AI Modelleri, Büyük Tropikal Dalgaları ve Okyanus Akıntılarını Tahmin Etmeye Yardımcı Olur

Bir araştırma ekibi yakın zamanda tropikal istikrarsızlık dalgaları (TIW) gibi yüzlerce mil/kilometreye yayılan okyanus olaylarını tahmin edebilen bir yapay zeka modeli tasarladı. Tropikal İstikrarsızlık Dalgaları (TIW), ekvatora yakın Pasifik Okyanusu'nda meydana gelen bir okyanus olayıdır. Pasifik TIW, tropik soğuk dilin kenarları boyunca batıya doğru hareket eden kavisli, üçgen dalgaların hareketini içerir - tropiklerin onu çevreleyen okyanustan çok daha soğuk olan bir bölgesi.

TIW'ye yol açan çevresel faktörler olağanüstü derecede karmaşıktır ve fenomeni tahmin etmek zordur. TIW tahmini geleneksel olarak karmaşık istatistiksel ve fiziksel modellerle yapılır. Ancak, yakın zamanda bir araştırma ekibi bir yapay zeka modeli tasarladı TIW'leri ve diğer okyanus olaylarını daha iyi tahmin etmeyi amaçlamaktadır.

Phys.org'a göre, araştırma ekibine Çin Bilimler Akademisi (IOCAS) Oşinoloji Enstitüsü Profesörü LI Xiaofeng başkanlık ediyordu ve ekipte ayrıca Şangay Okyanus Üniversitesi ve Doğal Kaynaklar Bakanlığı İkinci Oşinoloji Enstitüsü gibi çeşitli Çin okyanus bilimleri bölümlerinden üyeler vardı. . Okyanusta binlerce kilometre ilerlerken istikrarsızlık dalgalarını analiz etmeyi amaçlayan derin bir öğrenme modeli tasarlamak için uydu verilerini kullanan ekip. Küresel uydu verileriyle bile, okyanus olaylarını etkileyen çevresel faktörlerin ayırt edilmesi zor olabilir, ancak amaç, yapay zeka modellerinin bu değişkenleri deşifre etme ve tahminlerde bulunma konusunda geleneksel modellerden daha iyi bir iş çıkarmasıdır.

Araştırmacıların tasarladığı derin öğrenme modeli, uydular tarafından toplanan deniz yüzeyi sıcaklığı verilerinden yararlanarak mevcut kalıpları analiz etti ve bunları geçmiş yıllarda toplanan yüzey sıcaklığı verileriyle karşılaştırdı. Araştırmacılar, modeli yaklaşık dokuz yıllık veriler üzerinde eğitti ve test etti. Sonuçlar analiz edildiğinde araştırmacılar, modelin deniz yüzeyi sıcaklığındaki değişimi doğru ve tutarlı bir şekilde tahmin edebildiğini ve sonuç olarak TIW içindeki zamansal ve mekansal değişimleri tahmin edebildiğini buldular.

Çalışma, büyük veri kümeleri tarafından desteklenen AI modellerinin, okyanuslardaki en karmaşık olayların bazılarını bile tahmin etmenin güvenilir yolları olabileceğini ima ediyor.

Phys'e göre LI Xiaofeng, "Yapay zeka tabanlı modeller, istatistiksel modeller ve geleneksel sayısal modeller birbirini tamamlayabilir ve karmaşık okyanus özelliklerini incelemek için yeni bir bakış açısı sağlayabilir."

Model geliştirilip rafine edildiğinde, okyanus seyrüsefer sistemleri için pratik uygulamaları olan büyük dalgaların ve fırtınaların tahmininde ve kıyı şehirlerine zarar verebilecek şiddetli hava olaylarının tahmininde yardımcı olacağı umulmaktadır. Bu tür araştırmalar, iklim değişikliğinin okyanus akıntılarının hareket etme ve etraflarındaki ortamla etkileşim kurma şeklini değiştirdiği bir dünyada özellikle değerlidir. LI Xiaofeng ve meslektaşları tarafından yürütülen araştırma, okyanus akıntılarının ve ilgili fenomenlerin hareketini öğrenmek ve tahmin etmek için yapay zeka algoritmalarını ve uydu verilerini kullanma yönündeki artan eğilimin bir parçası.

Yapay zekanın okyanus olaylarını izlemek ve tahmin etmek için kullanıldığı başka bir örnek olarak, bu yılın başlarında Plymouth Deniz Laboratuvarı ve Ege Üniversitesi'nden bir araştırmacı ekibi, makine öğrenimi algoritmalarının ve uydu verilerinin okyanus olaylarını belirlemek için nasıl kullanılabileceğini inceleyen bir çalışma yayınladı. konsantre plastik atık ve yayılmasını takip edin.

Ekip, plastik çöplerin uydu görüntülerini aldı ve sistemin ahşap, deniz yosunu ve diğer doğal yüzen nesnelerden plastik çöp parçalarını doğru bir şekilde ayırt edip edemediğini görmek amacıyla bunlar üzerinde bir görüntü tanımlama sistemi eğitti. Çalışmanın sonuçlarına göre, algoritma zamanın yaklaşık %86'sında çöpü doğru bir şekilde tanımlayabilmiştir. Araştırmacılar, modeli geliştirmek ve kıyı şeritleri ve nehirler boyunca plastik atıkların tanımlanmasını ve temizlenmesini kolaylaştırabilecek bir sistem oluşturmak istiyorlar.