تطبيق الذكاء الاصطناعي GraphCast يتنبأ بالطقس الأكثر دقة لمدة 10 أيام في العالم

[إعلان 1]

في الاختبارات الأخيرة، تفوقت GraphCast على نظام المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) في دقة التنبؤ.

وفي بحث نُشر في مجلة Science، تمكنت GraphCast من تقديم توقعات أكثر دقة لـ90% من المعلمات البالغ عددها 1380 معلمة والتي تم اختبارها، بما في ذلك درجة الحرارة والضغط وسرعة الرياح واتجاهها والرطوبة.

الأهم من ذلك كله، أن GraphCast يتفوق بشكل كبير في التنبؤ بالأحداث الجوية الطبيعية المتطرفة.

من المتوقع أن يُحدث نظام GraphCast المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Google ثورة في صناعة الأرصاد الجوية.

في سبتمبر 2023، تنبأت GraphCast بأن الإعصار لي سيضرب ساحل نوفا سكوشا، كندا، قبل تسعة أيام من وقوع الحدث، في حين أن أدوات التنبؤ بالأرصاد الجوية التقليدية تنبأت به قبل ستة أيام فقط. علاوة على ذلك، فقد ثبت أنها أقل دقة من حيث وقت الهبوط وموقعه.

تظهر الأبحاث: "يمكن لـ GraphCast التنبؤ بمئات المتغيرات الجوية لمدة 10 أيام في جميع أنحاء العالم في أقل من دقيقة."

يجمع نموذج GraphCast بين خوارزميات التعلم الآلي و"الشبكات العصبية الرسومية" (GNNs) - وهي بنية لمعالجة البيانات المنظمة مكانيًا.

يتم تدريب النظام باستخدام البيانات الجوية المؤرشفة من قبل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية المتوسطة المدى منذ أكثر من 40 عامًا. تسمح شبكة GNN بإنشاء توقعات سريعة باستخدام الحد الأدنى من موارد الحوسبة.

تتمثل المهمة الأساسية لـ GraphCast في التنبؤ بالتفاعلات بين الظروف الجوية في مواقع مختلفة حول العالم.

ومع ذلك، وعلى الرغم من التقدم الكبير الذي أحرزته Google DeepMind، فإن التنبؤ بالطقس لا يزال يمثل مهمة صعبة.

ولكن نظام GraphCast ليس قادراً بعد على توفير المعلومات المعقدة التي تعتبر حاسمة للتنبؤ بالأحداث الجوية مثل الأعاصير.

وفي الوقت نفسه، في حين أصبحت نماذج التنبؤ التقليدية أكثر قدرة على التكيف مع تغير المناخ، فإن نماذج الذكاء الاصطناعي المدربة على البيانات التاريخية لا تزال تواجه صعوبات في التكيف مع تغير الظروف المناخية.

ومع ذلك، أعرب باحثو DeepMind عن ثقتهم في قدرة النموذج على التكيف مع أنواع مختلفة من أنظمة الطقس. يتوفر الآن إصدار تجريبي من GraphCast على موقع ECMWF.

(وفقا لإنفوسيتي)

الذكاء الاصطناعي يطلق عصرًا جديدًا من الطب الدقيق

بفضل القدرة على تحليل كميات هائلة من البيانات واكتشاف الأنماط التي لا تستطيع العين البشرية رؤيتها، يعمل الذكاء الاصطناعي على تغيير طريقة تشخيص الأمراض وتصنيفها.