برنامج التوقعات الجوية المعتمد على التعلم الآلي، الذي تم تطويره بواسطة باحثي شركة DeepMind البريطانية، والمعروف باسم “GraphCast”، قادر على التنبؤ بمتغيرات الطقس لمدة 10 أيام في أقل من دقيقة واحدة بدقة تصل إلى 90٪.
يستفيد برنامج التنبؤ بالطقس الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي من فهم “آخر حالتين لطقس الأرض”، والتي تشمل المتغيرات التي حدثت خلال اختبار قبل ست ساعات، وباستخدام هذه المعلومات، يمكن لـ GraphCast التنبؤ بحالة الطقس في غضون ست ساعات.
ومن حيث الأداء العملي، أظهرت الذكاء الاصطناعي قدرته على التطبيق في الواقع، حيث توقعت الأداة وصول الإعصار “لي” إلى اليابسة في لونج آيلاند قبل 10 أيام من حدوثه، في حين تأخرت التكنولوجيات التقليدية للتنبؤ بالطقس التي كان يستخدمها خبراء الأرصاد الجوية في ذلك الوقت.
يمكن أن تستغرق التنبؤات التي تتم عن طريق عمليات محاكاة الطقس القياسية وقتاً أطول بسبب التقليدية، حيث يجب أن تأخذ النماذج في الاعتبار الفيزياء المعقدة وديناميكيات السوائل لإجراء توقعات دقيقة.
ولا تتفوق الخوارزمية المتنبأة بالطقس على التقنيات التقليدية في توقع أنماط الطقس فحسب من حيث الوتيرة والحجم، بل يمكن لـ GraphCast أيضًا التنبؤ بالأحداث الجوية العنيفة، مثل الأعاصير المدارية والموجات الحرارية القصوى في المناطق. بالإضافة إلى ذلك، يمكن إعادة تدريب الخوارزمية باستخدام البيانات الحديثة، ومن المعتقد أن العلماء لا يتوقعون تحسنًا إلا في التنبؤ بتقلبات أنماط الطقس التي تتزامن مع التغيرات الكبرى وتتفق مع تغير المناخ.
في الوقت القريب قد يظهر خدمة GraphCast، أو على الأقل أساس خوارزمية الذكاء الاصطناعي التي تدعم توقعاتها في خدمات إضافية، ووفقًا لتقرير Wired، من الممكن أن تقوم جوجل بدراسة كيفية دمج GraphCast في منتجاتها. كما يوجد دعوات لتطوير نماذج قادرة على تقديم قراءات أكثر دقة حول توقيت حدوث الظواهر الجوية القاسية وأهم من ذلك، توقعات شدة الأعاصير.
