Microsoft, hava tahminlerini iyileştirmek için açık kaynaklı PBC aracını yayımladı

Probabilistic Bias Correction, mevcut modellerin hatasını düzelterek CPU üzerinde çalışıyor ve orta vadeli hava tahminlerini daha erişilebilir hale getirmeyi amaçlıyor.

Microsoft, hava tahminlerini iyileştirmek için Probabilistic Bias Correction adlı açık kaynaklı bir makine öğrenimi yöntemi yayımladı. Şirketin anlattığına göre PBC, tek başına bir tahmin sistemi kurmak yerine mevcut modellerdeki sistematik yanlılığı düzeltiyor ve CPU üzerinde çalışabiliyor. Amaç, özellikle büyük süper bilgisayarlara ya da GPU ağırlıklı yapay zeka sistemlerine dayanamayacak kurumlar için tahminleri daha doğru ve daha ucuz biçimde geliştirmek.

Bu yaklaşım, iki ila altı hafta aralığındaki tahmin kalitesini uzatmayı hedefliyor. Nature’da yayımlanan çalışmada PBC, ECMWF’nin fizik tabanlı modelinde yağış hedeflerinin yüzde 98’inde ve sıcaklık hedeflerinin yüzde 92’sinde iyileşme sağladı. Aynı analizde ECMWF’nin daha yeni yapay zeka tahmin sisteminin doğruluğunu da iki katına çıkardı. Çalışma Microsoft araştırmacıları ile MIT, ECMWF ve başka kurumların ortaklığında yürütüldü. ECMWF, yayın öncesinde bu araştırmayı AI Weather Quest yarışmasında zaten tanımıştı. Ekip ayrıca, daha şiddetli bir yağış sezonu öncesinde Kenya Meteorological Service Authority ile Rhiza Research ve Gates Foundation desteğiyle PBC’yi bir projede test ediyor.