النموذج الجديد GenCast تم تطويره بواسطة Google-DeepMind وهو متاح الآن على GitHub
تنبؤ الطقس كان دائمًا مهمة صعبة، وغالبًا ما تحول المتنبئون من أشخاص يضحكون ويمزحون مع مشاهير الإعلام إلى هدف للانتقاد عند حدوث أخطاء في التوقعات. ولكن بفضل الذكاء الاصطناعي، يبدو أن جوجل في طريقها لحل هذه المشكلة وربما تغيير دور المتنبئين التقليديين.
الجيل الثاني من متنبئ الطقس بالذكاء الاصطناعي
كشفت Google-DeepMind، الذراع المختصة بالذكاء الاصطناعي لشركة جوجل، عن نموذج جديد باسم GenCast. هذا النموذج يمكنه منافسة أنظمة التنبؤ الجوي الحالية بل وتفوقها في بعض الجوانب. وفقًا لتدوينة رسمية من الشركة، أجرت جوجل اختبارات على GenCast باستخدام بيانات من عام 2019، وحقق النموذج نتائج دقيقة بنسبة 97.2% مقارنة بالتوقعات الفعلية التي تم نشرها حينها.
معظم النماذج التقليدية الشائعة للتنبؤ الجوي تعتمد على إحصاءات تنتج مجموعة من السيناريوهات المحتملة، وهذا بالضبط ما يفعله GenCast، ولكن باستخدام الذكاء الاصطناعي. يتيح هذا النموذج تقديم توقعات يومية دقيقة وكذلك توقعات للأحوال الجوية غير المعتادة مثل موجات الحرارة، العواصف، والرياح القوية. وفقًا للباحثين، تفوق النموذج الجديد على أفضل النماذج الحالية من حيث الدقة، بما في ذلك النموذج الذي طوره المركز الأوروبي للتنبؤ الجوي.
تقنية النموذج الجديد
يعتمد GenCast على تقنية الانتشار، وهي نفس التقنية المستخدمة في إنشاء الصور والموسيقى. يبدأ النموذج بمعلومات أولية (أشبه بضوضاء) ثم يقوم ببناء التنبؤ خطوة بخطوة. يعتمد GenCast على بيانات الطقس الحالية وعلى فهمه العميق للهندسة الكروية للأرض لإنتاج توقعات دقيقة. تم تدريب النموذج باستخدام بيانات مناخية تغطي 40 عامًا حتى عام 2018، وشملت بيانات مثل درجات الحرارة، سرعة الرياح، والضغط الجوي على ارتفاعات مختلفة.
تطور من النماذج السابقة
ليس GenCast هو أول نموذج للذكاء الاصطناعي لتنبؤ الطقس تطوره جوجل. في العام الماضي، قدمت الشركة نموذجًا باسم GraphCast، والذي كان يعتمد على تقديم توقعات حتمية واحدة. ومع ذلك، قرر الباحثون في DeepMind تحسين النموذج ليقدم مجموعة من التوقعات بدلاً من واحدة فقط، مما يساعد على تحسين الدقة مقارنة بالأساليب التقليدية.
“تقدم لعقود في عام واحد”
صرّح ريمي لام، أحد الباحثين الذين طوروا GenCast، في مقابلة مع صحيفة نيويورك تايمز: “أنا متردد في قول هذا، ولكن يبدو أننا أحرزنا تقدمًا يعادل عقودًا في عام واحد”. وأشار إلى أن DeepMind ترى تقدمًا سريعًا في دقة التنبؤات التي يقدمها النموذج. على الرغم من نجاحاته الكبيرة، لا يزال النموذج بحاجة إلى تحسينات في مجالات معينة، مثل دقة التنبؤ بشدة الأعاصير، وهو عامل مهم للغاية.
إطلاق الكود المفتوح للنموذج
أعلنت جوجل عن إتاحة نموذج GenCast كمصدر مفتوح، حيث تم نشر الكود بالكامل على GitHub. وعلى عكس العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر التي تقتصر على توفير الكود فقط، قامت جوجل بنشر البيانات التي تم تدريب النموذج عليها أيضًا. تخطط جوجل قريبًا لتوفير توقعات GenCast في الوقت الفعلي، مما يعني أنه قد يكون لديك قريبًا متنبئ طقس شخصي في جيبك.
