الذكاء الاصطناعي يتفوق على خبراء الأرصاد الجوية
أعلن مختبر الذكاء الاصطناعي المملوك لشركة جوجل، DeepMind، نموذجًا جديدًا للتنبؤ بالطقس يتفوق على الأنظمة التقليدية بأكثر من 90 في المئة من الحالات.
ويَعد نموذج التعلم الآلي المسمى GraphCast بتنبؤات فضلى وسريعة مدتها 10 أيام، مع كفاءة كبرى في استخدام الطاقة مقارنةً بالأدوات المشغلة لتطبيقات الطقس الحالية.
وكتب باحثو جوجل في دراسة: “نعتقد أن هذا يمثل نقطة تحول في التنبؤ بالطقس”.
ويُطلق على النموذج الحالي للتنبؤات اسم “التنبؤ العددي بالطقس”، ويربط هذا النموذج الظروف الجوية الحالية بنماذج ضخمة تحاكي التغيرات القادمة بناءً على مبادئ ديناميكا السوائل والديناميكا الحرارية وعلوم الغلاف الجوي الأخرى، وهو أمر معقد، ومكلف، ويتطلب قدرًا كبيرًا من القدرة الحاسوبية.
ويكسر GraphCast التقاليد من خلال التركيز الكبير على البيانات التاريخية بدلًا من إجراء عمليات محاكاة بخصوص كيفية تحليق الجزيئات واصطدامها ببعضها بعضًا، ويعني ذلك أن نموذج التعلم الآلي يتنبأ بناءً على ما حدث في الماضي.
ويبدأ GraphCast بالحالة الحالية لطقس الأرض، وبيانات حول الطقس قبل ست ساعات، وثم يتنبأ بما قد يبدو عليه الطقس بعد ست ساعات من الآن.
ويعيد GraphCast بعد ذلك هذه التنبؤات مرة أخرى إلى النموذج، ويُجري الحسابات نفسها، ويصدر توقعات طويلة المدى.
وقارن فريق جوجل نتائج GraphCasts بالنموذج الحالي المستخدم للتنبؤ بالطقس على المدى المتوسط المسمى HRES.
ووفقًا للدراسة، تفوق GraphCast بشكل ملحوظ على HRES بنسبة قدرها 90 في المئة من الأهداف المستخدمة في الاختبار.
كما حقق GraphCast أيضًا نجاحًا مفاجئًا في التنبؤ بالظواهر الجوية القاسية، ومنها الأعاصير المدارية والتغيرات الغريبة في درجات الحرارة، مع أن النموذج غير مدرب بشكل خاص للتعامل مع هذه الظواهر الجوية القاسية.
ويشير مؤلفو الدراسة إلى أن النموذج يهدف إلى العمل مع الأنظمة القياسية التي يعتمد عليها خبراء الأرصاد الجوية.
وكتب مؤلفو الدراسة: “لا ينبغي عَدّ نهجنا بديلًا للطرق التقليدية للتنبؤ بالطقس، بل يجب تفسير عملنا بصفته دليلًا على أن التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي قادر على مواجهة تحديات ومشاكل التنبؤ في العالم الحقيقي ولديه القدرة على استكمال الأساليب الحالية وتحسينها”.
وأظهر الذكاء الاصطناعي من الناحية العملية إمكانية استخدامه في العالم الحقيقي، إذ تنبأ النموذج بوصول إعصار لي إلى اليابسة في لونغ آيلاند قبل 10 أيام من حدوثه، في حين تأخرت تقنيات التنبؤ بالطقس التقليدية التي كان يستخدمها خبراء الأرصاد الجوية.
وقد تظهر خدمة GraphCast في المزيد من الخدمات، أو على الأقل خوارزمية الذكاء الاصطناعي الداعمة لتنبؤات النموذج، كما قد تستكشف جوجل كيفية إدماج GraphCast في منتجاتها.
