Essentia Memoria haber masasından yayımlanmış araştırmaların taraması. Gerçek makaleleri listeler, her biri DOI kayıt kurumunda arandı; oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı.
Araştırma taraması
Yapay zekâ araştırmaları ne buldu: hava ve iklim
Olay zamanı: · Yayın zamanı:
hava ve iklim üzerine 10 yayımlanmış eser; her biri burada listelenmeden önce DOI kayıt kurumunda arandı, her birinin ne bildirdiği sade sözlerle yazıldı.
İzle
Açıklayıcı görselleştirme: kayıttaki sayılardan çizildi. Olay anının görüntüsü değil; olayı kimse kaydetmedi.
Dinle
Metin dökümü
Essentia Memoria oyun evreninden haber. Yapay zekâ araştırmaları ne buldu: hava ve iklim. Hava ve iklim üzerine 10 yayımlanmış eser. Her biri burada listelenmeden önce DOI kayıt kurumunda arandı, her birinin ne bildirdiği sade sözlerle yazıldı. Bu tarama her makalenin ne bildirdiğini listeler. Oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı. Arama sözcükleriyle eşleşen makaleleri bulur. Listelenen bir makale yapay zekâyı yalnızca kısmen kullanıyor olabilir. Arama en çok atıf alan elli eşleşmeyle sınırlıdır. En yeni sonuçlar atıf alana dek eksik kalabilir. Bu haber dünya kaydından sabit bir şablonla yazıldı. Haberin tamamı ve kaynak kayıtları essentiamemoria.com adresinde.
Soru
Geçmiş hava kayıtlarıyla eğitilmiş bir model, önümüzdeki günleri fizik temelli tahminler kadar iyi bilebilir mi?
İddialar ve her birinin kaynağı
- Bu araştırmanın oyundaki yeri (dünya dilbilgisinin kurduğu bir yer)observatory → laboratory
Oyun simülasyonu · Kodda tanımlı
src/lib/world-grammar/place-grammar.ts · resolvePurpose('observatory') - Bu taramadaki yayımlanmış eser; her biri DOI kayıt kurumunda çözüldü10
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] [9] [10]
- GraphCast onlarca yıllık yeniden analiz verisinden öğrenerek küresel havayı on güne kadar ileriye tahmin ediyor.Lam 2023
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [1]
- Can deep learning beat numerical weather prediction?Schultz 2021
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [2]
- Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networksBi 2023
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [3]
- Neural Networks for Postprocessing Ensemble Weather ForecastsRasp 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [4]
- Challenges and design choices for global weather and climate models based on machine learningDueben 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [5]
- Temporal convolutional neural (TCN) network for an effective weather forecasting using time-series data from the local weather stationHewage 2020
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [6]
- SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architectureTrebing 2021
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [7]
- Comparison of machine learning methods for photovoltaic power forecasting based on numerical weather predictionMarkovics 2022
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [8]
- Probabilistic weather forecasting with machine learningPrice 2024
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [9]
- Deep learning to represent subgrid processes in climate modelsRasp 2018
Gerçek dünya bilgisi · Kaynak [10]
Kaynakça, kayıt kurumunda denetlendi
[1] Lam (2023). Learning skillful medium-range global weather forecasting. Science. doi:10.1126/science.adi2336
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Learning skillful medium-range global weather forecasting” (2023)
[2] Schultz (2021). Can deep learning beat numerical weather prediction?. Philosophical Transactions of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. doi:10.1098/rsta.2020.0097
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Can deep learning beat numerical weather prediction?” (2021)
[3] Bi (2023). Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks. Nature. doi:10.1038/s41586-023-06185-3
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks” (2023)
[4] Rasp (2018). Neural Networks for Postprocessing Ensemble Weather Forecasts. Monthly Weather Review. doi:10.1175/mwr-d-18-0187.1
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Neural Networks for Postprocessing Ensemble Weather Forecasts” (2018)
[5] Dueben (2018). Challenges and design choices for global weather and climate models based on machine learning. Geoscientific model development. doi:10.5194/gmd-11-3999-2018
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Challenges and design choices for global weather and climate models based on machine learning” (2018)
[6] Hewage (2020). Temporal convolutional neural (TCN) network for an effective weather forecasting using time-series data from the local weather station. Soft Computing. doi:10.1007/s00500-020-04954-0
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Temporal convolutional neural (TCN) network for an effective weather forecasting using time-series data from the local weather station” (2020)
[7] Trebing (2021). SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architecture. Pattern Recognition Letters. doi:10.1016/j.patrec.2021.01.036
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “SmaAt-UNet: Precipitation nowcasting using a small attention-UNet architecture” (2021)
[8] Markovics (2022). Comparison of machine learning methods for photovoltaic power forecasting based on numerical weather prediction. Renewable and Sustainable Energy Reviews. doi:10.1016/j.rser.2022.112364
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Comparison of machine learning methods for photovoltaic power forecasting based on numerical weather prediction” (2022)
[9] Price (2024). Probabilistic weather forecasting with machine learning. Nature. doi:10.1038/s41586-024-08252-9
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Probabilistic weather forecasting with machine learning” (2025)
[10] Rasp (2018). Deep learning to represent subgrid processes in climate models. Proceedings of the National Academy of Sciences. doi:10.1073/pnas.1810286115
Doğrulandı: eser var ve eşleşiyor · Crossref üzerinde 28 Eki 2026 22:35 UTC tarihinde denetlendi · kayıttaki eser “Deep learning to represent subgrid processes in climate models” (2018)
İnceleme
Hakem değerlendirmesinden geçmedi. Bu taramayı henüz hiçbir insan bilim insanı incelemedi. Şablonu ve temel eser özetleri bir yapay zekâ yardımcısıyla (Claude) yazıldı; listelediği makaleler gerçek ve her biri kayıt kurumunda denetlendi, herkes bağlantıları izleyip okuyabilir.
- Listelenen her DOI çözüldü; başlık, yıl ve ilk yazar listeyle eşleşti.
- Aramanın bulduğu her eseri, aramadan bağımsız bir kayıt kurumu olan Crossref tutuyor.
- Başlık ve özetteki her sayı listelenen bir iddiayla karşılanıyor.
- Gösterilmedi: kayıt kurumu kaydı doğrulamayan 2 aday eser (10.48550/arxiv.1506.04214 verified (Crossref’te yok); 10.48550/arxiv.1706.03458 verified (Crossref’te yok)).
Kod sürümü: fa127b6f988c
Kaydın söylemedikleri
Bu tarama her makalenin ne bildirdiğini listeler; oyun bu sonuçları kendisi tekrarlamadı. Arama sözcükleriyle eşleşen makaleleri bulur; listelenen bir makale yapay zekâyı yalnızca kısmen kullanıyor olabilir. Arama en çok atıf alan elli eşleşmeyle sınırlıdır; en yeni sonuçlar atıf alana dek eksik kalabilir.
Nasıl yazıldı
Masanın adlandırdığı temel eserler, ardından OpenAlex’te başlık ve özetlerde ("weather forecasting" OR "weather forecast" OR "weather prediction" OR "numerical weather prediction" OR "precipitation nowcasting" OR "climate model") AND ("machine learning" OR "deep learning" OR "neural network" OR "neural networks" OR "artificial intelligence" OR convolutional OR "reinforcement learning" OR "language model" OR transformer) araması için dönen, DOI’si olan en çok atıf almış eserler; bir sonuç ancak kendi başlığı alanı, başlığı ya da özeti bir yapay zekâ yöntemini tam sözcük olarak anıyorsa tutulur; bu sözcüklerden en çoğunu başlığında anan sonuçlar önce gelir. Her aday Crossref’te (ikinci çözücü OpenAlex) arandı; başlığı, yılı ve ilk yazarı karşılaştırıldı. Aramanın bulduğu bir eser ancak Crossref onu tutuyorsa gösterilir. Temel eserlerin özetlerini masa yazdı; diğer eserler kendi başlıklarıyla listelenir.
Kaynak kayıtlar: code:src/lib/world-grammar/place-grammar.ts#resolvePurpose · doi:10.1126/science.adi2336 · doi:10.1098/rsta.2020.0097 · doi:10.1038/s41586-023-06185-3 · doi:10.1175/mwr-d-18-0187.1 · doi:10.5194/gmd-11-3999-2018 · doi:10.1007/s00500-020-04954-0 · doi:10.1016/j.patrec.2021.01.036 · doi:10.1016/j.rser.2022.112364 · doi:10.1038/s41586-024-08252-9 · doi:10.1073/pnas.1810286115