مايكروسوفت تعد بثورة في التنبؤ بالطقس

وفي ورقة بحثية نُشرت في دورية نيتشر (Nature) ومدونة مصاحبة لها هذا الأسبوع، قدمت "مايكروسوفت" تفاصيل حول نموذج أوروا (Aurora)، الذي تقول الشركة إنه قادر على التنبؤ بالظواهر الجوية بدقة وسرعة تفوق الطرق التقليدية للأرصاد الجوية.
ودربت الشركة نموذج أوروا على أكثر من مليون ساعة من البيانات من الأقمار الصناعية والرادارات ومحطات الأرصاد الجوية، بالإضافة إلى عمليات محاكاة وتنبؤات جوية، ويمكن ضبطه بدقة باستخدام بيانات إضافية للتنبؤ بظواهر جوية محددة، بحسب ما نشرته "مايكروسوفت".
وعلى الرغم من أن تدريب نموذج أورورا تطلب بنية تحتية حاسوبية ضخمة للتدريب، تقول "مايكروسوفت" إن النموذج يتميز بكفاءة عالية في التشغيل؛ إذ يُنتج توقعات في ثوانٍ مقارنةً بالساعات التي تستغرقها الأنظمة التقليدية باستخدام أجهزة الحاسوب العملاقة.
وليست نماذج الطقس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أمرًا جديدًا. فقد أصدر مختبر غوغل ديب مايند، التابع لغوغل، عددًا من هذه النماذج على مدار السنوات القليلة الماضية، بما في ذلك "WeatherNext"، الذي يزعم المختبر أنه يتفوق على بعض أفضل أنظمة التنبؤ في العالم، بحسب موقع "TechCrunch" المتخصص في أخبار التكنولوجيا.
وبالمثل، تصنف "مايكروسوفت" نموذج أورورا على أنه أحد أفضل الأنظمة أداءً في هذا المجال، وإضافة واعدة للمختبرات التي تدرس علوم الطقس.
وقالت "مايكروسوفت"، التي أتاحت شيفرة المصدر وأوزان النموذج للعامة، إنها تُدمج نمذجة الذكاء الاصطناعي لأورورا في تطبيق "MSN Weather" الخاص بها عبر إصدار متخصص من النموذج يُنتج توقعات جوبة كل ساعة، بما في ذلك توقعات السحب.

ويمكن لنموذج أورورا تقديم توقعات دقيقة لعشرة أيام مقبلة وعلى نطاقات أصغر مقارنة بالعديد من نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى المستخدمة في هذا المجال.

تستخدم النماذج التقليدية، التي شكلت أساس التنبؤات الجوية على مدى السبعين عامًا الماضية، طبقات من المعادلات الرياضية المعقدة لتمثيل العالم المادي بما في ذلك حرارة الشمس التي تُسخّن الكوكب، والرياح والتيارات المحيطية التي تدور حول الكرة الأرضية، وتشكل السحب، وما إلى ذلك.

ثم يضيف الباحثون بيانات الطقس الحقيقية ويطلبون من النماذج الحاسوبية التنبؤ بما سيحدث لاحقًا. ينظر خبراء الأرصاد الجوية إلى نتائج العديد من هذه النماذج، ويدمجونها مع تجاربهم الخاصة لإخبار الجمهور بالسيناريو الأكثر احتمالًا، بحسب تقرير لصحيفة نيويورك تايمز، اطلعت عليه "العربية Business".

وعمل هذا النظام بشكل جيد لعدة عقود، لكن النماذج معقدة للغاية وتتطلب حواسيب فائقة التكلفة. كما تستغرق سنوات طويلة لتطويرها، مما يجعل تحديثها أمرًا صعبًا، وتستغرق ساعات لتشغيلها، مما يبطئ من عملية التنبؤ.

لكن على الجانب الآخر، فإن نماذج التنبؤ بالطقس المعتمدة على لى الذكاء الاصطناعي أسرع في البناء والتشغيل والتحديث. ويقوم الباحثون بتزويد هذه النماذج بكميات ضخمة من بيانات الطقس والمناخ، ويُدرّبونها على التعرف على الأنماط. ثم، استنادًا إلى هذه الأنماط، يتنبأ النموذج بما سيحدث لاحقًا.