#سواليف

أطلق علماء من 'غوغل ديب مايند' و'غوغل ريسيرش' نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس، يحمل اسم 'WeatherNext 3″؛ بهدف تقديم رؤية أوضح للتغيرات في الغلاف الجوي والتنبؤ بسلوكها بوتيرة أكثر تكرارًا.

وأعلنت 'غوغل' أن النموذج سيبدأ في تغذية معلوماتالطقس التي تظهر للمستخدمين عبر 'بحث غوغل' و'خرائط غوغل' و'جيميناي'، كما سيكون متاحًا للمستخدمين والباحثين عبر منصاتها السحابية.

وقال سامير ميرشانت، كبير مهندسي غوغل، لموقع 'تيك كرانش' التقني: 'ستكون هذه هي المرة الأولى التي تغذي فيها بعض المتغيرات الأساسية وتدعم الكثير من منتجات غوغل'.

وأثبت 'WeatherNext 3' أنه الأكثر دقة بين نماذج التنبؤ الرئيسة التي اختُبرت على منصة 'Operational WeatherBench'، التي تطورها شركة 'Brightband' لمقارنة توقعات الذكاء الاصطناعي، وفق مقاييس تشمل الحرارة وسرعة الرياح والرطوبة.

وتفوق النموذج على نماذج التعلم العميق التي طورتها غوغل ومايكروسوفت وإنفيديا والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، كما تفوق على التنبؤات التقليدية الصادرة عن هيئة الأرصاد الجوية الوطنية الأمريكية والمركز الأوروبي.

وتعتمد معظم توقعات الطقس على أجهزة كمبيوتر عملاقة حكومية تعالج معادلات رياضية لوصف فيزياء الطقس، وهي أنظمة أصبحت دقيقة بدرجة كبيرة لكنها مكلفة وأبطأ نسبيًا. ومع إتاحة أكثر من نصف قرن من بيانات الطقس عام 2018، بدأ باحثو التعلم العميق تطوير نماذج أسرع وبدرجة دقة مماثلة.

ويعالج 'WeatherNext 3' نقاط ضعف رئيسة في نماذج الذكاء الاصطناعي؛ إذ يستطيع التنبؤ ببعض المتغيرات بدقة تصل إلى 5 كيلومترات، وتحسنت تقييماته للأمطار بنسبة 60% مقارنة بـ'WeatherNext 2″، كما أصبح ينتج توقعات كل ساعة بدلًا من كل 6 ساعات.

ويضم النموذج 2.4 مرة من المعلومات الموجودة في نسخته السابقة، كما جرى تدريبه على توجيه التوقعات نحو محطات محددة لبيانات الطقس، ما يتيح توقعات أكثر تفصيلًا وتقييمها مقابل القياسات الفعلية.

ويستوعب النموذج بيانات أقمار اصطناعية للطقس تُجمع في الوقت الفعلي كل ساعة. وقالت غوغل إنه أول نموذج ذكاء اصطناعي يدمج مباشرة الملاحظات الخام في توقعات عالمية عالية الدقة، بينما قالت 'WindBorne' إن نموذجها 'WeatherMesh 6' يدمج الملاحظات الخام منذ أواخر 2025.

ولا يزال كلا النموذجين يعتمد على مجموعات بيانات وطنية للأرصاد الجوية. وتستخدم وكالات الأرصاد الأوروبية والأمريكية بالفعل نماذج الذكاء الاصطناعي، فيما قد تسهم سرعتها وتكلفتها المنخفضة في إتاحة توقعات دقيقة للمناطق التي يصعب فيها توفير أجهزة الاستشعار وأجهزة الكمبيوتر العملاقة.

وأشار بيل غيتس إلى التنبؤ بالطقس المدعوم بالذكاء الاصطناعي باعتباره فائدة مهمة للتقنية، بينما قال الباحث في 'ديب مايند' فيران أليت إن 'التوقعات الأعلى دقة للرياح والأمطار وغطاء السحب ستكون مفيدة لجعل مشروعات الطاقة المتجددة أكثر موثوقية'.