بحث جديد يظهر ذلكالتقدم في مجال الذكاء الاصطناعيلقد لعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا مهمًا في التنبؤ الدقيق والفعال بالطقس. وتشير دراسة حديثة نشرت في مجلة العلوم إلى أن “GraphCast“، وهو نموذج للتنبؤ بالطقس قائم على التعلم الآلي تم تطويره بواسطة باحثي Google DeepMind، وقد تفوق على التنبؤ بالطقس التقليدي التقنيات مع معدل التحقق 90٪.
GraphCast AI مقابل التنبؤ التقليدي
تم تدريب نموذج GraphCast باستخدام 39 عامًا من الملاحظات من المركز الأوروبي للتنبؤ بالطقس متوسط المدى (ECMWF). ويستخدم البيانات التاريخية، وأحدث حالتين لطقس الأرض، ومتغيرات أخرى من الساعات الست السابقة للتنبؤ بالطقس في الساعات الست القادمة.
في أكثر من 1300 منطقة اختبار، تفوقت GraphCast على نموذج التنبؤ بالطقس التقليدي ECMWF في أكثر من 90% من الحالات وتنبأت بالطقس بدقة 99% في طبقة التروبوسفير للأرض، وهي أدنى طبقة من الغلاف الجوي للأرض.
ما وضع GraphCast على رادار معظم خبراء الأرصاد الجوية هو أنه تنبأ بدقة بوصول إعصار لي إلى اليابسة في نوفا سكوتيا قبل ثلاثة أيام من النماذج التقليدية.
بينما تحاول عمليات محاكاة الطقس التقليدية تكرار فيزياء الغلاف الجوي، يستخدم الذكاء الاصطناعي وراء GraphCast الشبكات العصبية، لرسم خريطة لسطح الأرض إلى أكثر من مليون نقطة شبكة. وفي كل نقطة، يتنبأ النموذج بدرجة الحرارة وسرعة الرياح واتجاهها ومتوسط ضغط مستوى سطح البحر وظروف أخرى لاستخلاص استنتاجات حول الأحداث الجوية المستقبلية.
“الحكمة التقليدية تقول الاستخدام [AI] قد لا يكون أداؤه جيدًا في الأمور النادرة وغير العادية. لكن [GraphCast also] يبدو[s] للقيام بعمل جيد في ذلك “قالبيتر باتاليا، مدير الأبحاث في Google DeepMind (ناسداك: جوجل). “نعتقد أن هذا يشير أيضًا إلى حقيقة أن النموذج يلتقط شيئًا أكثر جوهرية حول كيفية تطور الطقس فعليًا مع مرور الوقت بدلاً من مجرد البحث عن أنماط أكثر سطحية في البيانات.”
بفضل الذكاء الاصطناعي، يمكن لـ GraphCast التوصل بسرعة إلى استنتاجات تؤدي إلى دقة أكبرتوقعات الطقسفي أقل من دقيقة باستخدام جهاز كمبيوتر صغير فقط، بينما تتطلب النماذج التقليدية ساعة على الأقل وكمبيوتر فائق لتحقيق نفس النتائج.
تمهيد الطريق لمزيد من نماذج الأرصاد الجوية
متحمس لرؤية نموذج الطقس AI الخاص بنا #جرافكاست نشرت في @مجلة العلوم! يتميز GraphCast بالسرعة والدقة: ففي دقيقة واحدة يقوم بإنشاء توقعات لمدة 10 أيام تتفوق على أفضل التوقعات التشغيلية، بما في ذلك الطقس القاسي. @GoogleDeepMindمدونة : https://t.co/W5P149aBqA
– بيتر باتاجليا (@PeterWBattaglia) 14 نوفمبر 2023
لا بد أن تؤدي التحسينات المستمرة وتطبيقات الذكاء الاصطناعي إلى إعادة تشكيل مشهد التنبؤ بالطقس. مثلالبحث من مجلة العلومويظهر أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يؤدي إلى زيادة الدقة في التنبؤ. مع نشر نجاح GraphCast، من المحتمل أن نشهد طفرة في نماذج الأرصاد الجوية التي تدمج الذكاء الاصطناعي في السوق ولتعزيز المزيد من التقدم في هذا المجال، تقوم Google DeepMind بتصنيع GraphCastمفتوح المصدر.
شاهد: الذكاء الاصطناعي يحتاج إلى تقنية blockchain
جديد على blockchain؟ تحقق من CoinGeek بلوكتشين للمبتدئين القسم، دليل الموارد النهائي لمعرفة المزيد حول تقنية blockchain.