Çevre, Şehircilik ve İklim Değişikliği Bakanlığı Meteoroloji Genel Müdürlüğü yetkililerinden alınan bilgilere göre, Türkiye'de hava tahminlerinde yapay zekanın bileşenlerinden olan makine öğrenmesi yöntemleri kullanılıyor.
Müdürlük, üyesi olduğu Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) ve Avrupa Meteoroloji Uyduları İşletme Teşkilatı (EUMETSAT) aracılığıyla yapay zeka temelli model sonuçları ve bu alandaki gelişmeleri yakından takip ederken, makine öğrenmesinin temel seviyesi kabul edilen regresyon analizleri ve kalman filtrelemesi gibi istatistiki çalışmaları uzun yıllardan beri özellikle sıcaklık tahminlerinde kullanıyor.
Ayrıca hava tahmin amaçlı çalıştırılan ve "model" olarak adlandırılan simülasyon programlarından elde edilen tahmin verileri çeşitli yöntemlerle uzun yıllardan beri düzeltiliyor. Bu sayede, nihai karar öncesi hava tahmin uzmanlarınca daha doğru veriler kullanılıyor.
Kurumun tahminlerine ait tutarlılık oranları yüzde 90'ların üzerinde bulunuyor. İlerleyen yıllarda hava tahmin modellerinde yapay zekanın operasyonel kullanımıyla çok yüksek çözünürlüklü, 100 metreye kadar hassasiyetle ve daha tutarlı hava tahminlerinin yapılabileceği öngörülüyor.
Yapay zeka temelli atmosfer modelleri yardımıyla da kuvvetli meteorolojik hadiselerin yeri, zamanı ve etkisinin daha isabetli şekilde tahmin edilebileceği değerlendiriliyor.
- "Rüzgar tahminlerinde yüzde 11 oranında iyileşme sağladı"
İstanbul Teknik Üniversitesi (İTÜ) Uçak ve Uzay Bilimleri Fakültesi Meteoroloji Mühendisliği Bölümü Öğretim Üyesi Prof. Dr. Hüseyin Toros, hava tahminlerinde 1800'lü yıllarda cihaza dayalı ölçümlerin devreye girdiğini, 1960'lardan itibaren ise bilgisayar teknolojisinin gelişimiyle hava tahminlerinde tutarlılık oranlarının yükseldiğini söyledi.
Toros, günümüzde ise dünya çapındaki ulusal hava durumu merkezlerinin, atmosferin gelecekteki durumunu tahmin etmek için Sayısal Hava Tahmini (Numerical Weather Prediction/NWP) modellerini kullandıklarını belirtti.
Meteoroloji istasyonları, uydular, radarlar gibi ölçüm noktalarının çoğalması ve süper güçlü bilgisayarların işlem hacimlerinin artmasıyla daha kısa zamanda daha ayrıntılı ve tutarlı tahminler yapıldığını kaydeden Toros, "Son zamanlarda her alanda olduğu gibi hava tahminlerinde de yapay zeka kullanımıyla birlikte tahminlerin tutarlılıkları artıyor. Özellikle Türkiye'de yapılan araştırmalar, rüzgar tahminlerinde yüzde 11 oranında iyileşme sağlandığını ortaya koyuyor." şeklinde konuştu.
Türkiye'nin de ortak olduğu ECMWF Bütünleşik Tahmin Sistemleri'nin (IFS), yaygın olarak en doğru küresel hava tahmini yapan model olarak kabul edildiğini anlatan Toros, bu modelle yüksek çözünürlükte 15 günlük tahmin üretilebildiğini ve burada yapay zeka kullanımının arttığını vurguladı.
Hava tahminlerinde kullanılan yapay zekanın, karmaşık matematiksel modeller olan yapay sinir ağlarını temel aldığını bildiren Toros, şöyle devam etti:
"Bu yapıda, giriş verileri, örneğin, sıcaklık, nem, rüzgar hızı gibi hava durumu verileri alınıp işlenir ve ardından çıkış olarak gelecekteki hava durumu tahminleri üretilir. Yapay sinir ağları, veriler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenmek için önceden tanımlanmış algoritmaları kullanır. Bu sayede, belirli hava durumu desenlerini tanıyabilir ve gelecekteki hava durumunu tahmin etmek için bu desenleri kullanabilirler. Bu süreç, yapay zeka modellerinin hava tahminlerindeki başarısını artırmak için sürekli ve veriye dayalı öğrenme yeteneklerini kullanmalarını sağlar."
Yapay zekanın büyük miktarda veriyi işleyen, daha isabetli kararlar alınmasına yardımcı olan ve kaynakların verimli kullanımına katkı sağlayan bir hizmet sunduğunu dile getiren Toros, yapay zeka odaklı tahminlerin, iklim değişikliğini hafifletmek için kaynak tahsisinin optimize edilmesine ve değişen hava koşullarına karşı önlemlerin planlanmasına yardımcı olduğunu ifade etti. Toros, bilim insanlarının da bu sayede daha etkili iklim değişikliği politikaları oluşturabileceği değerlendirmesinde bulundu.
Toros, yapay zeka konusunda kendi öğrencilerinin de yaptığı çalışmalar olduğuna dikkati çekerek, şu bilgileri verdi:
"İTÜ'de Yiğitalp Kara tarafından 'Türkiye'de Yapay Sinir Ağlarından (YSA) Yararlanarak WRF Modeli'nin Rüzgar Tahmininin İyileştirilmesi' konulu lisans tezi çalışması yapıldı. Zeynep Ünal öncülüğündeki 'Makine Öğrenmesi Yöntemi ile Ankara için Hava Kirliliği Tahmini' yapay zeka ile hava kirliliği tahmininde önemli başarılar elde edildi. Yine Saliha Çelikcan Bilgin'in öncülüğünde hazırlanan 'Sürdürülebilir Hava Kalitesi İçin Yapay Zeka Yöntemleri İle Partiküler Madde Tahmininin Modellenmesi' başlıklı tez çalışması yapıldı."
Yapay zekayla geliştirilen programlar sayesinde hava durumunda kişiye özel raporların yer aldığı bir dünyaya doğru gidildiği tespitini paylaşan Toros, "Kişiye özel ve güncel meteorolojik şartların önceden bilinmesi, uyarıların yapılmasına ve gerekli tedbirlerin alınmasına daha fazla fırsat verecektir." dedi.