نجحت جوجل من خلال DeepMind في تطوير نموذج ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم GenCast، وهو قادر على منافسة النماذج التقليدية للتنبؤ الجوي بل وتجاوزها في بعض الاختبارات. هذا الابتكار قد يكون بداية عهد جديد لتقنيات التنبؤ بالأحوال الجوية، مما يثير تساؤلات حول مستقبل التنبؤات التقليدية، حسبما أفاد موقع theverge.
موضوعات مقترحة
ما هو GenCast؟ وكيف يختلف عن النماذج التقليدية؟
يعتمد GenCast على التعلم الآلي لتحليل بيانات الطقس الممتدة من 1979 إلى 2018. يقوم النموذج بالتعرف على الأنماط التاريخية للتنبؤ بالمستقبل، مما يميزه عن النماذج التقليدية مثل نظام ENS الذي يعتمد على محاكاة فيزيائية معقدة للغلاف الجوي باستخدام أجهزة حاسوب فائقة الأداء.
تفوق GenCast في التنبؤات الجوية
أظهرت اختبارات GenCast تفوقه على ENS بنسبة 97.2% عند التنبؤ بظروف الطقس لعام 2019. وفي التنبؤ بمسارات الأعاصير المدارية، قدم GenCast تحذيرات مبكرة بفارق 12 ساعة في المتوسط مقارنة بالنموذج التقليدي.
ورغم أن GenCast اختُبر على نسخة قديمة من ENS، فإن نتائجه أثارت إعجاب الخبراء، حيث قدم دقة عالية في التنبؤ بالطقس القاسي وإنتاج طاقة الرياح حتى 15 يومًا مقدماً.
التحديات والمزايا
رغم نجاح GenCast، فإن هناك مجالًا للتحسين، مثل زيادة دقة النموذج (resolution) لتتناسب مع المعايير الحديثة. حاليًا، يعمل GenCast بدقة 0.25 درجة، مقارنةً بدقة ENS التي تحسنت إلى 0.1 درجة في عام 2023.
ميزة أخرى هامة هي سرعة GenCast، حيث يمكنه تقديم توقعات لمدة 15 يومًا في ثماني دقائق فقط باستخدام شريحة Google Cloud TPU v5، بينما تستغرق النماذج التقليدية ساعات طويلة.
مستقبل التنبؤات الجوية مع الذكاء الاصطناعي
رغم أن المجتمع العلمي لا يزال مترددًا في الاعتماد الكامل على الذكاء الاصطناعي، إلا أن GenCast يفتح الباب أمام فرص جديدة. توافر الكود مفتوح المصدر لـ GenCast يسمح للخبراء والممارسين بتجربته وتعزيز الثقة في هذه التقنية.
يقول الباحث إيلان برايس: "نحن نؤمن بأن GenCast يمكن أن يُحدث تأثيرًا اجتماعيًا واسع النطاق عند دمجه مع النماذج التقليدية."