كما استخدمت جوجل الذكاء الاصطناعي لتحسين العديد من الخدمات والتقنيات التي تقدمها لمستخدميها. أحد التطورات الأخيرة هو بذور. وبفضل هذا النموذج الجديد، ستستخدم Google الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس. نأمل أن يُترجم هذا إلى تنبؤات أكثر دقة وأسهل في التنبؤ بالطقس.
SEEDS هو اختصار لـ مجموعة قابلة للتطوير من مغلف نشر العينات، وهو نموذج ذكاء اصطناعي توليدي قادر على إنشاء مجموعات من توقعات الطقس بكفاءة على نطاق واسع، وبتكلفة أقل بكثير من نماذج التنبؤ التقليدية. بلا شك هو ل تكنولوجيا تفتح آفاقاً جديدة في مجالات الأرصاد الجوية وعلم المناخ.
التنبؤ الاحتمالي: النموذج الجديد
على الرغم من أن التقدم العلمي في دراسة المناخ والظواهر الجوية قد تقدم بشكل مذهل في العقود الأخيرة، إلا أن لا يزال هناك هامش كبير من الخطأ عندما يتعلق الأمر بالتنبؤ بما سيكون عليه الطقس. في منطقة ما وفي وقت معين. ليس عبثًا أن هناك العديد من التعليقات الفكاهية التي نسمعها عادةً حول هذا الموضوع: "إن رجل الأرصاد الجوية هو دائما على خطأ." إنها ليست أحكامًا عادلة، لكنها تخفي جزءًا من الحقيقة.
ترجع هذه الأخطاء التنبؤية إلى التكلفة العالية (نشير إلى التكلفة الحسابية) لإنشاء التوقعات الاحتمالية. هناك حاجة إلى أجهزة كمبيوتر كبيرة وقوية لا تستطيع وكالات الأرصاد الجوية تحمل تكاليفها. ولهذا السبب، يتم استخدام طرق أكثر تقليدية للمراقبة والتنبؤ، والتي تكون درجة دقتها بعيدة عن الكمال.
الآن، وبفضل الذكاء الاصطناعي، لم يعد توليد التنبؤات الاحتمالية حلمًا بعيد المنال، بل أصبح إمكانية حقيقية. إن الحلم البشري القديم المتمثل في معرفة كيف سيكون الطقس غدًا بموثوقية كاملة سيكون ممكنًا. أ نموذج جديد هذا يغير كل شيء. أو على الأقل هذا ما يقولونه من جوجل.
كيف تعمل البذور
دعونا نرى كيف يعمل SEEDS، الأداة الرائعة التي تدعي Google أنها تستطيع من خلالها التنبؤ بالطقس بدقة. مستوى عال من الدقة والموثوقية.
تعتمد التكنولوجيا الجديدة على نماذج انتشار تقليل الضوضاء الاحتمالية (طريقة ذكاء اصطناعي توليدية ابتكرتها شركة جوجل للأبحاث). تولد هذه النماذج تعتمد على حساب وتعيين الاحتمالات المتعلقة بالمناخ، وإنشاء تنبؤات أكثر دقة في وقت أقل وبتكلفة حسابية أقل بكثير.
إحدى أبرز ميزات SEEDS هي قدرتها على إنشاء صور ومقاطع فيديو مفصلة للغاية. يعد هذا مفيدًا جدًا عند إنشاء التنبؤات وتطبيقها على أنماط الطقس الكلاسيكية. بعبارة أخرى، لا تحل تقنية التنبؤ بالطقس التي تقدمها Google محل الطرق السابقة، بل تعمل على تحسينها. نظام تنبؤ هجين يتم فيه حساب بعض الجوانب المناخية باستخدام نموذج قائم على الفيزياء وأخرى من خلال الذكاء الاصطناعي لتحقيق نموذج تنبؤي أكثر كفاءة معًا.
نظرًا لأن SEEDS يصمم بشكل مباشر التوزيع المشترك لحالة الغلاف الجوي، فإنه يلتقط بشكل واقعي الكثير من البيانات والأحجام الفنية التي تؤثر على بعضها البعض (متوسط ضغط مستوى سطح البحر أو توليد الرياح في طبقة التروبوسفير، على سبيل المثال). بالنسبة لشخص عادي، مثل الشخص الذي يكتب هذا المقال، يبدو كل هذا وكأنه صيني، لكن خبراء الأرصاد الجوية يعرفون كيفية تقدير ما توفره هذه التكنولوجيا إلى أقصى حد.
تاريخ جناح القبعات, النتائج واعدة. تمت مقارنة النماذج التي عرضتها SEEDS ببيانات الأرصاد الجوية الحقيقية لاحقة مما أسفر عن درجة عالية حقا من الصدفة. لا يزال هناك مجال كبير للتحسين، لكن كل شيء يشير إلى أن تطوير هذه التكنولوجيا المبنية على الذكاء الاصطناعي يسير على الطريق الصحيح.
استنتاجات
تقترح SEEDS نموذجًا بديلاً للتنبؤ بالطقس يمكن أن يحدث ثورة في هذا المجال. يمكن استخدام التوفير الملحوظ في الموارد الحسابية التي يمثلها في اتجاهين: زيادة درجة دقة التنبؤات الجوية أو زيادة وتيرة إصدار هذه التنبؤات. وفي كل الأحوال فإن كلا المسارين يؤديان إلى نفس الوجهة: المزيد من الدقة والموثوقية.
وهذا أيضًا مثال جيد جدًا على كيفية قيام الذكاء الاصطناعي بتسريع التقدم وتطوير المجالات العلمية المتعلقة بالمناخ. موضوع ساخن يثير حاليا قلقا كبيرا. وإذا ازدهرت هذه التطورات، فسيكون ذلك ممكنا في المستقبل غير البعيد توقع وصول بعض الكوارث الجوية (العواصف، الأعاصير، الفيضانات...) وإذا لم يتم تجنبها، على الأقل التخفيف من عواقبها.
ويجب أن يقال أيضًا إنها تقنية قيد التصنيع. في الوقت الحالي، سيتم تضمين نموذج SEEDS والتقنيات الأخرى قيد التطوير ضمن مشاريع Google الأخرى مثل MetNet-3 وGraphCast. وإلى أن يتم إتقان استخدامه ونشره على نطاق واسع، سيتعين علينا الاستمرار في اللجوء إلى أدوات أخرى مثل تطبيقات للتنبؤ بالطقس، والتي لا تعمل بشكل سيء أيضًا.