كيف يحسّن الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالعواصف وموجات الحر؟
يشكّل تحسين دقّة توقعات موجات الحر والعواصف، والحدّ من القدر الكبير من الطاقة الذي يستلزمه وضعها، هدفاً لمختلف هيئات الأرصاد الجوية، وهي باتت تعوّل في ذلك على التقدم السريع بنماذج الذكاء الاصطناعي التي تتيح التحوّط للكوارث المتفاقمة بسبب التغير المناخي.
وبعد تحقيق تقدّم أوّلي عام 2023 مع نموذج تعلّم من شركة «هواوي»، ابتكرت كل من «غوغل» و«مايكروسوفت» أدوات ذكاء اصطناعي قادرة في بضع دقائق على إنتاج توقعات أفضل من تلك التي تنتجها الأجهزة الحاسبة التقليدية التابعة للهيئات الدولية الكبرى والتي تستغرق بضع ساعات لإنجاز هذه المهمة.
ويشكّل هذا الأداء التجريبي، وغير المتاح بعد للعامّة، أو حتى للمحترفين، مؤشراً إلى التقدم السريع في الأبحاث.
وكانت «غوغل» أعلنت في ديسمبر (كانون الأول) الماضي، أنّ نموذجها «جين كاست» الذي دُرّب على بيانات تاريخية، أظهر قدرة على التنبؤ بالطقس والعوامل المناخية المتطرفة على فترة 15 يوماً بدقة لا مثيل لها.
ولو كان «جين كاست» قيد التشغيل عام 2019، لكان تجاوز في 97 في المائة من الحالات توقعات المرجع العالمي، وهو المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، لأكثر من 1300 كارثة مناخية.
وأصبح نموذج آخر يسمى «أورورا»، ابتكره مختبر تابع لـ«مايكروسوفت» في أمستردام باستخدام بيانات تاريخية أيضاً، أول نموذج للذكاء الاصطناعي يتنبأ بمسار الأعاصير لـ5 أيام بشكل أفضل من 7 مراكز توقعات حكومية،
بحسب نتائج نُشرت خلال هذا الأسبوع في مجلة «نيتشر» العلمية.
وبالنسبة إلى إعصار دوكسوري عام 2023، وهو الأكثر تكلفة في المحيط الهادئ حتى اليوم (تسبب في أضرار بأكثر من 28 مليار دولار)، تمكن «أورورا» من التنبؤ قبل 4 أيام من وصول العاصفة إلى الفلبين،
في حين كانت التوقعات الرسمية آنذاك تشير إلى أنها تتجه شمال تايوان.
ويقول باريس بيرديكاريس، المبتكر الرئيسي لـ«أورورا»، في مقطع فيديو نشرته مجلة «نيتشر»: «في السنوات الخمس إلى العشر المقبلة، سيكون الهدف الأسمى هو بناء أنظمة قادرة على العمل مباشرة مع عمليات رصد»، سواء كانت أقماراً اصطناعية أم غير ذلك، «من أجل وضع توقعات عالية الدقة حيثما نريد»، في حين تفتقر بلدان كثيرة حالياً إلى أنظمة تحذير موثوقة.
وكان من المتوقع أن تنافس نماذج الذكاء الاصطناعي في يوم من الأيام النماذج الكلاسيكية، لكن «ما كان أحد يظن أن ذلك سيحدث بهذه السرعة»، على ما تقول لور راينو، الباحثة في مجال الذكاء الاصطناعي لدى هيئة «ميتيو فرنس» الفرنسية للأرصاد الجوية، في حديث إلى «وكالة الصحافة الفرنسية»، في خضم تطوير نسختين قائمتين على الذكاء الاصطناعي من نموذجي «أربيج» و«أروم».
«الخبرة البشرية»
وتعمل النماذج المسماة «فيزيائية» والتي تم ابتكارها على مدى عقود، من خلال إدخال كميات هائلة من البيانات الرصدية أو أرشيفات الطقس في أجهزة كمبيوتر قوية، ثم تطبيق قوانين الفيزياء المحوَّلة إلى معادلات رياضية، لاستنتاج التوقعات.
وتتمثل عيوبها في أنها تتطلب ساعات من العمليات الحسابية على أجهزة كمبيوتر تستهلك كميات كبيرة من الطاقة.
ويجمع نموذج تعلّم قائم على الذكاء الاصطناعي البيانات نفسها، لكن شبكته العصبية تغذي نفسها وتستنتج التوقعات بطريقة «إحصائية تماماً»، من دون إعادة احتساب كل شيء، وفق لور راينو.
وتقول الباحثة: «قد نتمكّن بفضل مكاسب في السرعة والجودة، من احتساب توقعاتنا بشكل أكثر تكراراً يومياً»، خصوصاً بالنسبة إلى العواصف التي تُعدّ مدمرة ويصعب التنبؤ بها.
وتسعى هيئة «ميتيو فرنس» للأرصاد الجوية إلى تقديم توقعات مدعومة بالذكاء الاصطناعي على نطاق بضع مئات من الأمتار.
ويعمل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى على ابتكار نموذج ذكاء اصطناعي خاص به، وهو «أقل تكلفة لناحية الحساب بنحو ألف مرة من النموذج التقليدي»،
وفق ما تقول لـ«وكالة الصحافة الفرنسية»، فلورنس رابيه، المديرة العامة للمركز الذي يوفر توقعات لـ35 دولة أوروبية.
وينتج نموذج الذكاء الاصطناعي هذا حالياً توقعات على مقياس يبلغ نحو 30 كيلومتراً مربعاً، وهو بالتأكيد أقل تفصيلاً من الخاص بـ«أورورا» (نحو 10 كيلومترات مربعة)،
لكن نسخته الأولى تشغيلية أصلاً، ويستخدمها منذ فبراير (شباط) خبراء الأرصاد الجوية المحليون المسؤولون عن إعداد التنبيهات للسكان.
ولن تختفي هذه التوقعات بشكل سريع، بحسب لور راينو التي تقول: «سنحتاج دائماً إلى خبراء في الأرصاد الجوية لتقييم البيانات».
وتؤكد فلورنس رابيه: «عندما يتعلق الأمر بحماية الأشخاص والممتلكات، لا أعتقد أننا نستطيع الاستغناء عن الخبرة البشرية».
