Atmosfer bilimlerinde yapay zeka ve geleneksel fizik modellerinin birleştirilmesi, tayfun tahminlerinde devrim niteliğinde sonuçlar verdi. Araştırmacılar tarafından geliştirilen FuXi-SHTM hibrit modeli, 2024 yılındaki tüm Batı Kuzey Pasifik tayfunları üzerinde yapılan kapsamlı testlerde, hem yalnızca AI kullanan hem de sadece fizik temelli modelleri geride bıraktı.
FuXi-SHTM, makine öğrenmesi tabanlı FuXi modeli ile fizik temelli SHTM modelinin güçlü yanlarını birleştiriyor. Bu hibrit yaklaşım, 72 saatlik tahminlerde tayfun rotası hatalarını %16.5, şiddet tahmin hatalarını ise %59.7 oranında azalttı. 120 saatlik uzun vadeli tahminlerde bile sistem, rota tahminlerinde %5.2, şiddet tahminlerinde %47.6 iyileşme sağladı.
Modelin üstünlüğü sadece sayısal verilerle sınırlı kalmıyor. FuXi-SHTM, tayfunların karmaşık bulut yapılarını ve 10 metre yükseklikteki rüzgar alanlarını da çok daha gerçekçi şekilde modelliyor. Araştırmacılar, sistemin çözünürlüğünü 9 kilometreden 3 kilometreye çıkardıklarında şiddet tahminlerinin daha da iyileştiğini gözlemlediler.
Bu gelişme, meteoroloji alanında hibrit modelleme yaklaşımının potansiyelini gösteriyor ve gelecekte daha etkili erken uyarı sistemlerinin geliştirilmesine olanak sağlayabilir.