Biyolojik Evrim, Hava Tahminlerine Işık Tutuyor!

Bu yazının içerik özgünlüğü henüz kategorize edilmemiştir. Eğer merak ediyorsanız ve/veya belirtilmesini istiyorsanız, gözden geçirmemiz ve içerik özgünlüğünü belirlememiz için [email protected] üzerinden bize ulaşabilirsiniz.

Hava tahmincileri büyük miktardaki veri içinden örüntüleri bulmak ve sıralamak için istatiksel modellere güvenirler. Yine de halen hava durumunu tahmin etmek inatçı bir şekilde zor, çünkü atmosfer sürekli değişim halinde... Wisconsin Üniversitesi'nden meteorolog Paul Roebber, şöyle diyor:

“Atmosferin şu andaki halini ölçtüğümüzde üç boyutlu uzaydaki her noktasını ölçmüyoruz. Ölçmediğimiz yerler için ara değer hesabı yapıyoruz.”

Tutarlılığı arttırmak için tahminciler sadece bir modele güvenmez. “Topluluk” modellemeyi kullanırlar. Topluluk modelleri birçok modelin ortalamasını almaktadır. Ama topluluk modellemesi yeni veriler eklenmedikçe ya da toplanmadıkça çok da tutarlı değildir. İşlemsel olarak "pahalı" da olabilir. Roebber, Charles Darwin’in Evrim Teorisi'nin matematiksel bir benzerini uyguladı. Geliştirdiği metotta bir bilgisayar programı, 10.000 parçaya ayrılarak her seferinde kendini geliştiriyor. Tıpkı kalıtım, mutasyon ve doğal seçilim yoluyla canlıların evrimleşmesi gibi... “İlk bakışta atmosferi pasta gibi dilimlemeye benziyor.” diyor Roebber. Atmosferik bilimlerin önemli profesörlerinden biri olan Roebber, bu metodu 5 yıldır geliştiriyor. "Geçen yıl bu proje için 500,000$ bütçe aldım.”

Tahmin metodu, Ulusal Hava Servisi'nin kullandığı modellerde iyi sonuçlar verdi. Roebber’in evrimsel metodolojisi standart hava tahmini modellemesi ile karşılaştırıldığında ve tahminlerin en tutarlı olması gerektiği zamanlarda yani uzun vade tahminler ve ekstrem olaylarda oldukça iyi performans gösterdi.

Amerika Birleşik Devletleri ekonomisinin %30-40’ı öyle veya böyle, bir şekilde, hava tahminlerine bağlı. Yani tahminlerde küçük bir iyileşme; nakliye, kamu hizmetleri, inşaat ve tarımsal ticarette milyonlarca dolar kazandırabilir. Topluluk modellerindeki sorun ise modellerin içerdiği verilerin çok benzer olmaya eğilimli olmalarıdır. Bu sorun da uygun değişkenlerin, uygun olmayan değişkenlerden ayırt edilmesini zorlaştırıyor. Verileri daha fazla biriktirmeden nasıl çeşitlilik kazanabilirsiniz? Roebber doğanın bunu nasıl yaptığından esinlendi.

Doğa çeşitliliği tercih eder çünkü tek bir tehdidin bir kerede bütün popülasyonu yok etme ihtimalini ortadan kaldırıyor. Darwin bunu Galapagos Adalarında ki ispinozlarda 1835 yılında gözlemledi. Kuşlar adanın farklı yerlerinde yaşayan küçük gruplara bölündü. Zaman geçtikçe kendi habitatlarına adapte oldukları için kendi içinde de gruplara bölündüler. Bunu hava tahmin modellerine şöyle uyguladı: Roebber mevcut değişkenleri koşullu senaryolara böldü. Bir değişkenin değeri bir koşul altında bir şekilde ayarlandı, ancak başka bir koşul altında farklı şekilde ayarlandı. Bilgisayar programı amacına en uygun olan değişkenleri seçip bunları tekrar birleştirdi. Hava tahmini açısından bunun anlamı şudur: Oluşturulan bu küçük modeller tutarlılığı arttırmaktadır çünkü yararsız özelliklerin çoğunu engelliyorlar. Roebber şöyle anlatıyor:

“Bununla biyoloji arasındaki fark ise gelecek nesillerin (modellerin) daha iyi olmalarını istedim, hayatta kalmalarını değil."

Roebber hala bu tekniği 7 günlük en yüksek ve en düşük sıcaklığı tahmin etmek için kullanıyor. Roebber çoğu zaman disiplinler arası çalıştığını düşünüyor. 10 yıl önce beyindeki nöronlar gibi düzenlenmiş tahmin simülasyonları oluşturmak için iş başındaydı. Bundan sonra, Ulusal Hava Servisi tarafından kullanılan ve kar yağışı tahminini ciddi anlamda geliştiren “yapay sinir ağı” aracını yarattı.


Kaynak: Bu yazı ScienceDaily sitesinden çevrilmiştir.

Primatlarda İri Beyinler: Sosyal Hayat mı, Beslenme mi Daha Etkili?

Hayali Karakterler Toplantısı

Yazar

Çağrı Mert Bakırcı

Çağrı Mert Bakırcı

Yazar

Evrim Ağacı'nın kurucusu ve idari sorumlusudur. Popüler bilim yazarı ve anlatıcısıdır. Doktorasını Texas Tech Üniversitesi'nden almıştır. Araştırma konuları evrimsel robotik, yapay zeka ve teorik/matematiksel evrimdir.

Konuyla Alakalı İçerikler
  • Anasayfa
  • Gece Modu

Göster

Şifremi unuttum Üyelik Aktivasyonu

Göster

Göster

Şifrenizi mi unuttunuz? Lütfen e-posta adresinizi giriniz. E-posta adresinize şifrenizi sıfırlamak için bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Eğer aktivasyon kodunu almadıysanız lütfen e-posta adresinizi giriniz. Üyeliğinizi aktive etmek için e-posta adresinize bir bağlantı gönderilecektir.

Geri dön

Close
Geri Bildirim