemle doğru tahmine ulaştı.
Araştırma ekibi bu mekanizmayı test etmek amacıyla GraphCast modelinin eğitim setinden Dubai dışındaki benzer şiddetli yağış örneklerini çıkardı. Küresel örneklerden mahrum bırakılan modelin Dubai için yağış tahmini derhal yarı yarıya düşerek 30 milimetre seviyelerine geriledi.
İklim veri tabanı zayıf bölgelere umut ışığı
Bilim insanları bu yeteneğin, geçmişe dönük meteorolojik kayıtların kısıtlı olduğu Sahra Altı Afrika gibi coğrafyalarda erken uyarı sistemlerini güçlendirmek adına devrim niteliğinde olabileceğini belirtiyor.
Bununla birlikte uzmanlar, modellerin her ekstrem hava olayını kusursuz tahmin edebileceği yanılgısına düşülmemesi gerektiği konusunda uyarıyor. Yapay zeka algoritmalarının geniş ölçekli hava akımlarını başarıyla yakalamasına karşın, yerel ve anlık pik yapan aşırı uç değerleri yumuşatma eğiliminde olduğu ve tahmin süresi uzadıkça pik yağış miktarlarını eksik hesaplayabildiği kaydediliyor.
