كشفت شركة “ديب مايند” التابعة لجوجل عن نموذجها المتقدم في مجال التنبؤات الجوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، الذي أطلقت عليه اسم “GenCast”، هذا النموذج يعد تحولًا كبيرًا في طريقة توقع الطقس، حيث يظهر تفوقًا ملحوظًا مقارنةً بالأنظمة التقليدية المستخدَمة في هذا المجال.
نموذج متفوق من حيث الدقة والأداء
ووفقًا للبيان الرسمي الصادر عن جوجل، فإن GenCast يقدّم تنبؤات يومية للطقس، بالإضافة إلى التنبؤات المتعلقة بالظواهر الجوية القاسية، وهو ما يميّزه عن غيره من برامج الذكاء الاصطناعي المتاحة حاليًا.
واللافت في هذا النموذج هو قدرته على التفوق في دقة التنبؤات مقارنةً بأحدث أنظمة التنبؤ الحالية، بما في ذلك المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى (ECMWF).
في اختبارات مقارنة أجريت على تنبؤات لمدة 15 يومًا في عام 2019، سجل نموذج GenCast دقة بلغت 97.2% في المتوسط، متفوقًا على المركز الأوروبي، كما حقق دقة أعلى تصل إلى 99.8% في التنبؤات التي تتجاوز 36 ساعة.
وفي تصريحات لصحيفة “نيويورك تايمز”، عبّر ريمي لام، كبير العلماء في برنامج التنبؤ الجوي في ديب مايند، عن دهشته من التقدم الذي تحقق، قائلاً: “يبدو وكأننا حققنا تقدمًا يعادل عقودًا من العمل في عام واحد فقط، إنه تقدم مذهل للغاية.”
يعتمد نموذج GenCast على تقنية “الانتشار”، التي تُستخدم أيضًا في العديد من أدوات جوجل المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي. تم تدريب هذا النموذج باستخدام بيانات مناخية عالية الجودة جمعها المركز الأوروبي ECMWF على مدار 40 عامًا، مما يضمن دقة وموثوقية التنبؤات التي يقدمها.
إحدى الميزات الفريدة لنموذج GenCast هي قدرته على تقديم التوقعات الاحتمالية، حيث لا يقتصر النموذج على تقديم توقع واحد ثابت بل يُعطي مجموعة من الاحتمالات مع نسب مئوية، مما يوفر مستوى دقة أعلى من النماذج التقليدية التي تقدم توقعات حتمية، هذه التقنية توفر فائدة خاصة في التعامل مع الظروف الجوية المتقلبة، حيث تكون التوقعات الأكثر مرونة ضرورية في كثير من الأحيان.
من أبرز إنجازات هذا النموذج هو تقليل الموارد الحاسوبية المطلوبة بشكل ملحوظ، ففي حين تحتاج النماذج التقليدية إلى ساعات طويلة من المعالجة باستخدام آلاف المعالجات للحصول على توقعات دقيقة، يمكن لـ “GenCast” إجراء التنبؤات الخاصة بفترة تصل إلى 15 يومًا في غضون 8 دقائق فقط باستخدام وحدة معالجة Tensor Processing Unit (TPU) من جوجل.
لكن رغم هذه الإنجازات المذهلة، يواجه نموذج GenCast بعض التحديات، خاصةً فيما يتعلق بتوقع شدة الأعاصير، ورغم ذلك، أعرب فريق ديب مايند عن تفاؤله بإمكانية التغلب على هذه العقبات في المستقبل القريب.
وفي خطوة تسهم في تعزيز الشفافية وتطوير النموذج، أعلنت جوجل أنها ستتيح نموذج GenCast كنموذج مفتوح المصدر، الشفرة المصدرية ستكون متاحة عبر منصة GitHub، مما يسمح للمطورين والمستخدمين على مستوى العالم بالاستفادة منه والعمل على تحسينه.
كما سيتم دمج توقعات “GenCast” في خدمة Google Earth في المستقبل القريب، مما يسهل الوصول إلى هذه التنبؤات الدقيقة للجمهور العام.
يشكل إطلاق “GenCast” نقطة فارقة في مجال التنبؤات الجوية، حيث يُتوقع أن يفتح آفاقًا جديدة لاستخدام الذكاء الاصطناعي في التصدي لتحديات تغير المناخ، وتقليل تأثير الكوارث الطبيعية.
يمكن لهذا النموذج أن يكون أداة قوية لتحسين الاستجابة للكوارث الطبيعية مثل الفيضانات والأعاصير، مما يساهم في إنقاذ الأرواح وتقليل الأضرار.
من خلال دمج هذه التكنولوجيا المتقدمة في أدوات جوجل الشهيرة، مثل Google Earth، فإن جوجل تضع هذه الابتكارات في متناول الجميع، مما قد يساعد الحكومات والمنظمات في تخطيط أفضل وتنسيق فعال لمواجهة تغيرات الطقس القاسية بشكل أسرع وأكثر دقة.
نموذج “GenCast” يمثل قفزة نوعية في مجال التنبؤات الجوية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ويعد دليلًا على إمكانيات المستقبل في دمج التكنولوجيا المتقدمة لمواجهة التحديات البيئية والمناخية، كما أن التزام جوجل بالشفافية وفتح المجال أمام المطورين قد يساهم في تحسين هذا النموذج ليصبح أكثر دقة وفعالية في المستقبل.
