يمكن لمنظمة العفو الدولية التنبؤ بالطقس في ثوانٍ دون الحاجة إلى أجهزة الكمبيوتر العملاقة

يمكن لبرنامج الطقس الذكري الذي يعمل لثانية واحدة على سطح المكتب أن يتطابق مع دقة التوقعات التقليدية التي تستغرق ساعات أو أيام على أجهزة الكمبيوتر العملاقة القوية ، المبدعين.

اعتمدت التنبؤ بالطقس ، منذ الخمسينيات من القرن الماضي ، على النماذج القائمة على الفيزياء والتي تستنتج من الملاحظات التي تم إجراؤها باستخدام الأقمار الصناعية والبالونات ومحطات الطقس. لكن هذه العمليات الحسابية ، المعروفة باسم التنبؤ بالطقس العددي (NWP) ، مكثفة للغاية وتعتمد على أجهزة الكمبيوتر العملاقة الشاسعة والمكلفة والمجهورة بالطاقة.

في السنوات الأخيرة ، حاول الباحثون تبسيط هذه العملية من خلال تطبيق الذكاء الاصطناعي. أنشأ علماء Google العام الماضي أداة منظمة العفو الدولية يمكن أن تحل محل قطع صغيرة من الكود المعقد في كل خلية من طراز الطقس ، وقطع قوة الكمبيوتر المطلوبة بشكل كبير. استغرق DeepMind في وقت لاحق هذا إلى أبعد من ذلك واستخدم الذكاء الاصطناعي لاستبدال التوقعات بأكملها. تم اعتماد هذا النهج من قبل المركز الأوروبي لتوقعات الطقس متوسطة المدى (ECMWF) ، والتي أطلقت أداة تسمى نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي الشهر الماضي.

لكن هذا التوسع التدريجي لدور الذكاء الاصطناعى في التنبؤ بالطقس قد أقل من استبدال جميع الأرقام التقليدية-وهو أمر جديد أنشأه ريتشارد تيرنر في جامعة كامبريدج وزملاؤه يسعى إلى التغيير.

يقول تيرنر إن العمل السابق كان مقصورًا على التنبؤ ، وتم تمريره على خطوة تسمى التهيئة ، حيث يتم جمع البيانات من الأقمار الصناعية والبالونات ومحطات الطقس في جميع أنحاء العالم وتنظيفها وتلاعب بها ودمجها في شبكة منظمة يمكن أن تبدأ منها التنبؤ. يقول تيرنر: “هذا في الواقع نصف الموارد الحسابية”.

أنشأ الباحثون نموذجًا يسمى Aardvark Weather ، لأول مرة ، يحل محل مراحل التنبؤ والتهيئة. يستخدم 10 في المائة فقط من بيانات الإدخال التي تقوم بها الأنظمة الحالية ، ولكن يمكنها تحقيق نتائج مماثلة لأحدث توقعات NWP ، ويبلغ تيرنر وزملاؤه في دراسة لتقييم طريقتهم.

إن توليد توقعات كاملة ، والتي ستستغرق ساعات أو حتى أيام على جهاز كمبيوتر كبير قوي لتوقعات NWP ، يمكن القيام به في حوالي ثانية واحدة على جهاز كمبيوتر سطح مكتب واحد باستخدام AARDVARK.

ومع ذلك ، يستخدم AARDVARK نموذجًا لشبكة سطح الأرض مع الخلايا التي تبلغ مساحتها 1.5 درجة مربع ، في حين يستخدم نموذج ERA5 الخاص بـ ECMWF شبكة ذات خلايا صغيرة تصل إلى 0.3 درجة. هذا يعني أن نموذج AARDVARK خشن للغاية لاستلام أنماط الطقس المعقدة وغير المتوقعة ، كما يقول ديفيد شولتز من جامعة مانشستر ، المملكة المتحدة.

يقول شولتز: “هناك الكثير من الأشياء التي لم يتم حلها والتي يمكن أن تفجر توقعاتك”. “إنهم لا يمثلون التطرف على الإطلاق. لا يمكنهم حلها على هذا النطاق.”

يجادل تيرنر بأن AARDVARK يمكنه بالفعل التغلب على بعض النماذج الموجودة في التقاط أحداث غير عادية مثل الأعاصير. لكنه يعترف بأن نماذج الذكاء الاصطناعى مثله تعتمد أيضًا على تلك النماذج القائمة على الفيزياء للتدريب. يقول: “لا يعمل الأمر على الإطلاق إذا أخذت بيانات التدريب الخاصة بهم بعيدًا واستخدمت بيانات الرصد للتدريب”. “لقد حاولنا القيام بذلك ، ونذهب إلى طراز الفيزياء تمامًا ، لكن هذا لم ينجح.”

وهو يعتقد أن مستقبل التنبؤ بالطقس قد يكون علماء يعملون في نماذج دقيقة تستند إلى الفيزياء ، والتي يتم استخدامها بعد ذلك لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعى التي تكرر إنتاجها بشكل أسرع وبأجهزة أقل. البعض أكثر تفاؤلاً بشأن آفاق الذكاء الاصطناعي.

تعتقد نيكيتا غوريانوف من جامعة أكسفورد أنه في الوقت المناسب ، ستتمكن الذكاء الاصطناعى من إنشاء توقعات الطقس التي تتجاوز بالفعل NWP. وسيتم تدريب هذه على بيانات الطقس الرصدية والتاريخية وحدها ، مما يخلق تنبؤات دقيقة مستقلة تمامًا عن NWP ، كما يقول. “إنها مسألة الحجم ، ولكنها أيضًا مسألة ذكية. يجب أن تكون ذكيًا مع كيفية إطعام البيانات – وكيف تقوم ببناء الشبكة العصبية.”