Bilim dünyası, yapay zeka destekli hava durumu ve iklim modellerini değerlendiren büyük çaplı bir karşılaştırma projesi başlattı. AIMIP (Yapay Zeka İklim Modeli Karşılaştırma Projesi) adlı bu çalışma, farklı AI modellerinin iklim simülasyonlarındaki başarısını ölçüyor. Projede, 1979-2024 yılları arasındaki tarihsel veriler kullanılarak modeller test ediliyor. İlk sonuçlar, AI modellerinin tarihi iklim koşullarını ve El Niño gibi önemli iklim olaylarını başarılı şekilde simüle edebildiğini gösteriyor. Bu çalışma, iklim biliminde AI kullanımına güveni artırmak ve farklı AI mimarilerinin model davranışlarına etkisini anlamak için kritik öneme sahip.

Araştırmacılar, hava tahmini alanında çığır açan bir keşif yaptı. Google'ın yapay zeka hibrit modeli NGCM'nin, tropik siklonların küresel hava durumu üzerindeki etkilerini, geleneksel fiziksel modellerle aynı başarıyla tahmin edebildiği ortaya çıktı. Kuzey Yarımküre'den 108 vaka analizi, her iki model türünün de benzer hata gelişimi gösterdiğini kanıtladı. Bu bulgu, yapay zekanın atmosferik süreçleri doğrudan simüle etmeden de kompleks iklim olaylarını başarıyla modelleyebileceğini gösteriyor. Özellikle kutuplara doğru hareket eden tropik siklonların, ABD ve Avrupa'nın iki haftalık hava tahminlerini olumsuz etkilediği tespit edildi. Çalışma, meteoroloji alanında AI teknolojisinin potansiyelini ortaya koyuyor.

Alaska'daki bir fiyortta meydana gelen büyük heyelan, dalgaların 480 metre yüksekliğe ulaştığı tarihin ikinci en büyük tsunamisini oluşturdu. 9 Ağustos 2025 akşamı South Sawyer Buzulu'nu ziyaret eden turistik gemi bölgeden ayrıldıktan 12 saat sonra, yakındaki dağdan kopan büyük bir kaya kütlesi fiyorda çöktü. Bu olay, dar ve derin su kütlelerinde heyelanların nasıl katastrofik tsunamiler yaratabileceğini gösteren çarpıcı bir örnek oldu. Bilim insanları bu tür olayların iklim değişikliği ve buzul erimesiyle birlikte artabileceği konusunda uyarıda bulunuyor.

Bilim insanları, yanardağlar, depremler ve orman yangınları gibi doğal felaketleri izlemek için yeni bir yöntem geliştirdi. Düşük maliyetli kızılötesi ses sensörleri kullanarak, insan kulağının duyamadığı ses dalgalarını tespit edebiliyorlar. Bu sensörler büyük sayılarda konuşlandırılarak, Dünya'nın en tehlikeli bölgelerinden gelen verileri topluyor. İnfrases adı verilen bu ses dalgaları, jeofizik olayların erken uyarı sinyallerini taşıyabiliyor. Teknoloji sayesinde, daha önce ulaşılması zor olan bölgelerden sürekli veri akışı sağlanabiliyor.

Avrupa Birliği'nin iklim izleme merkezi, okyanus sıcaklıklarının rekor seviyelere yaklaştığını ve güçlü bir El Niño iklim olayının oluşmaya başladığını açıkladı. Bu gelişme, küresel iklim sisteminde önemli değişimlerin habercisi olabilir. El Niño, Pasifik Okyanusu'nda meydana gelen ve dünya genelinde hava durumu desenlerini etkileyen doğal bir iklim fenomenidir. Okyanusların artan sıcaklıkları, bu olayın daha da güçlenmesine zemin hazırlayabilir. Bilim insanları, bu durumun küresel iklim üzerindeki potansiyel etkilerini yakından takip ediyor. El Niño'nun güçlenmesi, farklı bölgelerde kuraklık, seller ve sıcaklık anomalileri gibi ekstrem hava olaylarına yol açabilir. İklim değişikliğiyle birlikte bu doğal döngülerin daha yoğun yaşanması, bilim dünyasında endişe yaratıyor.

Dünya genelinde heyelan verilerini izleyen araştırmacılar, Nisan 2026'da 36 ölümcül heyelan olayının 90 kişinin hayatını kaybetmesine neden olduğunu bildirdi. Bu rakam, 2026 yılının şimdiye kadarki en düşük aylık ölüm sayısı olarak kaydedildi. Veriler, bilimsel metodolojiye uygun olarak sistematik şekilde toplanıyor ve küresel heyelan risklerinin değerlendirilmesinde önemli rol oynuyor. Bu tür izleme çalışmaları, iklim değişikliği ve artan aşırı hava olaylarının heyelan sıklığı üzerindeki etkilerini anlamak için kritik öneme sahip. Araştırmacılar, bu verilerin afet hazırlığı ve risk yönetimi stratejilerinin geliştirilmesinde kullanılacağını belirtiyor.

Fizik yasalarının temelini oluşturan korunum kanunları, bilim insanlarının doğa olaylarını anlamasında kritik rol oynuyor. Son araştırmalar, makine öğrenmesi algoritmaları tarafından keşfedilen gizemli korunum yasalarının kaynağını ortaya çıkardı. Kimyasal reaksiyon ağları ve Markov zincirleri üzerinde yapılan çalışma, tersinmez reaksiyonların nasıl yeni korunum yasaları ortaya çıkardığını gösteriyor. Araştırmacılar, bu süreçte döngülerin kırılması ve 'birlikte üretim indeksi' adını verdikleri yeni bir kavram arasındaki matematiksel bağlantıyı keşfetti. Bu bulgular, özellikle makine öğrenmesi algoritmaları tarafından bulunan tamsayı olmayan korunum yasalarının anlaşılmasında önemli bir adım.

Araştırmacılar, Afrika'daki kuraklık ve ani kuraklık olaylarını önceden tahmin edebilen yapay zeka tabanlı bir model geliştirdi. DroughtFormer adı verilen bu sistem, CrossFormer mimarisi kullanarak mevsimlik ve kısa vadeli tahminler yapabiliyor. Afrika'da tarımsal üretimin büyük ölçüde yerel iklim koşullarına bağlı olması nedeniyle, bu tür erken uyarı sistemleri kritik öneme sahip. Model, ERA5 ve GLDAS veri setlerini kullanarak eğitildi ve NSF NCAR'ın CREDIT çerçevesi üzerine kuruldu. Bu gelişme, özellikle iklim değişikliği etkilerinin yoğun yaşandığı Afrika kıtası için önemli bir adım.

Araştırmacılar, elektrikli araçlarda kullanılan motorlarda yumuşak manyetik kompozit malzemeler kullanarak önemli bir ilerleme kaydetti. Bu yeni yaklaşım, pahalı ve çevresel sorunlara yol açan nadir toprak elementlerine olan bağımlılığı ortadan kaldırırken motor verimliliğini artırıyor. Geleneksel permanent mıknatıslı senkron motorlara kıyasla %1.4 daha yüksek verimlilik elde eden sistem, WLTP sürüş döngüsünde %89.7 verimlilik oranına ulaşıyor. Bu gelişme, elektrikli araç teknolojisinin sürdürülebilirlik açısından önemli bir adım atmasını sağlıyor.

Araştırmacılar, 6G endüstriyel alt ağlarda acil durum alarmlarının zamanında iletilmesi için dağıtık derin öğrenme tabanlı yeni bir sistem geliştirdi. Sistem, fabrika ve endüstriyel tesislerde yaşanan kritik olayların saniyeler içinde güvenilir şekilde iletilmesini sağlayacak. Geleneksel iletişim yöntemlerinin yetersiz kaldığı büyük ölçekli endüstriyel ortamlarda, birden fazla alt ağın aynı anda aktif hale geldiği durumlarda bile alarm mesajlarının kaybolmamasını garanti ediyor. Yapay zeka algoritması, her yerel erişim noktasının çevresindeki yoğunluk durumunu anlayarak en uygun iletim desenini seçmesini sağlıyor. Bu teknoloji, endüstriyel güvenlik ve acil müdahale sistemlerinde devrim yaratabilir.

Modern elektrik şebekelerinde rüzgar ve güneş enerjisi gibi değişken kaynaklarının artması, sistem kararlılığını tehdit eden nadir arızaların önceden tespitini zorlaştırıyor. Araştırmacılar, bu sorunu çözmek için Kriging tabanlı aktif öğrenme algoritması geliştirdi. Sistem, binlerce pahalı simülasyon yapmak yerine, sadece sınırlı sayıda hesaplama ile elektrik şebekesindeki kritik kararsızlık bölgelerini tespit edebiliyor. Yöntem, IEEE 59 bara ve WECC 240 bara test sistemlerinde gerçek rüzgar ve güneş verisiyle başarıyla denenmiş durumda. Bu gelişme, elektrik şebekelerinin dayanıklılığını artırırken hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde düşürebilir.