لطالما كان التنبؤ بالطقس مهمة معقدة وصعبة، حيث يكافح العلماء للتنبؤ بالطقس بدقة. ومع ذلك، فقد حطم نموذج ذكاء اصطناعي جديد من شركة “DeepMind” التابعة لجوجل هذا الحاجز، وحقق مهارة وسرعة لا مثيل لهما. ويتنبأ هذا الذكاء الاصطناعي بالطقس ل15 يوما. وهذا التطور لديه القدرة على إحداث ثورة في مجال التنبؤ بالطقس، وإنقاذ الأرواح والحد من الأضرار الناجمة عن الظواهر الجوية المتطرفة.
تم تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي الجديد، المسمى “GenCast”، من قبل فريق من الباحثين الذين استخدموا أرشيفًا ضخمًا لبيانات الطقس التي تم جمعها من عام 1979 إلى عام 2018 لتدريب النظام. وكانت النتائج مذهلة، حيث تفوق “GenCast” على طرق التنبؤ التقليدية من حيث الدقة والسرعة. ويمكن للنظام إنشاء توقعات لمدة 15 يومًا في دقائق معدودة فقط، مقارنة بالساعات أو حتى الأيام بالنسبة للطرق التقليدية. هذه السرعة والدقة تجعلها أداة لا تقدر بثمن لتتبع الأحداث المناخية القاسية والتنبؤ بها، مثل الأعاصير والسيول والعواصف الثلجية.
محتويات المقال :
مشكلة التنبؤ بالطقس
إن التحدي الأساسي في التنبؤ بالطقس ينبع من الطبيعة الفوضوية المتأصلة للغلاف الجوي. ويتجسد هذا في مفهوم “الاعتماد الحساس على الظروف الأولية”، والذي يشار إليه غالبًا باسم “تأثير الفراشة”. فالتغيرات الدقيقة في الظروف الجوية الأولية، مثل سرعة الرياح أو درجة الحرارة، يمكن أن تؤدي إلى نتائج طقس مختلفة بشكل كبير بمرور الوقت. وهذا يجعل التنبؤ بعيد المدى صعبًا بطبيعته، حيث يمكن للأخطاء الصغيرة في البيانات الأولية أن تتضخم وتتراكم، مما يؤدي إلى تناقضات كبيرة في أنماط الطقس المتوقعة.
وهناك تحدٍ كبير آخر ينشأ عن تعقيد العمليات الجوية. فالغلاف الجوي عبارة عن نظام ديناميكي يتفاعل فيه عدد كبير من المتغيرات، بما في ذلك درجة الحرارة والضغط والرطوبة والرياح والإشعاع الشمسي. ويتطلب نمذجة هذه التفاعلات بدقة قدراً كبيراً من العمليات الحسابية ويتطلب أجهزة كمبيوتر عملاقة قوية. ومع ذلك، فإن حتى النماذج الأكثر تقدماً لها حدود ولا يمكنها التقاط الفروق الدقيقة في سلوك الغلاف الجوي، وخاصة على نطاقات أصغر.
كما تشكل قيود البيانات عقبة كبيرة أمام التنبؤ الدقيق. فرغم امتلاكنا لشبكة واسعة من محطات الأرصاد الجوية والأقمار الصناعية وأنظمة الرادار، لا تزال هناك فجوات في تغطية البيانات، وخاصة فوق المحيطات والمناطق النائية. ويمكن أن تؤدي هذه الفجوات في البيانات إلى عدم اليقين في الظروف الأولية وتعوق دقة التوقعات. وبالإضافة إلى ذلك، فإن التكرار المتزايد لشدة الأحداث الجوية المتطرفة بسبب تغير المناخ يزيد من تعقيد تحدي التنبؤ. وغالبًا ما تتطور هذه الأحداث، مثل الأعاصير والفيضانات وموجات الحر، بسرعة وقد يكون من الصعب التنبؤ بها بدقة عالية.
ذكاء اصطناعي يتنبأ بالطقس ل15 يوما
على عكس طرق التنبؤ التقليدية، التي تعتمد على أجهزة كمبيوتر عملاقة بحجم الغرفة والتي تعالج الملايين من الملاحظات والحسابات العالمية، يعمل “GenCast” بواسطة أجهزة أصغر ويدرس أنماط الغلاف الجوي في الماضي لمعرفة الديناميكيات الدقيقة التي تؤدي إلى طقس الكوكب. ومن خلال التدريب على أرشيف ضخم لبيانات الطقس برعاية المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، طورت “GenCast” فهمًا عميقًا للعلاقات المعقدة بين متغيرات الغلاف الجوي.
ويتفوق “GenCast” أيضًا في تقديم التنبؤات الاحتمالية، والتي تعد أكثر دقة وتعقيدًا من التنبؤات الحتمية التي توفرها الطرق التقليدية. حيث تعطي التنبؤات الاحتمالية مجموعة من النسب المئوية لاحتمال هطول الأمطار أو غيرها من الأحداث الجوية، مما يسمح باتخاذ قرارات أكثر استنارة. إن توقعاته الاحتمالية أكثر دقة وتعقيدًا لأنها تأخذ في الاعتبار عدم اليقين المتأصل في أنماط الطقس.
التفوق على نظام التنبؤ الجماعي التابع للمركز الأوروبي
أظهرت الاختبارات المقارنة أن “GenCast” تفوقت على نظام التنبؤ الجماعي التابع للمركز الأوروبي، وهي خدمة تعتمد عليها 35 دولة لإنتاج توقعات الطقس الخاصة بها، بنسبة 97.2% من الوقت. ويعد هذا إنجازًا رائعًا، نظرًا لأن نظام المركز الأوروبي يعتبر على نطاق واسع أكثر أنظمة التنبؤ بالطقس دقة في العالم.
ميزة أخرى مهمة لـ”GenCast” هي سرعته. ففي حين أن أجهزة الكمبيوتر العملاقة التقليدية تستغرق ساعات لإنشاء توقعات، يمكن لـ”GenCast” القيام بذلك في دقائق معدودة. وتعتبر ميزة السرعة هذه أمرًا بالغ الأهمية في تتبع العواصف سريعة الحركة، حيث يمكن أن تكون التنبؤات في الوقت المناسب مسألة حياة أو موت.
علاوة على ذلك، فإن مهارات “GenCast” التوليدية متجذرة في البيانات الواقعية التي تم جمعها من الطبيعة، بدلاً من الاعتماد على البيانات المستندة إلى الإنترنت والتي قد تكون عرضة للتحيز والمغالطات.
إنقاذ الأرواح وتقليل الأضرار الناجمة عن الطقس الشديد
من خلال توفير تحذيرات دقيقة وفي الوقت المناسب، يمكن لـ”GenCast” تمكين السلطات من إجلاء الأشخاص من مناطق الخطر، وتأمين البنية التحتية الحيوية، وتخصيص الموارد بشكل أكثر فعالية. وهذا يمكن أن يؤدي في النهاية إلى انخفاض كبير في الخسائر في الأرواح والأضرار في الممتلكات. على سبيل المثال، يمكن للتنبؤات الدقيقة بمسارات الأعاصير أن تساعد في إخلاء المجتمعات الساحلية، وإنقاذ آلاف الأرواح ومنع وقوع أضرار بمليارات الدولارات.
علاوة على ذلك، يمكن للتنبؤات الاحتمالية لـ”GenCast” أن توفر معلومات مهمة للشركات والمزارعين وصناع السياسات، مما يمكنهم من اتخاذ القرارات بشكل أفضل.
المصادر
Google Introduces A.I. Agent That Aces 15-Day Weather Forecasts | the newyork times
Probabilistic weather forecasting with machine learning | nature
Author: أخبار علمية
سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.
التعليقات :