كشفت شركة DeepMind التابعة لجوجل عن نظام ذكاء اصطناعي جديد يُدعى GraphCast، يتمتع بقدرة مذهلة على التنبؤ بالطقس بدقة وكفاءة تفوق النماذج التقليدية المعتمدة حاليًا. هذا الابتكار يمكن أن يُحدث نقلة نوعية في مجالات الأرصاد الجوية، من خلال تقليل وقت التنبؤ وتحسين الدقة، ما قد ينقذ أرواحًا ويقلل من خسائر الكوارث الطبيعية.
ما هو GraphCast؟
GraphCast هو نموذج ذكاء اصطناعي قائم على بنية شبكات الرسم البياني، طُور لتقديم تنبؤات جوية دقيقة لمدى يصل إلى 10 أيام، باستخدام بيانات من 6 ساعات سابقة فقط. يعمل النموذج من خلال شبكة ذات أكثر من مليار نقطة حسابية، ويدرّب على مئات الترابايت من بيانات الأرصاد الجوية التاريخية.
أظهر GraphCast قدرته على التفوق على النموذج الأوروبي عالي الدقة المستخدم حاليًا (ECMWF HRES) في أكثر من 90% من الاختبارات، ما يجعله أحد أدق النماذج في العالم.
كيف يعمل؟
بدلاً من محاكاة قوانين الفيزياء المعقدة التي تحكم الغلاف الجوي — كما تفعل النماذج التقليدية — يستخدم GraphCast طريقة تعتمد على التعلم العميق لاستنتاج الأنماط والعلاقات بين الظواهر الجوية من بيانات الطقس السابقة. يتم تغذيته بخرائط عالمية لمتغيرات الطقس كل ست ساعات، مثل درجة الحرارة، الضغط، الرطوبة، والرياح، ويولد بعدها توقعات لـ 10 أيام قادمة خلال أقل من دقيقة.
الاختبارات والنتائج
تم اختبار GraphCast على عدد من الحالات الجوية المتطرفة، مثل الأعاصير والعواصف، وأثبت قدرته على التنبؤ بمسارات الأعاصير وتطورها قبل أيام من النماذج الأخرى، مما يعطي الجهات المختصة وقتًا أكبر للاستعداد. في بعض الحالات، تنبأ GraphCast بمسار الأعاصير بشكل أدق بثلاثة أيام مقارنة بالنماذج الأخرى.
فوائد بيئية وإنسانية
من خلال تقديم توقعات أسرع وأكثر دقة، يمكن أن يُستخدم GraphCast في مجموعة واسعة من التطبيقات، من الزراعة وإدارة الموارد الطبيعية، إلى التحذير المبكر من الفيضانات والعواصف. كما أنه يتطلب موارد حوسبة أقل بكثير من النماذج التقليدية، ما يجعله أكثر استدامة بيئيًا.
التحديات المستقبلية
رغم الإنجازات الكبيرة، لا يزال هناك تحديات في دمج نماذج الذكاء الاصطناعي بالكامل في مراكز التنبؤ الرسمية، نظرًا للحاجة إلى الشفافية والقدرة على تفسير نتائج النماذج. لكن الباحثين متفائلون بأن هذه الأنظمة ستعمل بشكل تكاملي مع النماذج الفيزيائية لتقديم أفضل النتائج.
الخاتمة
يبدو أن الذكاء الاصطناعي لم يعد مستقبلًا بعيدًا في مجال الأرصاد الجوية، بل واقعًا حاضرًا يغير قواعد اللعبة. ومع تطورات مثل GraphCast، فإن التنبؤ بالطقس لم يكن يومًا أكثر دقة أو سرعة، ما يمنح البشرية فرصة أفضل للاستعداد لمواجهة تقلبات الطبيعة.
