[ad_1]
ابق على اطلاع بالتحديثات المجانية
ما عليك سوى الاشتراك في ملخص الذكاء الاصطناعي myFT – والذي يتم تسليمه مباشرة إلى صندوق الوارد الخاص بك.
الكاتب مؤلف كتاب “آلة الطقس”
في أمسية ضبابية قبل عدة سنوات، في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، شاهدت واحداً من أكثر نماذج الطقس الحاسوبية تقدماً على مستوى العالم وهو يتنقل مرتين يومياً في الغلاف الجوي للمستقبل القريب.
وبينما كانت الشاشة أمامي تومض برسائل حالة عادية، كان الكمبيوتر العملاق الموجود في القاعة يعالج تريليونات من المتغيرات في كل ثانية. وعلى مدى ساعتين، استخدمت معادلات الفيزياء لتحويل أحدث عمليات رصد الطقس إلى صورة عالية الدقة للأيام الأربعة عشر التالية للسماء. وهذا من شأنه أن يصبح المادة الخام لتوقعات خبراء الأرصاد الجوية في جميع أنحاء العالم – مفيدة لاختيار سترة، أو قيادة طائرة نفاثة، أو البحث عن مأوى من عاصفة. إن التوقعات الحديثة تشكل إنجازاً مذهلاً في مجال التكنولوجيا والتعاون العلمي، وقد تم تجميعها بجهد مضني على مدى نصف القرن الماضي.
لذلك، كان الأمر بمثابة مفاجأة هذا الأسبوع عندما نشر العلماء في Google DeepMind ورقة بحثية في مجلة Science تشير إلى أن تفوق هذا النظام قد يختفي قريبًا. ربما يكون الذكاء الاصطناعي قد أوصلنا إلى أعتاب نموذج جديد في التنبؤ بالطقس. بدلاً من قوانين الفيزياء، يعتمد نظام GraphCast من Google على تحليل 39 عامًا من الطقس الماضي. فبدلاً من تشغيله على كمبيوتر عملاق بحجم ملعب كرة طائرة، فإنه يعمل على كمبيوتر محمول واحد. بدلا من أن يستغرق ساعتين، فإنه يستغرق أقل من دقيقة. وبدلاً من “التنبؤ العددي بالطقس” – التقنية التي تكمن وراء هذا التخصص الحديث – فهو “التنبؤ بالطقس القائم على التعلم الآلي”، وهو نهج جديد بشكل أساسي يؤدي إلى نتائج مبكرة بشكل مذهل.
لا تتوقع أن تتحسن توقعات الطقس الخاصة بك على الفور. لا تتوقع أن تحل Google محل مكتب الأرصاد الجوية. حسنا، ليس بعد. ولكن مرة أخرى، يقوم الذكاء الاصطناعي بمضاهاة فعالية التكنولوجيا الحالية بمثل هذه الكفاءة والسرعة المذهلة التي تجعل الخبراء يسيل لعابهم على الاحتمالات. بالنسبة للطقس، ربما يعني ذلك المزيد من الدقة والمزيد من الدقة، في وقت أبعد. وقد يمتد هذا حتى من التنبؤات الموسمية، التي تقاس بالأشهر، إلى الفترات الزمنية الأطول للنماذج المناخية.
في بعض النواحي، تعتبر أساليب GraphCast عودة إلى الماضي. في عام 1922، وضع عالم الرياضيات الإنجليزي لويس فراي ريتشاردسون رؤية للتنبؤ بالطقس. كان ريتشاردسون يحلم بحساب المعادلات التي أجراها عالم الأرصاد الجوية النرويجي فيلهلم بييركنيس بسرعة كافية لتكون مفيدة – أي أسرع من وصول الطقس في المستقبل. وكان القيام بهذا يتطلب تجميع طاقم عمل حاسوبي قوامه 64 ألف شخص في الملعب، ولكنه كان ليحرر خبراء الأرصاد الجوية من عدم فعالية مطابقة خرائط الطقس الماضية والحالية من أجل تخمين المستقبل.
لم يكن لدى ريتشاردسون Google ولكن تم تدريب GraphCast باستخدام مجموعة بيانات تاريخية أنتجها ECMWF، وهي في الأساس محاكاة مستمرة للغلاف الجوي من عام 1979 إلى عام 2017. يتطلب النموذج أحدث حالتين للطقس على الأرض – الوقت الحالي والوقت السابق بست ساعات – من أجل التنبؤ بحالة الطقس قبل ست ساعات. ولكن على الرغم من أن هذا العمل فعال بشكل مذهل، إلا أن معالجة البيانات تظل معتمدة على البنية التحتية التقنية الكبيرة لـ ECMWF.
كما يتطلب أيضًا جمع البيانات في المقام الأول، وهو ما لا يزال يتم بواسطة أساطيل من الأقمار الصناعية، ومئات الآلاف من محطات الأرصاد الجوية، وأدوات المراقبة الأخرى المتنوعة التي تديرها في المقام الأول منظمات الأرصاد الجوية الوطنية التي تبادلت – لأكثر من قرن – تلك البيانات كمسألة مبدأ وسياسة. الآن كل هذا من المحتمل أن يتغير.
في الواقع، تشير الإفصاحات ذات الحواشي في الورقة العلمية الأخيرة إلى حقيقتين بارزتين. تم تمويل هذا البحث من قبل جوجل ديب مايند وألفابت، وقد قدم مؤلفوه العاملون لدى جوجل طلب براءة اختراع مؤقت لنتائجه. وفي حين أن هذا أمر متوقع وواضح، فإنه يمثل انفصالًا جذريًا عن تاريخ التنبؤ بالطقس. شهدت السنوات القليلة الماضية طفرة في المراقبة الخاصة – الأقمار الصناعية الصغيرة، والبالونات، وتكييف البيانات الوصفية للهواتف المحمولة مع استشعار الطقس. وما ينذر به هو انهيار النظام الدولي للطقس الذي ظل قائما منذ الحرب العالمية الثانية.
في الوقت الحالي، لا يزال GraphCast يعتمد بشكل كامل على مخرجات هذا النظام. لكن حقيقة إنشاء شركة خاصة تتعارض مع التقاليد. وقد حاول آخرون، ولكن بنجاح أقل. لقد أدى الاختراع المذهل لخوارزمية بحث جوجل، من بين تقنيات أخرى، إلى كسر العديد من الصناعات الأخرى. لكن الطقس وحش مختلف. إن التغيير في النظام الحالي لن يكون متعلقاً بتفكيك صناعة لصالح أخرى، بل سيكون متعلقاً أكثر بالاستعاضة عن سلعة عالمية بمنفعة خاصة.
ليس هناك شك في قيمة التوقعات الأفضل. والأمر المختلف هو أن هذه القيمة، بموجب الهدف المعلن، لن نتقاسمها جميعاً نحن الذين نعيش في أحضان الغلاف الجوي للأرض، ونعيش بشكل متزايد تحت تهديد تطرفاته المتزايدة الصخب.
[ad_2]
المصدر