الذكاء الاصطناعي
نموذج الطقس الإصطناعي يستخدم 7000 مرة أقل طاقة من النماذج التقليدية
تقوم أ мощ nhất الحواسيب لدينا بأداء واحدة من المهام الحيوية، وهي التنبؤ بالطقس. يتطلب ذلك ملايين الحسابات والآلات الضخمة لحل المعادلات، مما يساعد على التنبؤ بالظروف مثل درجة الحرارة والرياح والهطول. كما أنه أداة حيوية للتنبؤ بالأحداث الجوية الكبيرة، والتي يمكن أن تسبب اضطرابًا في المناطق والاقتصادات بأكملها.
يتطور مجال التنبؤ بالطقس بسرعة مع تطور التكنولوجيا لدينا، ليصبح أكثر دقة وفعالية. يعرض العمل الجديد الناشئ من التعاون بين جامعة واشنطن ومايكروسوفت ريسيرش كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي (AI) لهذه التنبؤات الدقيقة. تقوم التكنولوجيا الجديدة بتحليل أنماط الطقس السابقة للتنبؤ بالأحداث المستقبلية، وتفعل ذلك بفعالية أكبر من النماذج الحالية. ومع المزيد من التقدم، يمكن أن تصل إلى نقطة تكون أكثر دقة من النماذج الحالية أيضًا.
نموذج الطقس العالمي الجديد
يستخدم النموذج العالمي الجديد للطقس آخر 40 عامًا من بيانات الطقس لجعل تنبؤاته، وهو ما يختلف عن غيره من النماذج التي تستخدم حسابات الفيزياء. النموذج الجديد بسيط ويعتمد على البيانات، ويمكنه محاكاة أنماط الطقس لمدة عام كامل، ويمكن تطبيقه في جميع أنحاء العالم. إنه أسرع وفعّال مثل النماذج الحالية، ويتحقق ذلك من خلال خطوات متكررة مع كل تنبؤ.
نشر البحث في المجلة.
جوناثان وين هو المؤلف الرئيسي للبحث.
“التعلم الآلي هو أساسًا نسخة مجيدة من التعرف على الأنماط”، قال وين. “إنه يرى نمطًا نمطيًا، يعرف كيف يتطور عادةً ويقرر ماذا يفعل بناءً على الأمثلة التي رأها في آخر 40 عامًا من البيانات”.
النموذج الجديد أقل دقة حاليًا من النماذج المتقدمة الحالية، ولكن بفضل كونه مبنيًا على الذكاء الاصطناعي، فإنه يستخدم 7000 مرة أقل من طاقة الحاسوب لتطوير نفس نطاق التنبؤات. وبسبب حمولة الحوسبة الأصغر، فهو أسرع.
التنبؤ بالطقس المتعدد
مع هذه السرعة المتزايدة، يمكن لمراكز التنبؤ بالطقس تشغيل نماذج متعددة مع ظروف مختلفة. هذا ما يسمى “التنبؤ بالطقس المتعدد”، ويستخدم لجعل التنبؤات على مجموعة من الظروف الممكنة لحدث الطقس.
دالي دوران هو أستاذ علوم الغلاف الجوي في جامعة واشنطن ومؤلف للبحث.
“هناك الكثير من الكفاءة في هذا النهج، هذا ما يهم حقًا”، قال دوران. “الوعد هو أنه يمكن أن يسمح لنا بالتعامل مع قضايا التنبؤ من خلال وجود نموذج سريع بما يكفي لتشغيل مجموعات كبيرة جدًا”.
بدء هذا المشروع عندما اقترح ريتش كاروانا في مايكروسوفت ريسيرش، وهو أحد مؤلفي الورقة، استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس بناءً على البيانات التاريخية. هذا يعني أن القوانين الفيزيائية لم تكن تحتاج إلى الاعتماد عليها لجعل مثل هذه التنبؤات.
“بعد التدريب على بيانات الطقس السابقة، يمكن للخوارزمية الإصطناعية أن تأتي بعلاقات بين المتغيرات المختلفة التي لا يمكن للقوانين الفيزيائية فعلها”، قال وين. “نحن نستطيع أن نستخدم عددًا أقل من المتغيرات وبالتالي إنشاء نموذج أسرع”.
تم اختبار النموذج من خلال التنبؤ بمتغير قياسي في التنبؤ بالطقس. قام بإجراء تنبؤات كل 12 ساعة لمدة عام كامل، وكان النموذج الجديد واحدًا من أفضل الأداء وفقًا لـ WeatherBench، وهو اختبار معيار للتنبؤ بالطقس القائم على البيانات.
يجب على الباحثين مواصلة ضبط النموذج إذا كان سيستخدم إلى جانب أو بدلاً من النماذج الحالية. يعتقد المؤلفون أن هذا يمكن أن يكون بديلاً لتوليد تنبؤات الطقس في المستقبل.
