Microsoft, hava tahmininde sapmayı düzelten yapay zekâ aracı PBC'yi açık kaynak yaptı

Microsoft araştırmacıları, 14 Ekim 2026'da Nature dergisinde yayımlanan bir çalışmada, iki ila altı hafta ilerisi için hava tahminlerini daha isabetli hale getirdiğini söyledikleri Probabilistic Bias Correction (PBC) adlı yöntemi tanıttı. Şirket, aracı açık kaynak yazılım olarak da kullanıma sundu. Çalışmaya Microsoft'un yanı sıra MIT, Avrupa Orta Vadeli Hava Tahminleri Merkezi (ECMWF) ve başka kurumlardan araştırmacılar katkı verdi.

Hem fizik tabanlı klasik modeller hem de yeni yapay zekâ modelleri, genellikle iki haftanın ötesine geçildiğinde güvenilirliğini yitiriyor. Microsoft, bu soruna sıfırdan yeni bir hava modeli geliştirerek değil, var olan modellerdeki yanlılığı makine öğrenmesiyle düzelterek yaklaşıyor.

Sistematik hata nasıl düzeltiliyor

Modeller, hava istasyonlarının seyrek olduğu bölgeler ya da henüz tam anlaşılamamış atmosfer olayları gibi veri boşluklarını yaklaşık hesaplarla dolduruyor. Bu telafi biçimi zamanla sistematik bir sapmaya dönüşüyor ve tahmin ufku uzadıkça hatalar birikiyor. PBC, bu sapmaları tespit edip düzeltmek için makine öğrenmesi kullanıyor. Microsoft Research New England'dan kıdemli baş araştırmacı Lester Mackey'nin verdiği örneğe göre, geçmiş kayıtlara dayanan bir model, fosil yakıtların ısıttığı bugünkü dünyaya kıyasla gereğinden soğuk sıcaklıklar öngörebiliyor; PBC bu tür iklim kaynaklı kaymaları da hesaba katabiliyor.

Araştırmacılara göre PBC, ECMWF'nin önde gelen fizik tabanlı modelinin doğruluğunu yağış hedeflerinin yüzde 98'inde, sıcaklık hedeflerinin ise yüzde 92'sinde iyileştirdi. Çalışmadaki analizde yöntem, ECMWF'nin yeni yapay zekâ tahmin sisteminin isabetini de iki katına çıkardı. ECMWF, makale yayımlanmadan önce bu araştırmayı AI Weather Quest yarışmasında ödüllendirmişti. Kurumun makine öğrenmesinden sorumlu stratejik lideri Matthew Chantry ise temkinli bir not düştü: "Fikirleri operasyonel bir sürece dönüştürmek her zaman olduğu gibi en zorlu adımdır."

Kaynağı kısıtlı meteoroloji kurumları için fırsat

Fizik tabanlı modeller süper bilgisayarlarda, üretken yapay zekâ modelleri ise güçlü GPU'larda çalışırken Mackey, PBC'nin yalnızca CPU ile çalışabildiğini belirtiyor. Yüksek hesaplama ve altyapı gereksinimi, gelişmekte olan ülkelerdeki birçok meteoroloji kurumunu yeni teknolojilerden uzak tutuyordu. Makalenin yazarlarından Genevieve Flaspohler, modelin hafif ve kolay eğitilebilir olmasının, büyük kaynakları olmayan bilim insanlarının da onu yerel koşullara uyarlamasına imkân tanıdığını vurguluyor.

PBC üzerinde Microsoft'ta stajyerken çalışan Flaspohler, bugün kâr amacı gütmeyen Rhiza Research'ün icra direktörü. Kuruluş, Gates Foundation desteğiyle Kenya Meteoroloji Servisi ile birlikte yapay zekânın erken uyarıları iyileştirip iyileştiremeyeceğini araştırıyor. PBC, rekor düzeyde bir El Niño sırasında daha şiddetli geçmesi beklenen yağmur mevsimi öncesinde test edilen yöntemlerden biri. Microsoft bu alanda Google ve Nvidia gibi hava tahmini için yapay zekâ araçları geliştiren şirketlere katılmış oluyor.