ÇEVMER’den “Derin Öğrenmeyi Kullanarak İklim Değişikliği Tahmini” semineri
ÇEVMER’den “Derin Öğrenmeyi Kullanarak İklim Değişikliği Tahmini” semineri
“Derin Öğrenme” ile gelecek yılların iklim tahminleri yapılabilecek
Melek Bekar – Kemal Diri
Ege Üniversitesi (EÜ) Çevre Sorunları Uygulama ve Araştırma Merkezi (ÇEVMER) tarafından Perşembe Seminerleri kapsamında “Derin Öğrenmeyi Kullanarak İklim Değişikliği Tahmini” konulu seminer çevrimiçi olarak gerçekleştirildi. Moderatörlüğünü ÇEVMER Müdürü Prof. Dr. Dinçer Ayaz’ın yaptığı semineri doktora öğrencisi Masoud Hamidi verdi.
Sunumunda geçmişten günümüze hem Dünyaki hem de Türkiye’deki iklim değişikliği olaylarını anlatan Hamidi “Geride bıraktığımız 300 seneye baktığımızda, dünya ikliminin büyük bir değişime uğradığını görebiliriz. Özellikle iklim değişikliğinin en büyük göstergesi olan doğal afetlerin son zamanlarda bariz bir şekilde arttığını gözlemliyoruz. Bu gözlemler doğrultusunda; 2 bin 100 yılına kadar hava değişiminin normalden dört derece artış göstereceğini, yağış oranlarının bazı bölgelerde artacağını, bazı bölgelerde ise büyük kuraklıklar yaşanacağını düşünüyoruz” diye konuştu.
Derin öğrenmenin gelişen teknoloji ile bir ihtiyaç olarak ortaya çıktığına dikkat çeken Hamidi, “İklim araştırmacıları, iki önemli sorunun çözümünü arar. Bu sorunların ilki, iklim değişikliğinin etkilerini öğrenmek; ikincisi ise, bu etkilerin nasıl azaltabileceğine dair çözüm bulmak. Bu noktada derin öğrenme devreye girer. Derin öğrenme; dijital sistemlerin yapılandırılmamış verilere dayalı olarak öğrenmesini ve kararlar almasını sağlayan, yapay sinir ağlarını kullanan bir makine öğrenmesi türüdür. Genellikle makine öğrenmesi, yapay zekâ sistemlerini veri ile alınan deneyimleri inceleyerek öğrenecek, desenleri tanıyacak, öneriler sunacak ve uyum sağlayacak biçimde eğitir. Dijital sistemler, özellikle derin öğrenme söz konusu olduğunda yalnızca kural kümelerine yanıt vermek yerine, örneklerden faydalanarak bilgi edinir ve ardından bu bilgileri kullanıp insanlar gibi tepki vererek davranış gösterir ve performans sergiler” dedi.
“Derin Öğrenme veri ve datalardan beslenir”
İklim tahmininde derin öğrenmenin yerinden söz eden Hamidi, “Dünyadaki tüm sistem ve bileşenler birbirlerine bağlı. Bundan dolayı iklim tahminlerinde bulunmak oldukça zor bir iş. Fakat son zamanlarda veri odaklı algoritmalar geliştirildiği için bizde eski yıllara ait iklim ile ilgili datalar mevcut. Derin öğrenme, bu sayede gelecek için tahminlerde bulunmamızı sağlıyor. Derin öğrenme, veri ve datalardan beslenir. Veriler ne kadar çok olursa, tahminler o kadar sağlıklı olur” diye konuştu.
Seminerin sonunda Mansour Hamidi, dinleyicilerin sorularını cevapladı.
