جوجل ديب مايند قام الباحثون ببناء أداة للتنبؤ بالطقس تعتمد على الذكاء الاصطناعي، والتي تقدم تنبؤات أسرع وأكثر دقة من أفضل نظام متاح اليوم.
وقد تفوق النموذج الجديد، الذي أطلق عليه اسم GenCast، على توقعات ENS، التي تعتبر على نطاق واسع الرائدة عالميًا، بنسبة 97٪ من الوقت للتنبؤات التي تصل إلى 15 يومًا مقدمًا. وتم اختباره على أكثر من 1320 سيناريو مناخي، بما في ذلك الأعاصير المدارية وموجات الحر.
“إن التفوق على ENS يمثل نقطة انعطاف في تقدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس” إيلان برايسقال عالم الأبحاث في Google DeepMind الجارديان. “على المدى القصير على الأقل، سترافق هذه النماذج وستكون جنبًا إلى جنب مع الأساليب التقليدية الحالية.”
GenCast هو نموذج للتعلم الآلي المنتشر، مشابه لتلك المستخدمة في الذكاء الاصطناعي التوليدي لمهام مثل إنشاء الصور أو النص. ومع ذلك، فقد تم تكييفه بشكل فريد للتنبؤ بالطقس، وتم تدريبه على أربعة عقود من البيانات الصادرة عن المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) – الوكالة التي تقف وراء ENS.
💜 تكنولوجيا الاتحاد الأوروبي
أحدث التذمر من المشهد التكنولوجي في الاتحاد الأوروبي، وقصة من مؤسسنا الحكيم بوريس، وبعض فنون الذكاء الاصطناعي المشكوك فيها. إنه مجاني، كل أسبوع، في بريدك الوارد. سجل الآن!
خلال التجارب، طلب الباحثون من GenCast إنشاء توقعات لعام 2019. ثم قاموا بمقارنة النتائج بالطقس الفعلي خلال ذلك العام بالإضافة إلى توقعات ENS.
يقوم GenCast بإنشاء مجموعة مكونة من أكثر من 50 تنبؤًا مختلفًا، يعرض كل منها سيناريو مستقبليًا محتملاً. تساعد هذه البيانات تستعد السلطات للأحداث الجوية القاسية مثل الأعاصير أو الأعاصير يتنبأ مشغلو مزارع الرياح بشكل أفضل بأيام إنتاج الطاقة مقدمًا.
الاسم الرائع لهذه التقنية هو التنبؤ الجماعي الاحتمالي. إنه بالفعل المعيار الذهبي في أنظمة التنبؤ التقليدية. ومع ذلك، GenCast يأخذ الأمور إلى مستوى أعلى. ويمكن للنظام أن يصدر تنبؤات في وقت أقل بكثير: 8 دقائق، مقارنة بساعات النماذج التقليدية.
وذلك لأن نماذج مثل ENS تعمل على أجهزة كمبيوتر عملاقة ضخمة يتعين عليها تحليل ملايين المعادلات للتنبؤ. على النقيض من ذلك، يعمل GenCast على شريحة Google Cloud TPU واحدة، وهي شريحة مصممة للتعلم الآلي. وذلك لأن الذكاء الاصطناعي قد تم تدريبه، و”تعلم” البيانات، وليس من الضروري أن يمررها في كل مرة يحتاج فيها إلى التنبؤ.
يتحسن GenCast على Deepmind نموذج جراف كاست كشف النقاب عنها العام الماضي. وتعمل شركات التكنولوجيا الأخرى أيضًا على تطوير أجهزة تنبؤ بالطقس تعتمد على الذكاء الاصطناعي. صدرت نفيديا فور كاست نت في عام 2022، بينما أطلقت هواوي هاتفها بانغو الطقس النموذج في عام 2023.
فهل يحل الذكاء الاصطناعي محل التنبؤ التقليدي قريبا؟ ربما لا. لا تزال نماذج مثل GenCast تعتمد على البيانات المستمدة من أنظمة ونماذج الطقس التقليدية لتدريب ومعايرة تنبؤاتها. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي بالتأكيد تعزيز الأساليب الحالية.
وقال ستيفن رامسديل، كبير المتنبئين في مكتب الأرصاد الجوية في المملكة المتحدة، لصحيفة The Guardian: “إن القيمة الأكبر تأتي من النهج الهجين، الذي يجمع بين التقييم البشري والنماذج التقليدية القائمة على الفيزياء والتنبؤ بالطقس القائم على الذكاء الاصطناعي”. فاينانشيال تايمز.