كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع التنبؤ بالأعاصير وأنماط الطقس العالمية
نماذج مركز الأعاصير الوطني (الأمريكي) لمدة 5 أيام، وECMWF (الأوروبي)، وGraphCast من 1 يوليو 2024 الساعة 8 مساءً بالتوقيت الشرقي. جميع الأوقات على الخريطة بالتوقيت الشرقي. بقلم ويليام ب. ديفيس في أوائل يوليو، بينما كان الإعصار بيريل يتأرجح عبر منطقة البحر الكاريبي، أعلنت وكالة الأرصاد الجوية الأوروبية الكبرى وتوقع مجموعة من الهبوطات النهائية، محذرة من أن المكسيك هي الأكثر احتمالا. كان التنبيه قائما على الملاحظات العالمية التي أجرتها الطائرات والعوامات والمركبات الفضائية، والتي حولتها أجهزة الكمبيوتر العملاقة بحجم الغرفة إلى توقعات. في نفس اليوم، قام خبراء بتشغيل برنامج الذكاء الاصطناعي على جهاز كمبيوتر أصغر بكثير وتوقع في 8 يوليو، ضرب إعصار بيريل تكساس. ولم يعتمد التنبؤ على أكثر مما تعلمته الآلة سابقًا عن الغلاف الجوي للكوكب. وبعد أربعة أيام، في 8 يوليو، ضرب إعصار بيريل اصطدمت بولاية تكساس بقوة مميتة، فيضانات الطرق، مقتل 36 شخصا على الأقل وقد أدى ذلك إلى انقطاع التيار الكهربائي عن ملايين السكان. وفي هيوستن، تسببت الرياح العنيفة في اصطدام الأشجار بالمنازل، مما أدى إلى مقتل اثنين على الأقل من الضحايا. صورة مركبة من الأقمار الصناعية لإعصار بيريل وهو يقترب من ساحل تكساس في 8 يوليو. الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي، عبر وكالة الأنباء الأوروبية، عبر شترستوك تقدم توقعات تكساس لمحة عن العالم الناشئ للتنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي، حيث يتوقع عدد متزايد من الآلات الذكية أنماط الطقس العالمية المستقبلية بسرعة ودقة جديدتين. في هذه الحالة، تم إجراء البرنامج التجريبي جرافكاست، تم إنشاؤه في لندن بواسطة العقل العميق، وهي شركة تابعة لشركة Google. وهي تقوم في دقائق وثوانٍ بما كان يستغرق ساعات في السابق. وقال: “هذه خطوة مثيرة حقًا”. ماثيو تشانتري، وهو متخصص في الذكاء الاصطناعي في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدىوقال إن وكالة الأرصاد الجوية الأمريكية، التي تفوقت عليها في توقعاتها بشأن إعصار بيريل، يمكنها في المتوسط التفوق على وكالته في التنبؤ بمسارات الأعاصير. وأضاف أن الذكاء الاصطناعي الفائق السرعة يمكنه عمومًا التفوق في اكتشاف المخاطر القادمة. كريستوفر س. بريثرتونوقال أستاذ فخري في علوم الغلاف الجوي بجامعة واشنطن، إنه في حالة ارتفاع درجات الحرارة والرياح والأمطار الغزيرة، فإن التحذيرات المعتادة ستكون “أكثر حداثة من الآن”، مما ينقذ أرواحًا لا تُحصى. وأضاف أن التنبؤات الجوية السريعة بالذكاء الاصطناعي ستساعد أيضًا في الاكتشاف العلمي. إيمي ماكجفرن، أستاذ الأرصاد الجوية وعلوم الكمبيوتر في جامعة أوكلاهوما الذي يدير معهد الذكاء الاصطناعي للطقسوقالت إن المحققين في مجال الطقس يستخدمون الآن الذكاء الاصطناعي لإنشاء آلاف من الاختلافات الدقيقة في التوقعات التي تسمح لهم بالعثور على عوامل غير متوقعة يمكن أن تؤدي إلى أحداث متطرفة مثل الأعاصير. وقالت الدكتورة ماكجفرن: “إنه يسمح لنا بالبحث عن العمليات الأساسية”. “إنها أداة قيمة لاكتشاف أشياء جديدة”. والأمر المهم هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تعمل على أجهزة الكمبيوتر المكتبية“إنها نقطة تحول”، كما قال براندون بيل/جيتي إيماجيز. ماريا مولينايقول أحد علماء الأرصاد الجوية في جامعة ماريلاند والذي يدرس برامج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحداث المتطرفة: “لا تحتاج إلى حاسوب عملاق لتوليد توقعات الطقس. يمكنك القيام بذلك على الكمبيوتر المحمول الخاص بك، مما يجعل العلم أكثر سهولة في الوصول إليه”. يعتمد الناس على توقعات الطقس الدقيقة لاتخاذ قرارات بشأن أشياء مثل كيفية ارتداء الملابس، وأين يسافرون وما إذا كانوا سيهربون من عاصفة عنيفة. ومع ذلك، يتبين أن التنبؤات الجوية الموثوقة يصعب تحقيقها بشكل غير عادي. المشكلة هي التعقيد. يمكن لعلماء الفلك التنبؤ بمسارات كواكب النظام الشمسي لقرون قادمة لأن عاملًا واحدًا يهيمن على تحركاتها – الشمس وجاذبيتها الهائلة. على النقيض من ذلك، تنشأ أنماط الطقس على الأرض من أعمال شغب من العوامل. تحول الميلان والدوران والتذبذبات ودورات الليل والنهار للكوكب الغلاف الجوي إلى دوامات مضطربة من الرياح والأمطار والسحب ودرجات الحرارة وضغوط الهواء. والأسوأ من ذلك، أن الغلاف الجوي هو أكثر عرضة للتغيرات المفاجئة في درجات الحرارة. فوضوية بطبيعتهاإن منطقة معينة قد تتحول بسرعة من منطقة مستقرة إلى منطقة متقلبة، في غياب أي حافز خارجي. ونتيجة لهذا فإن التنبؤات الجوية قد تفشل بعد بضعة أيام، وأحيانا بعد بضع ساعات. وتنمو الأخطاء بالتوازي مع طول مدة التنبؤ ــ وهو ما قد يؤدي إلى تفاقم المشكلة. اليوم يمكن أن يمتد لمدة 10 أيامولكن هذا التقدم البطيء في الرصد العالمي أصبح الآن أسرع من أي وقت مضى. فقد ارتفعت هذه التحسنات من ثلاثة أيام قبل بضعة عقود من الزمان. وتنبع التحسينات البطيئة من تحديث عمليات الرصد العالمية فضلاً عن أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تقوم بالتنبؤات. ولا يعني هذا أن عمل الحوسبة العملاقة أصبح سهلاً. فالتحضيرات تتطلب مهارة وجهداً. إذ يقوم المصممون ببناء كوكب افتراضي تتقاطع فيه ملايين الفراغات من البيانات ويملأون الفراغات بملاحظات الطقس الحالية. وقد وصف الدكتور بريثرتون من جامعة واشنطن هذه المدخلات بأنها بالغة الأهمية وارتجالية إلى حد ما. وقال: “يتعين عليك مزج البيانات من مصادر عديدة في تخمين لما يحدث في الغلاف الجوي الآن”. ميكانيكا الموائع ولكن في نهاية المطاف، يتعين علينا أن نجعل من هذه الملاحظات المختلطة تنبؤات. وعلى الرغم من القوة الهائلة التي تتمتع بها أجهزة الكمبيوتر العملاقة، فإن تحليل الأرقام قد يستغرق ساعة أو أكثر. وبطبيعة الحال، مع تغير الطقس، لابد من تحديث التوقعات. أما نهج الذكاء الاصطناعي فهو مختلف جذريا. فبدلا من الاعتماد على القراءات الحالية وملايين الحسابات، يستعين وكيل الذكاء الاصطناعي بما تعلمه عن العلاقات السببية التي تحكم طقس الكوكب. وبشكل عام، ينبع التقدم من الثورة الجارية في مجال التنبؤات الجوية. التعلم الالي – فرع الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي كيفية تعلم البشر. تعمل هذه الطريقة بنجاح كبير لأن الذكاء الاصطناعي يتميز بالقدرة على التعرف على الأنماطإن الذكاء الاصطناعي قادر على فرز المعلومات بسرعة كبيرة واكتشاف التعقيدات التي لا يستطيع البشر تمييزها. وقد أدى القيام بذلك إلى تحقيق اختراقات في التعرف على الكلام واكتشاف الأدوية والرؤية الحاسوبية واكتشاف السرطان. في التنبؤ بالطقس، يتعلم الذكاء الاصطناعي عن القوى الجوية من خلال مسح مستودعات الملاحظات في العالم الحقيقي. ثم يحدد الأنماط الدقيقة ويستخدم هذه المعرفة للتنبؤ بالطقس، ويفعل ذلك بسرعة ودقة ملحوظتين. مؤخرًا، تمكن فريق DeepMind الذي بنى GraphCast من التنبؤ بالطقس. فاز أهم جائزة هندسية في بريطانيا، تقدمها الأكاديمية الملكية للهندسة. السير ريتشارد فريندوأشاد عالم الفيزياء بجامعة كامبريدج، الذي ترأس لجنة التحكيم، بالفريق لما أسماه “التقدم الثوري”. وفي مقابلة، ريمي لاموقال كبير العلماء في GraphCast، إن فريقه درب برنامج الذكاء الاصطناعي على أربعة عقود من ملاحظات الطقس العالمية التي جمعها مركز التنبؤ الأوروبي. وقال: “إنه يتعلم مباشرة من البيانات التاريخية”. وأضاف أنه في ثوانٍ، يمكن لـ GraphCast إنتاج توقعات لمدة 10 أيام والتي قد يستغرقها حاسوب عملاق أكثر من ساعة. وقال الدكتور لام إن GraphCast يعمل بشكل أفضل وأسرع على أجهزة كمبيوتر مصممة للذكاء الاصطناعيولكن يمكن أن تعمل أيضًا على أجهزة الكمبيوتر المكتبية وحتى أجهزة الكمبيوتر المحمولة، وإن كان ذلك بشكل أبطأ. وفي سلسلة من الاختبارات، أفاد الدكتور لام، أن GraphCast تفوق على أفضل نموذج للتنبؤ في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى بأكثر من 90 في المائة من الوقت. وأضاف: “إذا كنت تعرف إلى أين يتجه الإعصار، فهذا مهم للغاية. إنه مهم لإنقاذ الأرواح”. منزل متضرر في فريبورت، تكساس، في أعقاب الإعصار. براندون بيل / جيتي إيماجيز وردًا على سؤال، قال الدكتور لام إنه وفريقه علماء كمبيوتر، وليسوا خبراء في الأعاصير، ولم يقيموا كيفية مقارنة تنبؤات GraphCast لإعصار بيريل بالتنبؤات الأخرى بدقة. لكنه أضاف أن DeepMind أجرت دراسة لإعصار لي، وهي عاصفة أطلسية في سبتمبر. ينظر إليها على أنها وقد يهدد هذا الإعصار نيو إنجلاند أو كندا الواقعة إلى الشرق. وقال الدكتور لام إن الدراسة وجدت أن جراف كاست تمكن من تحديد موقع الهبوط في نوفا سكوشا قبل ثلاثة أيام من توصل أجهزة الكمبيوتر العملاقة إلى نفس النتيجة. وقد أذهل هذا الإنجاز المركز الأوروبي مؤخرًا، حيث تبنى جراف كاست بالإضافة إلى برامج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي التي صممها نفيديا, هواوي و جامعة فودان في الصين. على موقعها على الإنترنت، الآن يعرض خرائط عالمية لاختبارات الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك مجموعة من توقعات المسار وقال الدكتور شانتري من المركز الأوروبي إن المؤسسة ترى أن التكنولوجيا التجريبية أصبحت جزءًا منتظمًا من التنبؤ بالطقس العالمي، بما في ذلك الأعاصير. وأضاف أن فريقًا جديدًا يبني الآن على “العمل الرائع” الذي قام به التجريبيون لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي تشغيلي للوكالة. وقال الدكتور شانتري إن تبنيه قد يحدث قريبًا. وأضاف، مع ذلك، أن تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي كأداة منتظمة قد تتعايش مع نظام التنبؤ القديم للمركز. معهد ألين للذكاء الاصطناعي وقال الدكتور مولينا من جامعة ماريلاند إن أنظمة الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تكمل نهج الحاسوب العملاق لأن كل طريقة لها نقاط قوتها الخاصة. وأضافت مولينا أن “جميع النماذج خاطئة إلى حد ما”. وأضافت أن آلات الذكاء الاصطناعي “قد تحصل على مسار الإعصار بشكل صحيح ولكن ماذا عن الأمطار والرياح القصوى والعواصف؟ هناك العديد من التأثيرات المتنوعة” التي تحتاج إلى التنبؤ بشكل موثوق وتقييمها بعناية. ومع ذلك، لاحظت الدكتورة مولينا أن علماء الذكاء الاصطناعي كانوا يسارعون إلى نشر أوراق تثبت أن هذه الأنظمة لا يمكن التنبؤ بها بشكل صحيح. مهارات جديدة في التنبؤوأضافت “إن الثورة مستمرة، إنها جامحة”.جيمي رومواتفق نائب مدير المركز الوطني للأعاصير في ميامي، على الحاجة إلى أدوات متعددة. ووصف الذكاء الاصطناعي بأنه “تطوري وليس ثوري” وتوقع أن يستمر البشر وأجهزة الكمبيوتر العملاقة في لعب أدوار رئيسية. وقال: “إن وجود إنسان على الطاولة لتطبيق الوعي الظرفي هو أحد الأسباب التي تجعلنا نتمتع بمثل هذه الدقة الجيدة”. وأضاف السيد روم أن مركز الأعاصير استخدم جوانب الذكاء الاصطناعي في توقعاته لأكثر من عقد من الزمان، وأن الوكالة ستقيم وربما تستفيد من البرامج الجديدة الذكية. وأضاف السيد روم: “مع ظهور الذكاء الاصطناعي بسرعة كبيرة، يرى الكثير من الناس أن الدور البشري يتضاءل”. “لكن خبراء الأرصاد الجوية لدينا يقدمون مساهمات كبيرة. لا يزال هناك دور بشري قوي للغاية”. المصادر والملاحظات المركز الوطني للأعاصير (NHC) والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) | ملاحظات: يستخدم “المسار الفعلي” لبيريل أفضل بيانات أولية للمسار من المركز الوطني للأعاصير.
