لماذا لا تستطيع محطات الطقس والذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطقس بدقة؟

وبحسب توقعات هيئة الأرصاد الجوية، ستشهد بكين أشد هطول للأمطار منذ بداية موسم الفيضانات هذا العام في 12 أغسطس، الأمر الذي جذب انتباه جميع مناحي الحياة وجعل الناس يبدأون في الاهتمام بتوقعات الطقس وطرق التنبؤ العلمي التي تقف وراءها. وفي الوقت الحاضر، تمت إضافة الذكاء الاصطناعي أيضًا إلى الملاحظات الجوية.

وبحسب توقعات هيئة الأرصاد الجوية، ستشهد بكين أشد هطول للأمطار منذ بداية موسم الفيضانات هذا العام في 12 أغسطس، وأصدرت الإدارات على جميع المستويات إشعارات تحذير مبكر.

بعد انتظار طويل دام يوما وليلة، قدمت الأمطار الغزيرة المتقطعة لمستخدمي الإنترنت الكثير من الإلهام وأثارت العديد من النكات التي تم تداولها على نطاق واسع. كما أنه يجعل الجميع فضوليين حول كيفية التنبؤ بالطقس؟ كيف نجعل توقعات الطقس أكثر دقة وتوقيتًا؟

من هو المسؤول عن توقعات الطقس، ملك التنين أم القمر الصناعي؟

في الماضي، كانت توقعات الطقس تعتمد على أدوات مراقبة الأرصاد الجوية المختلفة ومحطات الأرصاد الجوية المتعددة. تم قياس درجة الحرارة والرطوبة والضغط الجوي وغيرها من المؤشرات، وتم تلخيص نتائج المراقبة ورسمها على الرسم البياني.

تظهر هذه الصورة التغيرات في الغلاف الجوي على ارتفاعات ومستويات مختلفة، وبالتالي التنبؤ بالطقس المحتمل.

يتم اكتشاف الظروف الجوية المختلفة باستخدام مرافق مختلفة. على سبيل المثال،محطة أرضيةيمكنه قياس الرياح وهطول الأمطار وما إلى ذلك بشكل مباشر، ويمكنه أيضًا إجراء مراقبة درجة الحرارة والضغط والرطوبة والرياح، بالإضافة إلى مراقبة البرق.

ملاحظات الرادار، مثلرادار دوبلريمكن اكتشاف وقياس هطول الأمطار في الوقت الحقيقي، والمراقبة التلقائية للاستشعار عن بعد.

القمر الصناعي فنجيون الذي نعرفه هوالقمر الصناعي للأرصاد الجوية، هو توفير التصوير متعدد الأطياف، مثل الضوء المرئي أثناء النهار والليل، وصور السحب بالأشعة تحت الحمراء، والغطاء الجليدي والثلجي، والنباتات، ولون مياه المحيط، ودرجة حرارة سطح البحر، وما إلى ذلك؛

وفي الوقت الحاضر، أضافت التنبؤات الجوية أساليب أكثر موضوعية مثل نماذج التنبؤ العددية والتنبؤ الخوارزمي، فضلاً عن أنظمة التنبؤ الأكثر اكتمالاً وبيانات المراقبة.

إن علم الأرصاد الجوية معقد للغاية لدرجة أنه يمكن أن يعكس قوة بلد ما

لا يقتصر البحث في مجال الأرصاد الجوية على الرياح والأمطار، بل يشمل الدوائر الخمس الكبرى من المحيط إلى السماء، وهي الغلاف الجوي، والينابيع، والغلاف الصخري، والمحيط الحيوي، والمحيط الجليدي.

ذكر كبير مهندسي مركز الأفلام والتلفزيون التابع لإدارة الأرصاد الجوية الصينية في مقابلة مع "iScientist": "في مجال البحوث المتعلقة بالأرصاد الجوية،إن الفيزياء ضرورية لتفسير حركة الغلاف الجوي والمحيط، والكيمياء ضرورية لفهم التغيرات في المادة، والرياضيات ضرورية للعد والحساب. وراء الأرقام القليلة في توقعات الطقس تكمن كمية كبيرة من المعرفة المتراكمة من التخصصات المتعددة وأقوى قوة حاسوبية وقدرات استكشاف الفضاء في البلاد."

لقد شكلت شبكة مراقبة الطقس في بلدي نظام مراقبة ثلاثي الأبعاد. وبحسب ما أعلنته إدارة الأرصاد الجوية الصينية في مايو/أيار من هذا العام، أصبح لدى إدارة الأرصاد الجوية في بلدي الآن أكثر من 70 ألف محطة مراقبة جوية أرضية، مع معدل تغطية البلدة الوطنية 99.6 %، وزادت كفاءة وقت نقل البيانات من ساعة واحدة إلى دقيقة واحدة.

أطلقت شبكة الرادار الجوي من الجيل الجديد المكونة من 216 رادارًا بنجاح 17 قمرًا صناعيًا للأرصاد الجوية من سلسلة Fengyun، 7 منها في المدار، مما يوفر الخدمات لأكثر من 100 دولة ومنطقة حول العالم وأكثر من 2500 مستخدم في الصين.

يوجد حاليًا أكثر من 1000 قمر صناعي للأرصاد الجوية في الفضاء حول العالم، والتي يمكنها توفير كمية كبيرة من البيانات الجوية مثل الرياح والأمطار ودرجة الحرارة وما إلى ذلك. وهناك أيضًا مئات الآلاف من محطات الأرصاد الجوية على المستوى الوطني والمؤسسي على الأرض، والتي تجمع باستمرار البيانات في الوقت الفعلي.

توفر محطات الطقس على المستوى الوطني الراحة لحياة الناس، بينما توفر محطات الطقس على مستوى المؤسسات خدمات تجارية، مثل توفير بيانات الطقس الأكثر تفصيلاً للمزارع الكبيرة والأحداث الرياضية وصناعة الطيران.

قد تحدث أحداث غير متوقعة، حتى الذكاء الاصطناعي لا يستطيع التنبؤ بها

وبحسب بيانات حديثة من شبكة معلومات الصناعة الصينية، من المتوقع أن تصل إيرادات صناعة الخدمات الجوية في الصين إلى 300 مليار يوان في السنوات الخمس المقبلة.

وقد قامت العديد من الشركات الكبرى مثل GE وIBM وGoogle وPanasonic وغيرها بتوسيع خدمات البيانات الجوية وتقديمها.

 اختبار الذكاء الاصطناعي للرياح والسحابة: الشبكات العصبية 

في وقت سابق من هذا العام، أصدرت جوجل التعلم الآلي للتنبؤ بالأمطار من صور الرادارفي ورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature، ركز الباحثون في Google AI على "تطوير نموذج التعلم الآلي للتنبؤ بهطول الأمطار"اقتراح أساليب بحثية جديدة.

الطريقة الجديدة في البحث هي إنشاء نموذج للتنبؤ بهطول الأمطار على المدى القصير باستخدام أساليب تعتمد على البيانات دون استخدام أي نماذج للفيزياء الجوية. يتم استخدام الشبكات العصبية فقط لتعلم كيفية ملاءمة الفيزياء الجوية من خلال مجموعات البيانات التدريبية، دون استخدام المعرفة الأساسية المسبقة في الفيزياء الجوية.

في هذه الطريقة، يتم النظر إلى التنبؤ بالهطول باعتباره مشكلة تحويل من صورة إلى صورة، ويتم استخدام شبكة عصبية ملتوية ذات بنية U-net لتحقيق غرض التنبؤ.

 اختبار الذكاء الاصطناعي: التعرف على الصور 

في التنبؤ بالطقس، يتم تحويل بيانات الرادار إلى صور. من خلال استخراج ميزات الصورة مثل الصبغة والتشبع والسطوع، يتم استخدام طرق التعرف على الصور للتمييز بين الظواهر الجوية المختلفة، مثل المطر والثلج والبرد والندى والصقيع والضباب.

الصور الثلاث الأولى في الصف العلوي تظهر صور الرادار قبل 60 دقيقة، و30 دقيقة، و0 دقيقة من الآن، والصورة الموجودة في أقصى اليمين تظهر صورة الرادار بعد 60 دقيقة من الآن، وهي الحقيقة الأساسية للتنبؤ الآني.

اللوحة اليسرى السفلية مخصصة لأغراض المقارنة، وهي حقل المتجه الناتج عن تطبيق خوارزمية التدفق البصري (OF) لنمذجة الحمل الحراري للبيانات من اللوحات الثلاثة الأولى أعلاه.

التدفق البصري OF هو طريقة رؤية حسابية تم تطويرها في أربعينيات القرن العشرين وغالبًا ما تستخدم للتنبؤ بتطور الطقس على المدى القصير.
تُظهر الصورة الموجودة في أسفل اليمين مثالاً لتوقعات OF التي تتنبأ بهطول الأمطار بشكل جيد للغاية، لكنها تفشل في مراعاة شدة العاصفة المتناقصة.

الذكاء الاصطناعي للحوسبة عالية الأداء 

تدير شركة IBM نموذج التنبؤ بالطقس العالمي عالي الدقة (GRAF)، وهو نظام التنبؤ بالطقس العالمي عالي الدقة (GRAF). إنه أول نموذج عالمي للطقس يتم تحديثه كل ساعة وهو قادر على التنبؤ بأنظمة الطقس على نطاق صغير مثل العواصف الرعدية في أي مكان تقريبًا على الأرض.

لدعم تشغيل نظام كبير مثل GRAF، تدعم IBM 84 عقدة AC922.تم تجهيز كل عقدة بأربع وحدات معالجة رسومية من نوع Nvidia V100 و3.5 بيتابايت من مساحة تخزين IBM Spectrum Scale، ويمكنها معالجة ما يصل إلى 10 تيرابايت من بيانات الطقس يوميًا.

 الذكاء الاصطناعي يقيس الرياح والسحب: ما يقوله الذكاء الاصطناعي لا يُؤخذ بعين الاعتبار 

على الرغم من أنه يبدو الآن أن الذكاء الاصطناعي قد قدم العديد من جوانب تسريع البحث العلمي في مجال التنبؤ بالأرصاد الجوية والتنبؤ بالطقس. ومع ذلك، بعد إجراء مقابلات مع محترفين في الصناعة، علمنا أنه في مجال التنبؤ بالطقس،هناك الآلاف من العوامل التي تؤثر على تغيرات الطقس، سواء كان ذلك ضوء الشمس أو تيارات المحيط. كل متغير يتغير باستمرار وسوف يؤثر على تغير المناخ.

كلما زاد عدد المتغيرات المعنية، زادت متطلبات بيانات تدريب الذكاء الاصطناعي وقوة الحوسبة. على سبيل المثال، هطلت أمطار غزيرة في بكين أثناءسيكون هناك خطأ معين في التنبؤ والتحذير من الطقس الحملي الشديد قبل يوم واحدسواء كان الأمر يتعلق بالتحليل الشامل أو الذكاء الاصطناعي، لا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه في مجال التنبؤ بالبيانات الجوية.

ومع ذلك، ساعد هطول الأمطار المفاجئ في بكين المزيد من الناس على فهم المعرفة العلمية والجهود البحثية وراء توقعات الطقس، وهي نتيجة مثمرة وفي الوقت المناسب.

مراجع:

– iScientist: لماذا تكون توقعات الطقس غير دقيقة في بعض الأحيان؟ لقد تحدثنا مع رجل الطقس.

- جوجل:استخدام التعلم الآلي للتنبؤ بهطول الأمطار بدقة عالية》

– قلب الآلةتعزيز تحليل البيانات والتنبؤ الدقيق بالطقس والبحث الجوي المدعوم بالذكاء الاصطناعي》

– IBM https://www.ibm.com/weather/industries/cross-industry/graf

-- زيادة--