يعد التنبؤ الدقيق بالطقس أمرًا حيويًا للمجتمع البشري، حيث يؤثر على حياتنا اليومية وتنميتنا الاقتصادية وقدرتنا على التعامل مع تغير المناخ. على الرغم من أن نماذج التنبؤ العددي بالطقس التقليدية قد أحرزت تقدمًا، إلا أن دقتها وكفاءتها لا تزال تعاني من قيود، خاصة في التنبؤ طويل المدى والتنبؤ بالأحداث الجوية المتطرفة. ولذلك، أصبحت الحاجة ملحة لاستكشاف طرق أكثر كفاءة ودقة للتنبؤ بالطقس.
لقد كان التنبؤ بالطقس دائمًا فنًا للمنافسة بين البشر والطبيعة. بدءًا من اتخاذ القرار بشأن إحضار مظلة، إلى حشد الطاقة المتجددة، إلى الاستجابة للطقس القاسي، فإن رغبتنا في الحصول على معلومات دقيقة عن الطقس لا تتوقف أبدًا. ومع ذلك، فإن التنبؤ التقليدي بالطقس يكون دائمًا مصحوبًا بعدم اليقين، والذي ينبع من القيود المفروضة على ملاحظاتنا لأنظمة الغلاف الجوي والقيود المتأصلة في نماذج التنبؤ.
لقد اعتمد التنبؤ العددي التقليدي بالطقس (NWP) منذ فترة طويلة على معادلات معقدة لديناميات الغلاف الجوي في محاولة لرسم خريطة للظروف الجوية الحالية في المستقبل. ومع ذلك، تميل الأخطاء الأولية الصغيرة إلى التفاقم بسرعة، مما يجعل التنبؤات طويلة المدى صعبة للغاية. كان نظام التنبؤ الجماعي (ENS) التابع للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) يعتبر في السابق قمة هذا المجال، لكنه لا يزال يواجه تحديات مثل التشغيل البطيء وأخطاء التنبؤ.
وعلى هذه الخلفية، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير قواعد اللعبة بهدوء. ظهر نموذج مبتكر للطقس الاحتمالي يُدعى GenCast في تلك اللحظة التاريخية، محققًا اختراقات ثورية في مجال التنبؤ بالطقس. يمكن لهذا النظام القائم على التعلم الآلي إنشاء توقعات الطقس العالمية لمدة 15 يومًا في 8 دقائق فقط من خلال التدريب على عقود من بيانات الأرصاد الجوية، بدقة مذهلة.
ما يجعل GenCast فريدًا هو نهج النمذجة الاحتمالية. فبدلاً من النماذج التقليدية التي تعطي توقعات واحدة، فهي قادرة على توليد سيناريوهات طقس محتملة متعددة وقياس احتمالية حدوث كل سيناريو. وهذا النهج مفيد بشكل خاص للتنبؤ بالطقس المتطرف، مثل تتبع مسار الأعاصير المدارية وتقييم إنتاج طاقة الرياح. في اختبارات المقارنة، تجاوز GenCast ENS بنسبة 97.2% من الأهداف، مما يدل على أداء مثير للإعجاب.
تقنيتها الأساسية مستمدة من نموذج الانتشار المشروط، وهي طريقة متقدمة للتعلم الآلي التوليدي. ومن خلال التحسين التدريجي لظروف الأرصاد الجوية وإدخال ضوضاء عشوائية، فإن GenCast قادر على محاكاة أنظمة الطقس المعقدة وتوليد نتائج تنبؤية واقعية ومتنوعة. وأكد التحقق الفعلي من البيانات في عام 2019 أداءها الممتاز.
ماذا يعني GenCast بالنسبة للصناعات المختلفة التي تعتمد على التنبؤات الجوية، فهو يعني تقييم أكثر دقة للمخاطر، وتخصيص أكثر فعالية للموارد، والوقاية بشكل أفضل من الكوارث الطبيعية؟ ومن الزراعة إلى الطاقة، ومن النقل إلى إدارة الطوارئ، فإن التنبؤ الدقيق بالطقس سيجلب قيمة اقتصادية واجتماعية هائلة.
ومع ذلك، فإن التقدم التكنولوجي لا يتوقف أبدا. يمثل GenCast معلمًا مهمًا في مجال التنبؤ بالطقس، فهو لا يوضح إمكانات الذكاء الاصطناعي في نمذجة الأنظمة المعقدة فحسب، بل يوفر لنا أيضًا أداة قوية لمكافحة تغير المناخ.
في عالم مليء بعدم اليقين، يوفر لنا GenCast نافذة على إمكانيات الطقس في المستقبل. إنه يذكرنا أنه في مواجهة الطبيعة، لم نعد متلقين سلبيين، بل مشاركين يمكنهم الفهم والتنبؤ بشكل فعال.
الورقة: https://www.nature.com/articles/s41586-024-08252-9
يمثل ظهور GenCast طفرة كبيرة في الذكاء الاصطناعي في مجال التنبؤ بالطقس، مما يوفر إمكانيات جديدة للتنبؤ بالطقس أكثر دقة وكفاءة، كما يوفر أيضًا أسلحة جديدة للبشرية للتعامل مع تحدي تغير المناخ. في المستقبل، ومع التطور المستمر للتكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع تنبؤات جوية أكثر دقة وأطول أجلا لخدمة المجتمع البشري بشكل أفضل.