Yapay zekânın iddialı bir hedefi, Dünya’nın bir “dijital ikizi”ni, yani gezegenimizdeki sistemleri ve süreçleri taklit eden bir kopyasını oluşturmak. Dr. Mathieu, “Bahsedilen ‘dijital ikiz’, dünyamızı yansıtan sayısal bir laboratuvar niteliğindedir. Burada çeşitli denemeler yapabilir, doğacak sonuçları değerlendirebilir ve edinilen bulgular ışığında gerekli politikaları oluşturabiliriz” diyor.
BAS çevresel veri bilimcisi Dr. Scott Hosking, “Doğal ortamların dijital ikizlerini geliştirmek için yapay zekâmız gerekli yapı taşlarına sahiptir ve bunlardan yola çıkarak nihayetinde Dünya’nın da bir dijital ikizini de oluşturabileceğiz” diye konuşuyor. “Gezegenimizde değişen faktörlerin her birini gerekli detay seviyesinde izleyemiyoruz. Doğal ortamların dijital ikizlerini oluşturarak, kutup bölgeleri gibi erişimi zor olan bölgeler hakkında daha sağlıklı veriler oluşturabiliriz. Bu bilgiler, ölçüm yapacak insansız hava araçlarını ve denizaltılarını ölçüm yapmaları için daha hedefli olarak yönlendirebilmemizi sağlayabilir.”
Fakat yapay zekâ hâlen kusursuz sonuçlar sunan bir teknoloji değil. Uzmanlar, elimizdeki verilerin iklim öngörülerinde bulunacak algoritmaları geliştirme konusunda yetersiz olduğuna dair uyarıda bulunuyor.
Atmosferik ve Çevresel Araştırmalar (AER) mevsimsel tahmin direktörü ve MIT’de iklim bilimcisi olarak görev yapan Dr. Judah Cohen, bu konudaki görüşlerini şöyle ifade ediyor: “Uyduların yaygınlaştığı 1979’dan beri toplanan verilerden faydalanıyoruz; fakat buna rağmen elimizde yapay zekâdan optimum sonuçlar alabilmemize yetecek kadar bilgi bulunmuyor. Belki oluşturduğumuz modeller temelinde yapay veriler oluşturabiliriz; fakat bu verilerin geçmişe dayalı gerçek veriler kadar sağlıklı olup olmayacağı konusu belirsiz.”
ECMWF’den Dr. Düben’e göre aynı şey hava tahmin modelleri için de geçerli. “Birkaç saat sonrasında dair hava tahminleri ve hatta birkaç yıllık hava tahminleri üretmede yapay zekânın ve makine öğreniminin geleneksel yöntemleri gölgede bırakabileceğine dair iddialar mevcut. Fakat makine öğrenimi teknolojisi çoğu uygulamada diğer yöntemlere kıyasla gerekli doğruluk oranını sağlayamayacağından dolayı, makine öğrenimi tek başına mevcut hava tahmini modellerinin yerini alamaz.”
Yapay zekâ sistemlerinin yalnızca öğrendikleri konularda iyi sonuç vermeleri, beraberinde farklı zorluklar doğuruyor. “Yapay zekâ, sadece öğrendiği konularda kullanılmalıdır” diyen Dr. Peuch, aksi takdirde yanlış ve yanıltıcı sonuçlar alınabileceğini belirtiyor. Belirli nitelikte verileri işlemesi için oluşturulmuş bir algoritma, bu verileri doğru bir şekilde yorumlayabilir. Fakat aynı algoritmaya farklı niteliğe sahip verilerin verilmesi durumunda hatalı sonuçlar doğabilir. Fakat iklim araştırmaları söz konusu olduğunda, değişen tek şey verilerin niteliği değil, aynı zamanda iklimin kendisidir. CAMS direktörü Dr. Peuch, “İklim değişikliğinden bahsediyorsak, kullanılan algoritmalar son derece ayrıntılı olmalıdır; çünkü iklim değişmeye devam ediyor.
Yapay zekânın geleceğe dair tahmin üretirken yalnızca geçmişe ait veriler kullanmamasına çok dikkat edilmelidir” diye uyarıyor. İlkim değişikliği araştırmaları söz konusu olduğunda hangi algoritmaların kullanılması gerektiği de zor bir seçim. Dr. Cohen, “Elimizde birçok yapay zekâ tekniği mevcuttur ve iklim tahminleri için en uygun olanını bir menüden seçermiş gibi belirlemek uygun olmayabilir” diyor. “Bence mevcut iklim tahmini yöntemlerinden çok daha verimli sonuçlar verebilecek bir yapay zekâ algoritmasının seçilmesi ve optimize edilmesi, gerçekten kolay olmayacak.”
Yapay zekâ teknolojisi, ayrıca verileri ne şekilde edindiğimiz ve nasıl işlediğimiz konusunda da soru işaretlerine neden oluyor. Dr. Düben, “Geleneksel hava durumu izleme kaynaklarına yönelik veri gizliliği konusunda fazla kaygı bulunmasa bile, hava tahmini amacıyla günümüzde pek kullanılmayan ‘Nesnelerin İnterneti’ (IoT) diye adlandırılan konsept gelecekte bu yönde çok faydalı olabilir” diyor. “Örneğin, akıllı telefonlardan ve diğer ‘kitle kaynaklı’ veri ürünlerinden edinilen bilgiler, hava tahminlerini ciddi ölçüde geliştirebilir. Fakat bu durum, beraberinde veri gizliliği konusunda da sorunlar yaratır.”
Bu konuya değinen Dr. Tkachenko, karar verme formüllerinde kullanılan ham veriler üzerinde oynanması durumunda olumsuz sonuçlar doğabileceği konusunda uyarıyor. Dr. Tkachenko, “Tıpkı tükettiğimiz hazır yemeklerde kullanılan malzemeleri bilmek istediğimiz gibi, kullanılan yapay zekânın nasıl tasarlandığını ve hangi veri kaynaklarından faydalandığını da bilmek isteyebiliriz” diyor.
Yapay zekâ, güçlü bir teknolojidir; fakat bununla beraber iklim değişikliği stratejilerinde kullanılabilecek çeşitli araçlardan sadece biridir.”
KAYNAKÇA: