Atmosfer bilimlerinde devrim yaratan yapay zeka tabanlı hava tahmin modelleri, geleneksel sayısal hava tahmin (NWP) sistemlerinden köklü farklılıklar gösteriyor olabilir. Son araştırmalar, bu AI modellerinin atmosferi temsil etme biçimlerinin şaşırtıcı benzerlikleri olduğunu ortaya koyuyor.
Araştırmacılar, tahmin becerisi korelasyonları ve Merkezli Çekirdek Hizalama analizleri yaparak, farklı mimari ve kapasitelere sahip AI hava modellerinin atmosferi benzer şekillerde modellediklerini keşfetti. Bu durum, AI modellerinin rastgele veri işleme araçları olmadığını, aksine belirli fiziksel yasaları simüle ettiğini gösteriyor.
Bilim insanları, bu modellerin atmosferi parçacık tabanlı bir yaklaşımla ele aldığını öne sürüyor. Bu teoriye göre, her mesh noktasındaki gizli değişkenler, yüksek boyutlu gizli uzayda bir parçacığın konumuna karşılık geliyor. Parçacıkların hareketi ise, öğrenilmiş bir serbest enerji fonksiyonelinin minimumuna doğru gizli uzayda bir gradyan akışı izliyor.
GraphCast ve Aurora gibi önde gelen AI hava modelleri üzerindeki detaylı analizler, bu sistemlerin büyük ölçekli mekansal değişiklikler yapabildiğini doğruluyor. Bu bulgular, AI hava modellerinin geleneksel fizik denklemlerinden farklı ama eşit derecede geçerli fiziksel yasaları kullanabileceğini işaret ediyor.