تحسين دقّة توقعات موجات الحر والعواصف
تحسين دقّة توقعات موجات الحر والعواصف
يشكّل تحسين دقّة توقعات موجات الحر والعواصف، والحدّ من القدر الكبير من الطاقة الذي يستلزمه وضعها، هدفاً لمختلف هيئات الأرصاد الجوية، وهي باتت تعوّل في ذلك على التقدم السريع في نماذج الذكاء الاصطناعي التي تتيح التحوّط للكوارث المتفاقمة بسبب التغير المناخي.
وبعد تحقيق تقدّم أوّلي عام 2023 مع نموذج تعلّم من شركة «هواوي»، ابتكرت كل من «غوغل» و«مايكروسوفت» أدوات ذكاء اصطناعي قادرة في بضع دقائق على إنتاج توقعات أفضل من تلك التي تنتجها الأجهزة الحاسبة التقليدية التابعة للهيئات الدولية الكبرى والتي تستغرق بضع ساعات لإنجاز هذه المهمة.
نموذج «جين كاست»
ويشكّل هذا الأداء التجريبي وغير المتاح بعد للعامة أو حتى للمحترفين، مؤشراً إلى التقدم السريع في الأبحاث.
وكانت «غوغل» أعلنت في كانون الأول/ ديسمبر الفائت، أنّ نموذجها «جين كاست» الذي دُرّب على بيانات تاريخية، أظهر قدرة على التنبؤ بالطقس والعوامل المناخية المتطرفة على فترة 15 يوماً بدقة لا مثيل لها. ولو كان «جين كاست» قيد التشغيل عام 2019، لكان تجاوز في 97% من الحالات توقعات المرجع العالمي، وهو المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF)، لأكثر من 1300 كارثة مناخية.
نموذج «أورورا»
وأصبح نموذج آخر يسمى «أورورا»، ابتكره مختبر تابع لـ«مايكروسوفت» في أمستردام باستخدام بيانات تاريخية أيضاً، أول نموذج للذكاء الاصطناعي يتنبأ بمسار الأعاصير لخمسة أيام بشكل أفضل من سبعة مراكز توقعات حكومية، بحسب نتائج نُشرت خلال هذا الأسبوع في مجلة «نيتشر» العلمية.
بالنسبة إلى إعصار دوكسوري عام 2023، وهو الأكثر كلفة في المحيط الهادئ حتى اليوم (أضرار بأكثر من 28 مليار دولار)، تمكن «أورورا» من التنبؤ قبل أربعة أيام من وصول العاصفة إلى الفلبين، في حين كانت التوقعات الرسمية آنذاك تشير إلى أنها تتجه شمال تايوان.
ويقول باريس بيرديكاريس، المبتكر الرئيسي لـ«أورورا»، في مقطع فيديو نشرته مجلة «نيتشر»: «في السنوات الخمس إلى العشر المقبلة، سيكون الهدف الأسمى هو بناء أنظمة قادرة على العمل مباشرة مع عمليات رصد»، سواء أكانت أقماراً اصطناعية أو غير ذلك، «من أجل وضع توقعات عالية الدقة حيثما نريد»، في حين تفتقر بلدان كثيرة حالياً إلى أنظمة تحذير موثوقة.
نماذج الذكاء الاصطناعي
وكان من المتوقع أن تنافس نماذج الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام النماذج الكلاسيكية، لكن «ما كان أحد يظن أن ذلك سيحدث بهذه السرعة»، على ما تقول لور راينو، الباحثة في مجال الذكاء الاصطناعي لدى هيئة «ميتيو فرانس» الفرنسية للأرصاد الجوية، في حديث إلى وكالة فرانس بر_s، في خضم تطوير نسختين قائمتين على الذكاء الاصطناعي من نموذجي «أربيج» و«أروم».
وتعمل النماذج المسماة «فيزيائية» والتي تم ابتكارها على مدى عقود، من خلال إدخال كميات هائلة من البيانات الرصدية أو أرشيفات الطقس في أجهزة كمبيوتر قوية، ثم تطبيق قوانين الفيزياء المحوَّلة إلى معادلات رياضية، لاستنتاج التوقعات.
وتتمثل سيئاتها في أنها تتطلب ساعات من العمليات الحسابية على أجهزة كمبيوتر تستهلك كميات كبيرة من الطاقة.
ويجمع نموذج تعلّم قائم على الذكاء الاصطناعي البيانات نفسها، لكن شبكته العصبية تغذي نفسها وتستنتج التوقعات بطريقة «إحصائية تماماً»، من دون إعادة احتساب كل شيء، وفق لور راينو.
تحسين التوقعات
وتقول الباحثة: «قد نتمكّن بفضل مكاسب في السرعة والجودة، من احتساب توقعاتنا بشكل أكثر تكراراً يومياً»، خصوصاً بالنسبة إلى العواصف التي تُعدّ مدمرة ويصعب التنبؤ بها. تسعى هيئة «ميتيو فرانس» للأرصاد الجوية إلى تقديم توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق بضع مئات من الأمتار.
ويعمل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى على ابتكار نموذج ذكاء اصطناعي خاص به، وهو «أقل كلفة لناحية الحساب بنحو ألف مرة من النموذج التقليدي»، وفق ما تقول لوكالة فرانس برس فلورنس رابيه، المديرة العامة للمركز الذي يوفر توقعات لـ35 دولة أوروبية.
ينتج نموذج الذكاء الاصطناعي هذا حالياً توقعات على مقياس يبلغ نحو 30 كيلومتراً مربعاً، وهو بالتأكيد أقل تفصيلاً من الخاص بـ«أورورا» (نحو 10 كيلومترات مربعة)، لكن نسخته الأولى تشغيلية أصلاً، ويستخدمها منذ شباط / فبراير خبراء الأرصاد الجوية المحليون المسؤولون عن إعداد التنبيهات للسكان.
الخبرة البشرية
ولن تختفي هذه التوقعات بشكل سريع، بحسب لور راينو التي تقول: «سنحتاج دائماً إلى خبراء في الأرصاد الجوية لتقييم البيانات».
وتقول فلورنس رابيه: «عندما يتعلق الأمر بحماية الأشخاص والممتلكات، لا أعتقد أننا نستطيع الاستغناء عن الخبرة البشرية».
