تشير Microsoft إلى أن التنبؤات الطقسية القائمة على الفيزياء التقليدية، وحتى النماذج الذكية الجديدة، تصبح أقل موثوقية بعد أسبوعين، وهذه مشكلة تمكنت مايكروسوفت من حلها باستخدام التعلم الآلي.
يقول الباحثون في الشركة إنهم اكتشفوا طريقة جديدة واقتصادية من حيث التكلفة لإصدار تنبؤات طقسية أكثر دقة قبل يومين إلى ستة أسابيع، مما يسمح للمزارعين وموظفي الاستجابة للطوارئ بتخطيط أعمالهم مع زيادة في الثقة. نُشر اليوم في المجلة الطبيعة، والأداة الآن البرمجيات مفتوحة المصدر.
انضمت مايكروسوفت إلى جوجل، ونفيديا， وغيرها من الشركات التي تطور أدوات الذكاء الاصطناعي لتوقع الطقس. بدلاً من إنشاء نموذج طقس جديد مستقل، استخدمت أحدث أبحاث مايكروسوفت في هذا المجال التعلم الآلي لتصحيح الأخطاء في النماذج الموجودة. ويأمل الباحثون أن يكون هذا طريقة أكثر سهولة للوكالات المتضررة من نقص الموارد لتحسين دقة التوقعات الطقسية باستخدام الذكاء الاصطناعي.
إنه طريقة أكثر سهولة لوكالات الأرصاد الجوية التي تعاني من نقص الموارد لتحسين الدقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
في حين أن النمذجة القائمة على الفيزياء هي مشروع يتطلب موارد كبيرة يعمل على أجهزة الكمبيوتر الفائقة، فإن الذكاء الاصطناعي التوليدي يعتمد على الرسومات الحاسوبية القوية، ويقول لستير ماكي، الباحث الرئيسي الأعلى في مختبر مايكروسوفت للأبحاث في نيو إنجلاند، إن الأداة الجديدة يمكن أن تعمل فقط على وحدات المعالجة المركزية (CPUs). يقول ماكي لـ The Verge: “لدي الكثير من الأمل فيما يتعلق بزيادة كفاءة استخدام الموارد في تنبؤات الطقس، وفي تحسين موثوقية التنبؤات، خاصة في حالات الطقس الشديد”.
تواجه النماذج القائمة على الفيزياء والذكاء الاصطناعي نفس المشاكل عندما تبدأ في التنبؤ بالطقس قبل أسبوعين أو أكثر. تحاول النماذج التقليدية محاكاة العمليات الفيزيائية المعقدة للغلاف الجوي للأرض، بينما تسعى نماذج الذكاء الاصطناعي إلى البحث عن الأنماط في البيانات التاريخية لتقديم تنبؤات. في كلا النهجين، تعتمد النماذج على تقريبات لملء الفجوات في البيانات، سواء من أجل المناطق التي لا تحتوي على محطات طقسية كثيرة أو الظواهر الجوية المعقدة التي لا يزال العلماء يعملون على فهمها. الطرق التي تستخدمها هذه النماذج لملء الفجوات في البيانات يمكن أن تتحول إلى نوع من التحيز المنهجي. وتتكثف الأخطاء الناتجة عند إصدار تنبؤات لمسافات أطول، مما يجعل هذه التنبؤات أقل دقة.
تسمي مايكروسوفت طريقتها بـ “تصحيح التحيز الاحتمالي” (PBC). يستخدم هذا الأداة التعلم الآلي لتحديد التحيز المنهجي في النموذج وإجراء التصحيحات اللازمة. مثال يقدمه ماكي هو تصحيح التغيرات المناخية. انبعاثات غازات الاحتباس الحراري من الوقود الأحفوري تؤدي إلى ارتفاع درجات الحرارة على الكوكب، لكن نموذج الطقس قد يقوم بتوقعات بناءً على السجلات التاريخية، مما قد يؤدي إلى تقدير درجات حرارة أقل من التي يختبرها العالم اليوم.
وجد الباحثون أن مرض PBC قد تحسن دقة نموذج الطقس القائم على الفيزياء الرائد من قبل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) بنسبة 98 بالمئة في أحوال هطول الأمطار و92 بالمئة في أحوال درجة الحرارة. كما ضاعف إطار التعلم الآلي دقة نظام التنبؤات الذكي الجديد لـ ECMWF في تحليل الدراسة. قبل نشر الورقة، منح ECMWF الباحثين درعًا في مسابقة مسابقة الطقس الذكي.
قال ماثيو تشانتري، القائد الاستراتيجي لعلوم الذكاء الاصطناعي في ECMWF، في تعليق ببريد إلكتروني إلى The Verge: “الورقة البحثية الجديدة حول PBC التي نشرها الباحثون في مايكروسوفت، MIT، ECMWF، ومؤسسات أخرى، “هي مثال جيد على الأفكار الجديدة التي يتم تطويرها لصالح والمساهمة في المجتمع”.
"كالعادة، تحويل الأفكار إلى واقع من خلال عملية تشغيلية هو خطوة صعبة للغاية"، أضاف تشانتري.
كمية الحوسبة والبنية التحتية المطلوبة لتنبؤ الطقس غالبًا ما تجعل التطورات التكنولوجية بعيدة عن إمكانيات العديد من الوكالات في الدول التي تتحرك اقتصاديًا. لكن مؤلفو الورقة البحثية يعتقدون أن PBC يمكن أن يكون مختلفًا. "أحد الأشياء المثيرة للاهتمام حقًا في النماذج مثل PBC هي كونها خفيفة الوزن، وسهولة تدريبها، بحيث يمكن للعلماء الذين لا يمتلكون موارد كبيرة أن يعملوا على تكوين هذه النماذج وتحسين أدائها في مناطق معينة"، تقول جينيفيف فلاسبوهلر، إحدى مؤلفات الورقة البحثية.
عملت فلاسبوهلر في PBC كمتدربة في مايكروسوفت مع ماكي، والآن هي المديرة التنفيذية للمنظمة غير الربحية Rhiza Research، التي تعمل مع سلطة خدمات الأرصاد الجوية في كينيا — التمويل من مؤسسة جيتس – لفحص ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في توفير تحذيرات أدق للمستخدمين. PBC هي إحدى الطرق التي يختبرونها قبل ما يتوقع أن يكون موسم أمطار شديد خلاله. كسر الرقم القياسي للنيون.
تابع المواضيع والمؤلفين من هذه القصة لترى المزيد من الأمور المماثلة في تغذية صفحتك الرئيسية الشخصية، ولتتلقى التحديثات عبر البريد الإلكتروني.