DeepMind تطرح تقنية تنبؤ جوى جديدة أفضل من أجهزة الكمبيوتر العملاقة

طورت شركة DeepMind التابعة لشركة Google خوارزمية للتعلم الآلي تدعي أنها يمكنها التنبؤ بالطقس بشكل أكثر دقة من طرق التنبؤ الحالية التي تستخدم أجهزة الكمبيوتر العملاقة، وفقًا لتقرير Space.

وفقًا للتقرير، أنتج نموذج Google، المسمى GraphCast، توقعات أكثر دقة لمدة 10 أيام من نظام التنبؤ عالي الدقة (HRES) الذي يديره المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، مما يجعل التنبؤات في دقائق بدلاً من ساعات.

وقد تفوق برنامج GraphCast، الذي يمكن تشغيله على كمبيوتر مكتبي، على ECMWF في أكثر من 99% من متغيرات الطقس في 90% من مناطق الاختبار البالغ عددها 1300 منطقة، وفقًا للنتائج المنشورة في 14 نوفمبر في مجلة Science.

لكن الباحثين يقولون إنها ليست خالية من العيوب، لأن النتائج يتم إنشاؤها في صندوق أسود مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه شرح كيفية العثور على نمط ما أو إظهار كيفية عمله وأنه يجب استخدامه لاستكمال الأدوات الموجودة، وليس استبدالها. .

واليوم، يعتمد التنبؤ على ربط البيانات بنماذج فيزيائية معقدة واستخدام أجهزة الكمبيوتر العملاقة لإجراء عمليات المحاكاة. وتعتمد دقة هذه التنبؤات على التفاصيل الدقيقة داخل النماذج، كما أنها تستهلك الكثير من الطاقة وتشغيلها مكلف.

لكن نماذج الطقس للتعلم الآلي يمكن أن تعمل بتكلفة أقل لأنها تحتاج إلى طاقة حاسوبية أقل وتعمل بشكل أسرع. بالنسبة لنموذج الذكاء الاصطناعي الجديد، قام الباحثون بتدريب GraphCast على قراءات الطقس العالمي للأرض على مدى 38 عامًا حتى عام 2017.

أنشأت الخوارزمية أنماطًا بين المتغيرات مثل ضغط الهواء ودرجة الحرارة والرياح والرطوبة، والتي لم يفهمها حتى الباحثون. بعد هذا التدريب، قام النموذج باستقراء التنبؤات من تقديرات الطقس العالمية التي تم إجراؤها في عام 2018 لتوفير تنبؤات لمدة 10 أيام في أقل من دقيقة.

من خلال تشغيل GraphCast جنبًا إلى جنب مع تنبؤات ECMWF عالية الدقة، والتي تستخدم نماذج فيزيائية أكثر تقليدية لإجراء التنبؤات، وجد العلماء أن GraphCast أعطت تنبؤات أكثر دقة على أكثر من 90٪ من 12000 نقطة بيانات مستخدمة.

يمكن لـ GraphCast أيضًا التنبؤ بالأحداث الجوية القاسية، مثل موجات الحر والبرد والعواصف الاستوائية. وعندما أزيل الغلاف الجوي العلوي للأرض ليترك فقط أدنى مستوى من الغلاف الجوي، وهو التروبوسفير، حيث تكون الأحداث الجوية التي تؤثر على الإنسان أبرزها، وصلت الدقة… إلى أكثر من 99%.