تقوم جوجل ببناء نموذج جديد لتنبؤات الطقس مدعوم بالذكاء الصناعي

قام الباحثون في جوجل ببناء نموذج جديد لتنبؤات الطقس يدعى NeuralGCM يجمع بين العلوم التقليدية وتقنيات التعلم الآلي لتقديم بيانات دقيقة حول ظروف الطقس المستقبلية. تم نشر الدراسة في مجلة Nature يوم الثلاثاء هذا.

البحث متاح حاليًا للتنزيل وتم إنشاؤه بالشراكة مع المركز الأوروبي لتوقعات الطقس المتوسطة المدى (ECMWF)، و Google DeepMind London، وعلوم الأرض، الجو والكواكب في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، ومدرسة الهندسة والعلوم التطبيقية في جامعة هارفارد.

حسب مراجعة MIT للتكنولوجيا، يمكن أن تعزز التكنولوجيا الجديدة الدقة وتقلل بشكل كبير من التكلفة الحالية حيث أنها تتطلب قوة حسابية أقل.

لأكثر من 50 عامًا، كانت نماذج الدورة العامة (GCMs) هي الأدوات الرئيسية لتحليل جو الأرض والتنبؤ بالتوقعات. ومع ذلك، يمكن أن تكون هذه الأساليب مكلفة وبطيئة بشكل كبير. من ناحية أخرى، تم استخدام التعلم الآلي لمعالجة البيانات التاريخية وتقديم توقعات جيدة بسرعة، لكنه يواجه مشاكل مع التوقعات طويلة الأمد. لقد وجد فريق Google طريقة لدمج كلا التكنولوجيتين والاستفادة القصوى من مزايا كل منهما.

“إنه ليس بمثابة الفيزياء مقابل الذكاء الصناعي. إنها حقا الفيزياء والذكاء الصناعي معاً”، هذا ما قاله ستيفان هوير، باحث في الذكاء الصناعي في جوجل ريسيرش، لـMIT Technology Review.

ومع ذلك، لن تكون هناك فرق كبير بالنسبة لمستخدمي التطبيقات الجوية العادية، حيث أن الأداة الجديدة ليست م intended للتنبؤات القصيرة الأجل، بل تم تطويرها للتنبؤات طويلة الأجل ولتوقع الأحوال الجوية القاسية التي قد تكون بعيدة بسنوات.

“مع درجة حرارة سطح البحر المحددة، يمكن لـ NeuralGCM تتبع مقاييس المناخ بدقة على مدى عقود عديدة، وتظهر التوقعات المناخية بدقة 140 كيلومترا ظواهر ناشئة مثل التكرار الواقعي ومسارات الأعاصير المدارية”، يذكر الوثيقة.

سيكون NeuralGCM مفتوح المصدر ومفيد للعلماء والأشخاص المهتمين بالظروف المناخية مثل مخططي الزراعة أو شركات التأمين.