في الآونة الأخيرة، أطلق المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، بالتعاون مع إدارات الأرصاد الجوية والهيدرولوجيا في العديد من البلدان الأوروبية، خطة تعاونية تسمى "Anemoi" لإنشاء نظام للتنبؤ بالطقس للتعلم الآلي، يهدف إلى توفير أقصى قدر من المعلومات. النماذج المتقدمة المعتمدة على البيانات هي مكون رئيسي يساعد إدارات الأرصاد الجوية والهيدرولوجيا في البلدان الأوروبية على استخدام بياناتها الخاصة لتدريب النماذج وتشغيلها في العمليات.
يعتمد Anemoi على نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي التجريبي (AIFS) الذي طورته ECMWF ويوسع قاعدة كود AIFS لتلبية احتياجات مجموعة واسعة من المستخدمين. الكود الخاص به متاح مجانًا على GitHub، ويمكن لأي شخص استخدامه أو المساهمة في تطويره بترخيص.
يحتوي Anemoi على حزم برمجية متعددة مكتوبة بلغة Python، تغطي جوانب مختلفة من عملية التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي - يمكن لمكون مجموعة بيانات Anemoi إنشاء مجموعات بيانات محسنة للتعلم الآلي من بيانات الأرصاد الجوية وبيانات المراقبة من مصادر مختلفة وتنسيقات مختلفة لضمان توفير عالية يمكن للبيانات عالية الجودة والمتسقة والمحسنة للتدريب النموذجي أن تبسط إلى حد كبير عملية إعداد البيانات، ويوفر مكون تدريب Anemoi درجة عالية من المرونة، ويمكن للمستخدمين تعديل معظم جوانب عملية التدريب من خلال ملفات التكوين دون تعديل الكود الأساسي، مما يضمن وجودها. لا يمكن لأخصائيي الأرصاد الجوية ذوي الخبرة البرمجية العميقة أيضًا تجربة نماذج التنبؤ بالطقس المستندة إلى البيانات؛ يوفر مكون نموذج Anemoi رمزًا نموذجيًا بهدف تحقيق الكفاءة والحد الأدنى من التبعيات، مما يضمن الانتقال السلس من تطوير النموذج إلى مكون الاستدلال Anemoi؛ على خبرة ECMWF في نماذج الذكاء الاصطناعي تتيح النشر السريع للنماذج المدربة في الأعمال التجارية؛ ويدعم مكون رسم Anemoi إنشاء رسوم بيانية مخصصة، مما يسمح للباحثين بتصور المخططات بسهولة.
تجذب Anemoi حاليًا ممثلين من المعهد الوطني الإسباني للأرصاد الجوية، والمعهد الدنماركي للأرصاد الجوية، ومكتب الأرصاد الجوية الألماني، والمعهد الفنلندي للأرصاد الجوية، وخدمة الأرصاد الجوية بالقوات الجوية الإيطالية، والمعهد الملكي الهولندي للأرصاد الجوية، وخدمة الأرصاد الجوية النرويجية، وهيئة الأرصاد الجوية الفرنسية، خدمة الأرصاد الجوية السويسرية وهيئة الأرصاد الجوية الملكية البلجيكية. مشاركة المعهد. حققت بعض البلدان تقدمًا في إنشاء نماذج التعلم الآلي استنادًا إلى Anemoi، على سبيل المثال، أنشأ مكتب الأرصاد الجوية النرويجي نموذجًا إقليميًا للدول الاسكندنافية، ويستخدم مكتب الأرصاد الجوية الألماني بيانات نموذج التنبؤ العددي العالمي (ICON) لتطوير نموذج يسمى. AICON نموذج توقعات الطقس المبني على البيانات.
