ذكاء اصطناعي يتفوق على الحواسيب الخارقة في تنبؤات الطقس، دقة أعلى واستهلاك طاقة أقل بألف مرة

⬤ حقق نظام Aardvark Weather قفزة نوعية في التنبؤات الجوية، متفوقاً على النماذج التقليدية بالدقة والسرعة.

⬤ يستخدم النظام الذكاء الاصطناعي بدلاً من النماذج الفيزيائية المعقدة، مما يقلل استهلاك الطاقة بآلاف المرات.

⬤ تتيح إمكانية تشغيل النظام على الحواسيب المكتبية توقعات دقيقة للمناطق محدودة الموارد، مما يعزز الشمولية المناخية.

طور باحثون في جامعة كامبريدج نظام ذكاء اصطناعي مبتكر يحمل اسم Aardvark Weather، ويعد بإحداث طفرة في دقة وسرعة التنبؤات الجوية مع تقليل الحاجة إلى القوة الحاسوبية الهائلة التي تعتمد عليها النماذج التقليدية.

وفقاً لدراسة نُشرت في مجلة Nature، فإن Aardvark Weather قادر على إنتاج التنبؤات الجوية بسرعة تفوق الطرق التقليدية بعشرات المرات، مع استهلاك طاقة أقل بآلاف المرات. ومن شأن هذه القفزة في الكفاءة أن تتيح إمكانيات التنبؤ الجوي المتقدمة للمناطق التي كانت تعاني سابقاً من نقص الموارد.

حول ذلك، قال ريتشارد تورنر، المهندس في جامعة كامبريدج وأحد الباحثين الرئيسيين في المشروع، إن «أنظمة التنبؤ الجوي التي نعتمد عليها اليوم تطورت على مدى عقود، لكننا تمكنا في غضون 18 شهراً فقط من تطوير نظام منافس لأفضل هذه الأنظمة، مستخدمين عُشر كمية البيانات فقط، وعلى جهاز حاسوب مكتبي.»

تعتمد تقنيات التنبؤ الجوي التقليدية على نماذج فيزيائية معقدة يجري إمدادها بكميات هائلة من البيانات، في عملية تتطلب ساعات من العمل على حواسيب عملاقة. في حين يستخدم Aardvark Weather نموذج تعلم آلي يعالج البيانات الخام مباشرة من مصادر متعددة، تشمل الأقمار الصناعية، ومحطات الرصد، والسفن، والمناطيد الجوية. وأكد الفريق البحثي على الأهمية البالغة لبيانات الأقمار الصناعية في دقة توقعات هذا النموذج، حيث يتجاوز بذلك الحاجة إلى النماذج الجوية التقليدية المعقدة.

يمثل هذا التطور نقلة نوعية في دقة وسرعة التنبؤات الجوية، فبوسع Aardvark Weather إنتاج توقعات على جهاز حاسوب في غضون دقائق، مقارنة بالساعات التي تستغرقها الأنظمة المعتمدة على الحواسيب العملاقة، دون أن يؤدي ذلك إلى تناقص ملحوظ في الدقة. وعند اختباره مقابل النموذج الأميركي Global Forecast System (GFS)، تفوق Aardvark في الأداء رغم استخدامه 8% فقط من البيانات الرصدية، كما أظهرت نتائجه توافقاً مع التوقعات التي يصدرها المركز الوطني الأميركي للأرصاد الجوية، والذي يعتمد عادة على عدة نماذج وتحليلات خبراء.

حالياً، يعمل Aardvark Weather بدقة تبلغ 1.5 درجة من درجات الطول والعرض على الخريطة، وهي أقل تفصيلاً من دقة 0.25 درجة التي يوفرها GFS، مما قد يؤثر على التوقعات المحلية الدقيقة. ومع ذلك، فإن الباحثين متفائلون بإمكانية تطويره ليكون أكثر تكيفاً مع الاحتياجات المختلفة.

نظراً لاعتماد النظام على التعلم المباشر من البيانات التي يستقبلها، يمكن تخصيصه للتنبؤ بأحوال الطقس في مناطق محددة أو لقطاعات صناعية معينة. على سبيل المثال، يمكن أن يُستخدم في توفير توقعات مخصصة للزراعة في إفريقيا، أو التنبؤ بتغيرات درجات الحرارة الحرجة، أو تحديد سرعة الرياح بدقة لمزارع الطاقة المتجددة في أوروبا.

من جانب آخر، يمكن اعتبار إتاحة هذا النظام بشكل واسع إحدى أبرز مزاياه، حيث شدد سكوت هوسكينغ، الباحث في الذكاء الاصطناعي بمعهد Alan Turing في المملكة المتحدة، على أن «الاختراق الذي حققه Aardvark لا يقتصر على السرعة فقط، بل على إمكانية الوصول أيضاً. فمن خلال نقل التنبؤات الجوية من الحواسيب العملاقة إلى الحواسيب المكتبيرة، يمكننا إضفاء طابع ديمقراطي على التنبؤات الجوية، ما يسمح للدول النامية والمناطق التي تعاني من نقص البيانات بالاستفادة من هذه التقنية.»