كيف يتوقع الذكاء الاصطناعي العواصف وموجات الحرارة؟
ويعتمد الكثير من الناس بشكل كبير على الذكاء الاصطناعي في معظم مجالات حياتهم، على سبيل المثال في تحسين دقة توقعات موجات الحر والعواصف. بفضل التقدم السريع في نماذج الذكاء الاصطناعي، أصبحنا قادرين على الاستعداد للكوارث التي تتفاقم بسبب تغير المناخ.
بداية استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالعواصف
في ديسمبر/كانون الأول الماضي، أعلنت شركة جوجل أن نموذجها GenCast، الذي تم تدريبه على البيانات التاريخية، قد أظهر دقة غير مسبوقة في التنبؤ بالطقس وأحداث الطقس المتطرفة على مدى فترة 15 يومًا. لو كان نظام GenCast قيد التشغيل في عام 2019، لكان قد تفوق على المرجع العالمي، المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، في 97% من الحالات في أكثر من 1300 كارثة مناخية.
بعد التقدم الأولي في عام 2023 مع نموذج التعلم من هواوي، طورت جوجل ومايكروسوفت أدوات الذكاء الاصطناعي القادرة على تقديم تنبؤات أفضل في دقائق من أجهزة الكمبيوتر التقليدية في المنظمات الدولية الكبيرة، والتي تستغرق عدة ساعات.
نموذج أورورا
قام أحد مختبرات مايكروسوفت في أمستردام بتطوير نموذج آخر يسمى Aurora يعتمد على بيانات تاريخية. هذا هو أول نموذج للذكاء الاصطناعي يمكنه التنبؤ بمسارات الأعاصير لمدة خمسة أيام بشكل أفضل من سبعة مراكز حكومية للتنبؤ. وجاء ذلك بحسب النتائج التي نشرت هذا الأسبوع في مجلة “نيتشر”.
وبسبب هذه الابتكارات، كان من المتوقع أن تتنافس نماذج الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام مع النماذج الكلاسيكية، لكن “لم يعتقد أحد أن ذلك سيحدث بهذه السرعة”، كما قالت لور راينود، باحثة الذكاء الاصطناعي في وكالة الأرصاد الجوية الفرنسية ميتيو فرانس، لوكالة فرانس برس. وهي تعمل حاليًا على تطوير نسختين تعتمدان على الذكاء الاصطناعي من نموذجي Arpig وArum. ومع ذلك، لا تزال هذه التقنيات تعاني من بعض العيوب، وأبرزها أنها تتطلب ساعات من العمليات الحسابية على أجهزة كمبيوتر كثيفة الاستهلاك للطاقة.
يقول باريس بيرديكاريس، المخترع الرئيسي لأورورا، في مقطع فيديو نُشر في مجلة نيتشر: “في السنوات الخمس إلى العشر المقبلة، سيكون الهدف النهائي هو بناء أنظمة يمكنها العمل بشكل مباشر مع الملاحظات”، سواء عن طريق الأقمار الصناعية أو غير ذلك، “لإنتاج تنبؤات دقيقة للغاية حيثما نحتاج إليها”. إن العديد من البلدان تفتقر حاليا إلى أنظمة تحذير موثوقة.
وتعمل ما يسمى بالنماذج “الفيزيائية”، التي تم تطويرها على مدى عقود من الزمن، عن طريق إدخال كميات كبيرة من البيانات الرصدية أو أرشيفات الطقس في أجهزة كمبيوتر قوية ثم تطبيق قوانين الفيزياء وتحويلها إلى معادلات رياضية لاستخلاص التوقعات.
تنبؤات سريعة
يقوم نموذج التعلم القائم على الذكاء الاصطناعي بجمع نفس البيانات، لكن شبكته العصبية تغذي نفسها وتقدم تنبؤات بطريقة “إحصائية بحتة”، دون إعادة حساب كل شيء، وفقًا للباحثة لور راينود.
ويقول الباحث: “بفضل السرعة والجودة المحسّنتين، قد نتمكن من حساب توقعاتنا بشكل أكثر تكرارًا ويوميًا”، وخاصة بالنسبة للعواصف التي تعتبر مدمرة ويصعب التنبؤ بها. تهدف هيئة الأرصاد الجوية الفرنسية إلى توفير توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق بضع مئات من الأمتار.
ويعمل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى حاليا على تطوير نموذج خاص به يعتمد على الذكاء الاصطناعي “يتطلب جهدا حسابيا أقل بنحو 1000 مرة من النموذج التقليدي”، بحسب فلورنس رابيت، المديرة العامة للمركز الذي يصدر توقعات جوية لـ35 دولة أوروبية، لوكالة فرانس برس.
وينتج نموذج الذكاء الاصطناعي حاليا توقعات على مقياس يبلغ نحو 30 كيلومترا مربعا، وهو أقل تفصيلا بالتأكيد من نموذج أورورا (حوالي 10 كيلومترات مربعة)، ولكن النسخة الأولى جاهزة للتشغيل بالفعل، ويستخدمها خبراء الأرصاد الجوية المحليون منذ فبراير/شباط، المسؤولون عن إصدار التحذيرات للسكان.
وتقول لور راينود إن هذه التوقعات لن تختفي في أي وقت قريب: “سوف نحتاج دائمًا إلى خبراء الأرصاد الجوية لتقييم البيانات”.
وتؤكد فلورنس رابي قائلة: “عندما يتعلق الأمر بحماية الأشخاص والممتلكات، أعتقد أننا لا نستطيع الاستغناء عن الخبرة البشرية”.
