وفقا لموقع “لايف ساينس”، قد أصدرت شركة “جوجل” نموذجا يستند إلى الذكاء الاصطناعي يُدعى بأنه قادر على إنتاج توقعات جوية دقيقة على نطاق واسع. وبتكلفة أقل من التوقعات التقليدية المعتمدة على الفيزياء.
أهمية نموذج “SEEDS” لتوقعات جوية دقيقة
وبالتشابه مع نماذج اللغات الكبيرة المعروفة وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، تم تصميم النموذج الذي أطلق عليه اسم “SEEDS”. حيث يستخدم هذا النموذج تقنيات مشابهة تستخدم في إنشاء مقاطع الفيديو من النصوص.
كما يتيح هذا النموذج إنشاء مجموعات متعددة من سيناريوهات الطقس بشكل أسرع وأكثر كفاءة من النماذج التقليدية للتنبؤ، كما يتم ذلك بتكلفة أقل. أعلن الفريق عن النتائج التي حققوها في ورقة بحثية نشرت في مجلة “ساينس أدفانسز” في 29 مارس.
ورغم أن التنبؤ بالطقس يمثل تحديا كبيرا، نظرا لتعقيد العوامل المتداخلة التي يمكن أن تؤدي إلى ظواهر جوية مدمرة. مثل الأعاصير وموجات الحر. فإن التنبؤ الدقيق بالطقس يمكن أن يكون عاملا محوريا في إنقاذ الأرواح. خاصة مع تصاعد تأثيرات تغير المناخ وتزايد الظواهر الجوية المتطرفة. فهو يمنح الأفراد الوقت الكافي للتحضير والاستعداد للتأثيرات السلبية للكوارث الطبيعية.
التنبؤ بالطقس بالفيزياء
وفقا لما ذكرته “لايف ساينس”، يتم استخدام التنبؤات المستندة إلى الفيزياء، التي تستعمل حاليا في خدمات الطقس، من خلال جمع مجموعة متنوعة من القياسات. ومن ثم إعطاء توقع نهائي يحسب عبر متوسط عدة تنبؤات نموذجية مختلفة، مع استيفاء جميع المتغيرات المعتمدة.
ذلك يعني أن معظم توقعات الطقس تكون دقيقة بما يكفي للظروف الشائعة، مثل الطقس المعتدل أو الأيام الصيفية الدافئة. ومع ذلك، إن إنشاء نماذج تنبؤات تكون كافية يمكنها أن تساعد في توقع النتائج المحتملة للأحداث المناخية الشديدة والنادرة. والتي قد تكون خارج نطاق معظم خدمات الطقس.
كما تؤثر الأخطاء الغير متوقعة في الظروف الأولية بشكل كبير على دقة التنبؤ. حيث تتزايد المتغيرات بشكل كبير مع مرور الوقت. ويعد تصميم نماذج تنبؤ تأخذ في الاعتبار كافة المتغيرات، بما في ذلك التفاصيل الدقيقة، أمرا مكلفا. فعلى سبيل المثال، أظهرت دراسة من قبل علماء في “جوجل” أنه يتعين إجراء ما يقرب من 10000 تنبؤ في نموذج للتنبؤ بالأحداث التي من الممكن حدوثها بنسبة 1% فقط.
نموذج الذكاء الاصطناعي لتوقعات الطقس
يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي الذي طوّرته “جوجل” بيانات فيزيائية مجمعة من وكالات الأرصاد الجوية لإنتاج تنبؤات. حيث يحلل النموذج العلاقة بين وحدة الطاقة المحتملة لكل وحدة كتلة في الطبقة الوسطى من التروبوسفير وضغط مستوى سطح البحر. كما يعتبر الضغط ووحدة الطاقة مؤشرات شائعة تستخدم في التنبؤ بالظروف الجوية.
أما الطرق التقليدية فهي تنتج مجموعات صغيرة تتراوح بين 10 إلى 50 تنبؤا فقط. ومع ذلك، باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكن للإصدار الحالي من نموذج “جوجل” أن يستخلص ما يصل إلى 31 مجموعة تنبؤية فريدة. بناء على مدخلات بسيطة من “التنبؤات الأولية” واحدة أو اثنتين فقط.
وقد قام الباحثون بفحص النظام عن طريق محاكاة موجة الحر الأوروبية لعام 2022 باستخدام البيانات الجوية التاريخية المسجلة في ذلك الزمن. وأشار ممثلو “جوجل” في منشور على موقعهم البحثي إلى أنه قبل سبعة أيام فقط من بداية موجة الحر. لم تتنبأ بيانات التشغيل الأميركية بحدوث مثل هذا الحدث. وأوضحوا أن المجموعات التي تحتوي على أقل من 100 تنبؤ، وهو عدد أكبر من المعتاد. كانت ستفشل في التنبؤ بهذا الحدث أيضا.
وبحسب العلماء، تم وصف تكاليف الحوسبة المرتبطة بإجراء العمليات الحسابية باستخدام نموذج “جوجل” بأنها “ضئيلة” بالمقارنة مع الأساليب المستخدمة حاليا.
