AI Modelleri Büyük Tropikal Dalgalar ve Okyanus Akıntılarını Öngörmeye Yardım Eder

Araştırmacılar recently bir AI modeli tasarladılar ki bu model, yüzlerce mil/kilometre boyunca uzanan okyanus olaylarını, gibi tropikal istikrarsızlık dalgaları (TIW) öngörmek için yeteneklidir. Tropikal İstikrarsızlık Dalgaları (TIW), Pasifik Okyanusu’nda, ekvator yakınlarında meydana gelen bir okyanus olayıdır. Pasifik TIW, tropik pasifik soğuk dilinin kenarları boyunca batıya doğru hareket eden kıvrımlı, üçgen dalgalardaki hareketi içerir – окружing okyanusunki daha soğuk bir bölgesidir.

TIW’ye yol açan çevresel faktörler olağanüstü karmaşıktır ve bu fenomeni öngörmek zordur. TIW’nin öngörülmesi geleneksel olarak karmaşık istatistiksel ve fiziksel modellerle yapılır. Ancak, araştırmacılar recently bir AI modeli tasarladılar ki bu model, TIW’leri ve diğer okyanus olaylarını daha iyi öngörmeyi amaçlamaktadır.

Phys.org’a göre, araştırma ekibinin başında Çin Bilimler Akademisi Okyanus Enstitüsü (IOCAS) Profesörü LI Xiaofeng vardı ve ekibe ayrıca Shanghai Ocean Üniversitesi ve Doğal Kaynaklar Bakanlığı’nın İkinci Okyanus Enstitüsü’nden üyeler de dahildi. Ekibin uydu verilerini kullanarak, bir derin öğrenme modeli tasarladıkları ve bu modelin, binlerce kilometre boyunca okyanusta hareket eden istikrarsızlık dalgalarını analiz etmeyi amaçladığı belirtildi. Küresel uydu verilerine rağmen, okyanus olaylarını etkileyen çevresel faktörleri belirlemek zor olabilir, ancak amacın AI modellerinin bu değişkenleri çözümlemek ve öngörülerde bulunmak için geleneksel modellerden daha iyi bir iş çıkarmasıdır.

Araştırmacıların tasarladığı derin öğrenme modeli, uydu tarafından toplanan deniz yüzeyi sıcaklık verilerini kullandı, akım kalıplarını analiz etti ve bunları geçmiş yıllardan toplanan yüzey sıcaklık verileri ile karşılaştırdı. Araştırmacılar, modeli yaklaşık dokuz yıllık veriyle eğitti ve test etti. Sonuçlar analiz edildiğinde, modelin deniz yüzeyi sıcaklığındaki değişimi doğru ve tutarlı bir şekilde öngördüğü ve TIW’deki zaman ve mekan değişimlerini öngörme sonucu ortaya çıktı.

Çalışma, büyük veri kümeleri tarafından desteklenen AI modellerinin, okyanuslardaki en karmaşık fenomenlerin öngörülmesi için güvenilir bir yol olabileceğini ima etmektedir.

“AI tabanlı modeller, istatistiksel modeller ve geleneksel sayısal modeller birbirini tamamlayabilir ve karmaşık okyanus özelliklerini incelemek için yeni bir perspektif sunabilir” diye açıkladı LI Xiaofeng, Phys.org’a göre.

Model geliştirilip iyileştirildikçe, büyük dalgalar ve fırtınaların öngörülmesine yardımcı olacağı ve bu da okyanus navigasyon sistemleri ve kıyı şehirlerine zarar verebilecek şiddetli hava olaylarının öngörülmesi için pratik uygulamaları olacağı ümit edilmektedir. Bu tür araştırmalar, özellikle okyanus akıntılarının hareket edişini ve çevreleriyle etkileşimini değiştiren iklim değişikliğiyle dolu bir dünyada özellikle değerlidir. LI Xiaofeng ve coleglerinin yaptığı araştırma, AI algoritmaları ve uydu verilerini kullanarak okyanus akıntıları ve ilgili fenomenlerin hareketini öğrenmek ve öngörmek için growing bir trendin parçasıdır.

AI’nin okyanus olaylarını izlemek ve öngörmek için kullanıldığı başka bir örnek olarak, bu yıl Plymouth Marine Laboratory ve Ege Üniversitesi’nden bir araştırma ekibi, makine öğrenimi algoritmaları ve uydu verilerini kullanarak, yoğunlaşmış plastik atık alanlarını belirlemek ve yayılmasını izlemek için bir çalışma yayınladı.

Ekibin, plastik atıklarının uydu görüntülerini aldıkları ve bir görüntü tanıma sistemini bu görüntülerle eğittikleri, böylece sistemın plastik çöpünü ahşap, yosun ve diğer doğal yüzme nesnelerinden doğru bir şekilde ayırt edebileceğini görmek istedikleri belirtildi. Çalışmanın sonuçlarına göre, algoritmanın çöpü yaklaşık %86 oranında doğru bir şekilde tanımlayabildiği ve araştırmacıların modeli geliştirmek ve kıyılar ve nehirler boyunca plastik atıklarının belirlenmesini ve temizlenmesini kolaylaştıracak bir sistem oluşturmak istedikleri ortaya çıktı.