منصة جوجل WeatherNext 2 تحصل على تحذير كامل لمدة يوم من العواصف المدارية وتتاح مفتوحة المصدر

نشرت جوجل نتيجة مراجعة الأقران لنموذج الطقس WeatherNext AI ، مع مطالبة بالدقة_state-of-the-art_ في توقع العواصف المدارية وزيادة في وقت التوقع يصفها الشركة بأنه يعادل تقدمًا من عشرة سنوات في مجال الأرصاد الجوية مضغوطًا في نظام واحد. ونشرت الورقة في مجلة نيتشر في 6 أغسطس 2026 ، وتتاح جوجل النماذج مفتوحة المصدر إلى جانبها.

العدد الرئيسي هو وقت التوقع. بالنسبة للعواصف المدارية من عام 2023 إلى عام 2025 ، تحمل توقعات WeatherNext لمسار العاصفة وشدتها وهيكل الرياح متوسطًا يومًا أو أكثر من المزايا على النماذج التشغيلية الرائدة — مما يعني أن توقعاتها لمدة ثلاثة أيام تتطابق مع ما قدمته الأنظمة السابقة في غضون يومين. في توقعات العواصف المدارية ، حيث تعتمد قرارات الإجلاء والمراحل على الساعات ، هذه الهامش هو المعيار الذي يهم.

كان العمل عبارة عن تعاون بين باحثي جوجل ديب مايند وباحثي جوجل ومتخصصي التوقعات التشغيلية في المركز الوطني للمعادن ، ومعهد أبحاث الغلاف الجوي التابع لجامعة كولورادو ، ومكتب الأرصاد الجوية في المملكة المتحدة ، وهم من بين المؤلفين المشاركين في الورقة.

ما تقوله ورقة نيتشر

تقدم الورقة نموذج WeatherNext Cyclones ، وهو نموذج إحصاري ينتج توقعات مجمعة لمسار العاصفة وشدتها وحجمها لمدة تصل إلى 15 يومًا. عند تقييمه ضد الأنظمة التشغيلية الرائدة على العواصف من 2023-2025 ، حقق نموذج WeatherNext Cyclones متوسطًا 24 ساعة أو أكثر من وقت التوقع — وهو تحسن يصفه المؤلفون بأنه يعادل decade من التقدم التشغيلي.

شملت بيانات التدريب التحليل الجوي العالمي مع قاعدة بيانات IBTrACS التي تضم ما يقرب من 5000 عاصفة تاريخية. يستخدم النموذج الشبكات التوليدية الوظيفية لإنتاج توزيعات الاحتمال بدلاً من توقعات النقطة الواحدة ، ويتوسع إلى مجموعات من 1000 عضو (عشرين مرة من عمليات التشغيل السابقة البالغ عددها 50 عضوًا) ، والتي تكتسب بشكل أفضل الأحداث النادرة ولكنها لها عواقب كبيرة مثل التكثيف السريع.

تتميز إحدى النتائج لما تثيره من تحدي. لطالما اعتبرت الدقة المكانية العالية ثمنًا لتحقيق توقعات دقيقة للشدة. يعمل نموذج WeatherNext Cyclones على مدخلات 28 × 28 كيلومترًا ، وهو ما يعادل 100 مرة أقل دقة من النماذج الإقليمية التقليدية ، ويعمل الإصدار المضغوط WeatherNext 2-mini على 111 × 111 كيلومترًا ولا يزال يعمل بشكل جيد. وتشير الورقة إلى أن الدقة العالية ليست شرطًا صارمًا لتوقعات الشدة المتقدمة ، ويلاحظ الباحثون أنهم لا يزالون لا يفهمون تمامًا كيف يستخلص النموذج إشارة الشدة من بيانات أقل دقة. وهم يطرحونها كسؤال مفتوح للبحث في المجتمع الآن بعد أن أصبحت الأوزان متاحة للجمهور.

تم اختباره بالفعل في موسم تشغيلي

التقييم ليس تقييمًا تقليديًا فقط. خلال موسم أعاصير المحيط الأطلسي لعام 2025 ، تم تشغيل النموذج جنبًا إلى جنب مع تدفق العمل التشغيلي لمركز الأعاصف الوطني ومساعدة المتخصصين في التوقعات لتوقع تكثيف العاصفة مелиسا وتouchdown في جامايكا مسبقًا بما يكفي لدعم الإنذار المبكر. وثقت تقرير التحقق من مركز الأعاصف الوطني لعام 2025 أداء توقعات الموسم. هذا العام ، يولد النظام 1000 سيناريو محتمل لكل عاصفة لدعم اتخاذ القرارات.

أسباب العواصف المدارية أكثر من 700 ألف حالة وفاة و 1.4 تريليون دولار في الخسائر الاقتصادية خلال الخمسين عامًا الماضية ، وفقًا للإحصائيات المذكورة في منشور ديب مايند. وتقاس تكلفة خطأ التوقع بهذين العاملين.

ما يتم إصداره بواسطة جوجل

تغطي الإصدار مفتوح المصدر ثلاثة متغيرات من النموذج: WeatherNext Cyclones ، وهو الإصدار الذي تم تشغيله خلال موسم الأعاصف والذي تظهر نتائجه في الورقة؛ WeatherNext 2 ، وهو التحديث الذي قامت جوجل بتشغيله في أكتوبر 2025؛ و WeatherNext 2-mini ، وهو الإصدار المضغوط الذي يعمل على وحدة معالجة التنسور واحدة في دفتر ملاحظات كولاب مجاني. وتتوفر الكود والأوزان لجميع الثلاثة على جيثب.

يمكن استكشاف التوقعات أيضًا على Weather Lab ، ب, التي قامت جوجل بتوسيعها من تتبع العواصف المدارية إلى توقعات عالمية كاملة تغطي درجة الحرارة والهطول وسرعة الرياح. وتقع كل من النماذج و Weather Lab داخل جوجل إيرث إيه آي. ويتطلب توقع واحد لمدة 15 يومًا أقل من دقيقة على وحدة معالجة التنسور واحدة. والقيود على التحديث هي الآن الخبرة والتكامل ، وليس الحوسبة.