نظرًا لأن تغير المناخ يجعل الطقس المتطرف أكثر احتمالية ، ولا يمكن التنبؤ به ، يحتاج خبراء الأرصاد الجوية والوكالات الحكومية إلى أدوات جديدة لمواكبة ذلك. تشير دراستان نُشرتا هذا الأسبوع في مجلة Nature العلمية إلى أنه يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لدعم تنبؤات دقيقة وأسرع وتحذيرات الطقس القاسية.
دراسة واحدة يوضح كيف تم استخدام نموذج Pangu-Weather من هواوي للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بأنماط الطقس الأسبوعية حول العالم. التكنولوجيا الجديدة قادرة على القيام بذلك بشكل أسرع من طرق التنبؤ بالطقس التقليدية ولكن بدقة أقل قليلاً. تم تدريب الشبكة على 39 عامًا من البيانات العالمية من 1979 إلى 2017 ، والجمع بين معلومات الطقس التاريخية ونماذج التنبؤ الحديثة بالطقس. وأوضحت الدراسة أن الباحثين درسوا أيضًا 69 عاملاً بما في ذلك متغيرات السطح ومتغيرات الطقس في الغلاف الجوي العلوي.
أدى Pangu-Weather إلى نتائج واعدة في بعض السيناريوهات في التنبؤ بالطقس. ووجدت الدراسة أنها تنبأت بالمسار المبكر لإعصار مداري في المحيط الهادئ بشكل أكثر دقة من نماذج التنبؤ الأخرى. كان نموذج التعلم الآلي أكثر دقة عند تحليل الأعاصير من النماذج الحالية الأخرى للتنبؤ بالطقس.
حالياً، التنبؤ بالطقس يستخدم ال التنبؤ العددي بالطقس طريقة (NWP). نماذج الكمبيوتر NWP تنبؤ بالمناخ الطقس في المستقبل عن طريق التحليل معاصر أنماط الطقس. “[It] يمثل حالات الغلاف الجوي كشبكات منفصلة ويحل عدديًا المعادلات التفاضلية الجزئية التي تصف الانتقال بين تلك الحالات. ومع ذلك ، فإن هذا الإجراء مكلف من الناحية الحسابية ” كتب مؤلفو الدراسة.
كثير من التيار نماذج وطرق تحليل مختلفة متعلقة بالطقس ظروف مثل الرياح والضغط والرطوبة واحدة تلو الأخرى ، MIT Technology Review ذكرت. هذا يجعل التنبؤات تأخذ أطول في المعالجة. يتصور باحثو Pangu-Weather استخدام الجديد تقنية جنبًا إلى جنب مع نماذج التنبؤ الحالية لضمان دقة التنبؤات. قال تيان كي ، كبير علماء الذكاء الاصطناعي في شركة HUAWEI: “هدفنا النهائي هو بناء إطار الجيل التالي للتنبؤ بالطقس باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لتعزيز أنظمة التنبؤ الحالية”. إفادة.
الدراسة الثانية نشرت في Nature هذا الأسبوع أوضح كيف توقع نموذج التعلم العميق هطول الأمطار الغزيرة بشكل أكثر دقة وأسرع من طرق التنبؤ الرائدة الأخرى. وأوضحت الدراسة أن نموذج التنبؤ ، NowcastNet ، جاء أولاً في حوالي 71 ٪ من الوقت عند اختباره مقابل أنظمة تنبؤ مماثلة.
أكد مؤلفو الدراسة أنه يمكن استخدام Nowcasting كأداة للوقاية من المخاطر ولإدارة الأزمات ، خاصة وأن الأبحاث تظهر ذلك أدى تغير المناخ إلى زيادة هطول الأمطار الغزيرة. الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي لديها مُقدَّر أن الكوارث الطبيعية في عام 2022 كلفت الولايات المتحدة أكثر من 160 مليار دولار. التخطيط والتنبؤ بهذه الأحداث يمكن أن ينقذ الأرواح ويسمح للوكالات بتخصيص التمويل للتأهب لحالات الطوارئ.
قال الباحثون أن دقة الأداة يمكن أن تدعم تلك الجهود. أثناء الاختبار ، توقع NowcastNet هطول الأمطار لمدة تصل إلى ثلاث ساعات قبل ذلك ، مما يجعلها أداة مهمة بشكل خاص للتنبؤ بالطقس القاسي. نماذج أخرى مستخدمة على نطاق واسع ، مثل DeepMind’s DGMR، يمكن التنبؤ باحتمالية هطول الأمطار الغزيرة قبل 90 دقيقة.
“يحكم خبراء الأرصاد الجوية على توقعات NowcastNet لتكون أكثر دقة وإفادة من أنظمة pySTEPS أو DGMR أو أنظمة التعلم العميق الأخرى ،” كتب مؤلفو الدراسة.
نحن حاليًا في المراحل الأولى من تطوير ونشر التعلم الآلي للتنبؤ بدقة بالطقس القاسي القادم. لكن من الصعب التنبؤ بكيفية تأثير التطوير المستمر لأدوات الذكاء الاصطناعي هذه على التنبؤ. نماذج التنبؤ بالطقس الحالية لها تم الطعن بسبب تغير المناخ ، ولا يوجد سبب للقول إن نماذج الذكاء الاصطناعي لن تواجه صعوبات تغيرات الطقس العالمية كذلك.
هل تريد المزيد من قصص المناخ والبيئة؟ تحقق من أدلة Earther’s إلى إزالة الكربون من منزلكو التجريد من الوقود الأحفوريو حزم حقيبة الذهاب كارثة، و التغلب على الرهبة المناخية. ولا تفوت تغطيتنا لـ أحدث تقرير مناخي للهيئة الحكومية الدولية المعنية بتغير المناخ، المستقبل من إزالة ثاني أكسيد الكربون، و ال يجب أن تمزق النباتات الغازية إلى أشلاء.
اكتشاف المزيد من نص كم
اشترك للحصول على أحدث التدوينات المرسلة إلى بريدك الإلكتروني.