IBM, süperbilgisayarlarını hava durumunu tahmin etmek için kullanacak

IBM’ye bağlı olan The Weather Company, University Corporation for Atmospheric Research ve National Center for Atmospheric Research ile birlikte hava durumu tahmin sistemi geliştirecek.

Diğer

Yorumlar

Süperbilgisayar ve yapay zeka gibi teknolojileriyle birçok alanda faaliyetlerini sürdüren IBM, şimdi de ileri düzey hava durumu tahmin sistemi geliştireceğini duyurdu. IBM’ye bağlı olan The Weather Company, UCAR ve NCAR ile yaptığı anlaşmalarla IBM Power Systems ve OpenPOWER teknolojilerini kullanarak hava durumu sistemi ile uyumlu modeller geliştirecek. Modeller, bu senenin sonunda kullanıma sunulması beklenen yeni nesil POWER9 sistemleriyle kullanılabilecek.

IBM, süperbilgisayarlarını hava durumunu tahmin etmek için kullanacak

IBM, tüm dünyayı kapsayan ileri düzey hava durumu tahmin sistemi geliştirmeyi amaçlıyor. IBM’nin üzerinde çalıştığı teknolojinin benzeri, bir süredir daha küçük çaplı alanların detaylı hava durumu tahminlerini elde etmek adına kullanılıyordu. Şirketin amacı bu teknolojiyi tüm dünyayı kapsayacak şekilde değiştirmek ve faydalı olacak bir sistem oluşturmak. Bundan ötürü süperbilgisayarların kapasitesinden faydalanılacak.

The Weather Company’de hava durumu bilimi ve operasyon başkanı olan Mary Glackin, hava durumu tahminlerinin modern bilgisayar mimarisi için son derece zorlayıcı olduğunu, çünkü sayısız değişkenin ve ihtimalin hesaba katıldığını dile getirdi.

Sistemi geliştirmenin ilk adımı NCAR’a ait olan Moder for Prediction Across Scales (MPAS) modelini gelecek nesil bilgisayarlarda daha verimli bir şekilde çalıştırmak. Bu konuda kaydedilecek en küçük ilerlemenin bile tahminlerdeki tutarlılığı artıracağı düşünülüyor. Modelin tüm dünyayı kapsayacak olması, bir bölgenin tahminlerindeki tutarlılığın farklı bir bölgeyi de etkileyeceği anlamına geliyor.

Hava durumu tahminlerinin doğruluğu, fırtınalar gibi zarar verici hava olaylarının önceden görülebilmesi açısından son derece önemli. Tüm dünyayı kapsayan bir sistemin geliştirilmesi, farklı bölgelerdeki hava değişimlerinin diğer bölgeleri nasıl etkileyeceğini gözlemlemek açısından da faydalı olacaktır.