ليس استبدالًا، بل تكافلًا! يتطلب مستقبل علم الأرصاد الجوية الجمع العضوي بين الذكاء الاصطناعي والتنبؤ العددي
غالبًا ما ينظر المطلعون على الصناعة إلى عام 2022 باعتباره العام الأول الذي ستمكن فيه الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالطقس.
منذ هذا العام، أظهر تطبيق الذكاء الاصطناعي في مجال الأرصاد الجوية نموًا هائلاً. وقد ظهرت سلسلة من الأساليب والنماذج المبتكرة مثل NVIDIA DLWP وGoogle MetNet-2 مثل الفطر بعد المطر. وقد ظهرت نتائج "الأولى" و"الأولى" و"المبتكرة" بشكل متكرر في الداخل والخارج. لقد أظهرت الذكاء الاصطناعي نتائج مذهلة خاصة فيما يتعلق بتحسين مهارات التنبؤ. وفي غضون بضعة أشهر فقط، تم تحقيق الأهداف التي استغرقت التنبؤات الرقمية عقودًا من الزمن لتحقيقها، أو حتى أفضل.
يجب أن تعلم أن التنبؤ العددي له تاريخ يمتد إلى مائة عام. لقد ساهم في تعزيز التطور السريع لعلم الغلاف الجوي لمدة نصف قرن تقريبًا وهو النموذج السائد للتنبؤ بالطقس الحديث. في بعض السيناريوهات، تتفوق دقة التوقعات الرقمية على الذكاء الاصطناعي، مما دفع أيضًا الأشخاص في الصناعة إلى التفكير والتساؤل:فهل هذه الطريقة الكلاسيكية، التي أثبتت فعاليتها منذ قرن من الزمان، على وشك أن تلحق بها الذكاء الاصطناعي، أو تتفوق عليها، أو حتى تحل محلها بالكامل؟
وقال هوانغ وي، نائب مدير معهد شنغهاي لأبحاث الأعاصير التابع لهيئة الأرصاد الجوية الصينية: "في المستقبل المنظور،إن الجمع العضوي بين التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي والتنبؤ العددي التقليدي هو الطريقة الأكثر فعالية لتحقيق اختراقات في تكنولوجيا التنبؤ."
في الواقع، هناك علاقة اقتران طبيعية بين التنبؤ العددي والذكاء الاصطناعي. يمكن للتنبؤ العددي توفير نتائج تنبؤ قابلة للتفسير من خلال النظريات الفيزيائية والرياضية، كما يمكن للذكاء الاصطناعي استخدام المعرفة والخبرة لتحسين سرعة ودقة حسابات التنبؤ. وقد يكون التكامل بين الاثنين هو المسار الرئيسي لتطوير التنبؤات الجوية في المستقبل.
نحاول مساعدة القراء على فهم العلاقة المعقدة والاحتمالات المحتملة بين التنبؤ العددي من التفاصيل إلى السطح من خلال فرز وتحليل الماضي والحاضر للتنبؤ العددي وطرق الذكاء الاصطناعي المتطورة التمثيلية.
من النظرية إلى التطبيق، قرن من استكشاف التنبؤ العددي
في الواقع، قبل ظهور التنبؤ العددي،كانت التوقعات المستقرة المبنية على خرائط الطقس هي الوسيلة السائدة للتنبؤ بالطقس في ذلك الوقت.
قم بملء مواقع المدن ومحطات المراقبة والأنهار والبحيرات والجبال والمعالم الجغرافية الرئيسية الأخرى على الخريطة الأساسية، ثم ارسم العناصر الجوية في نفس الوقت حول العالم على هذه الخريطة لتشكيل خريطة الطقس. من خلال تحليل خرائط الطقس واستناداً إلى مبدأ أن التطور الجوي مستمر على مدى فترة زمنية قصيرة، يمكننا تمديد اتجاه الطقس الحالي لفترة زمنية والحصول على نتائج التنبؤ.
إن التوقعات المستقرة على أساس خرائط الطقس لا تستطيع أن تعكس أنماط الحركة والتغير داخل الغلاف الجوي، ومستوى توقعاتها محدود للغاية.من أجل الحصول على توقعات جوية أكثر دقة، يحاول خبراء الأرصاد الجوية إدخال أساليب الفيزياء الرياضية لدراسة القوانين الفيزيائية لتطور الطقس.تم تطوير تقنية التنبؤ المعتمدة على الوصف الكمي، والتي أصبحت فيما بعد التنبؤ العددي بالطقس.
وبمساعدة أجهزة الكمبيوتر الإلكترونية، ارتفعت التوقعات الرقمية بقوة
يتبع مسار حركة الغلاف الجوي النظرية الأساسية لميكانيكا الموائع. يعتقد عالم الأرصاد الجوية النرويجي بيكنيس أن "الحالة المستقبلية للغلاف الجوي تتحدد، من حيث المبدأ، من خلال الحالة الأولية للغلاف الجوي، ومعادلة الحركة الجوية، ومعادلة الحفاظ على الكتلة، ومعادلة الحالة، والمعادلة الديناميكية الحرارية، وما إلى ذلك". لذلك، يحاول الناس الجمع بين هذه العوامل المؤثرة في مجموعة من المعادلات لتعكس حالة الحركة الجوية، واستخدام العناصر الجوية في الوقت الحقيقي التي توفرها شبكة المراقبة الجوية كمدخلات لمجموعة المعادلات، وحل القيم المتغيرة للمعادلة بمرور الوقت، ثم الحصول على الحالة المستقبلية للغلاف الجوي.هذه هي الفكرة الأساسية للتنبؤ العددي بالطقس.
في الفترة من عام 1916 إلى عام 1919، أجرى الدكتور ريتشاردسون من المملكة المتحدة أول حساب عملي للتنبؤ العددي، لكن التجربة كانت فشلاً ذريعاً. وخلص في وقت لاحق إلى أن:يتطلب هذا النوع من التنبؤ الكثير من الحسابات.حتى مع مساعدة الآلات الحاسبة اليدوية، فمن الصعب التنبؤ بالطقس قبل وصوله. "ورغم أن هذه المحاولة لم تسفر عن نتائج جيدة، إلا أنه أوضح للعالم الخارجي عملية الحساب الأساسية، والخطوات، والمشاكل التي تواجه التنبؤ العددي بالطقس، مما يوفر تجربة تعليمية جيدة للأجيال القادمة.
في عام 1946، تم إطلاق أول حاسوب إلكتروني في العالم، وهو ENIAC، والذي بلغت سرعة الحوسبة فيه ما يصل إلى 5000 عملية إضافة في الثانية. ومنذ ذلك الحين، ظل فون نيومان، المعروف باسم "أبو الكمبيوتر"، محاطًا دائمًا بعلماء الأرصاد الجوية المتميزين من جميع أنحاء العالم. هدفهم هواستخدم أجهزة الكمبيوتر الإلكترونية التي تم اختراعها حديثًا لإجراء تنبؤات رقمية دقيقة للطقس.
في عام 1950، نجح العلماء الأمريكيون تشارني وفييرفوس وفون نيومان، استناداً إلى خبراتهم السابقة، في حساب توقعات الطقس لمدة 24 ساعة عند ضغط 500 هكتوباسكال على جهاز ENIAC لأول مرة.كانت هذه أول توقعات جوية رقمية ناجحة.وهو أيضًا رمز بارز. ومنذ ذلك الحين، دخل البحث في مجال التنبؤ العددي بالطقس مرحلة من التطور القوي، وكرس عدد لا يحصى من العلماء والمؤسسات في الداخل والخارج أنفسهم لتطوير هذا المجال.
إدارة الأرصاد الجوية الصينية: الالتزام بالبحث والتطوير المستقل وإتقان تكنولوجيا استيعاب البيانات المتغيرة رباعية الأبعاد
في عام 1975،تم تأسيس المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF).في السنة الرابعة من إنشائها، أصدرت منتجات التنبؤ بالطقس الرقمي متوسطة المدى وأسست تدريجيا مكانة رائدة في مجال التنبؤ بالطقس الرقمي في العالم. اليوم، يمتلك المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) نظام التنبؤ بالطقس الرقمي الأكثر تقدمًا في العالم. وهي تعمل مع الوكالات الوطنية للأرصاد الجوية والهيدرولوجية في 34 دولة عضو والدول الأعضاء المتعاونة لتصميم منتجات خدمات جديدة وتقييم وتشخيص جودة التوقعات. ومن المفهوم أن وكالات الأرصاد الجوية في الدول الأعضاء تتمتع بامتياز الحصول على منتجات وخدمات التنبؤات الجوية الرقمية التي يقدمها المركز في الوقت الفعلي كل يوم. وتقدم هذه الخدمات أيضًا للعملاء في أكثر من 30 دولة من خلال القنوات التجارية.
ومع ذلك، فإن الصين ليست عضوا في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى.
في المراحل الأولى من التطوير، واجه نموذج التنبؤ العددي في بلدي خيارًا: هل ينبغي عليه تقديم التنبؤ العددي الأكثر تقدمًا من المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، أو تطوير التنبؤ العددي المحلي بشكل مستقل؟ ويوفر الإدخال المباشر الوقت والجهد، ولكن تكنولوجيا التنبؤ الأساسية للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، وهي تكنولوجيا استيعاب البيانات المتغيرة رباعية الأبعاد، لم يتم الكشف عنها أبدًا لدول أخرى. "لكي لا نتعرض للخنق من قبل الدول الأوروبية والأمريكية،الصين بحاجة إلى إتقان التكنولوجيات الأساسيةوقال سون جيان، عضو فريق الهندسة والتكنولوجيا لنظام التنبؤ العددي العالمي للطقس في مركز التنبؤ العددي لنظام الأرض التابع لهيئة الأرصاد الجوية الصينية:
* استيعاب البيانات المتغيرة ثلاثية الأبعاد: يُفترض أن تكون بيانات الحالة الجوية في أوقات متعددة، مثل درجة الحرارة والرطوبة والضغط الجوي وسرعة الرياح وما إلى ذلك، في نفس الوقت ويتم حسابها من خلال نماذج التنبؤ العددي للحصول على الظروف الجوية في لحظة معينة في المستقبل.
* استيعاب البيانات المتغيرة رباعية الأبعاد: بناءً على استيعاب البيانات المتغيرة ثلاثية الأبعاد، تتم إضافة معلومات البعد الزمني لربط بيانات الحالة الجوية في أوقات متعددة، والعثور على علاقة التغيير بين البيانات، ثم تقدير الطقس المستقبلي من خلال حسابات النموذج.
تأسس المركز الوطني للمناخ عام 1995. وبعد عشر سنوات من البحث والتطوير، أطلق المركز الوطني للمناخ بنجاح نظام نموذج التنبؤ بالمناخ NCC في عام 2005. وباعتباره الجيل الأول من نظام الأعمال النموذجي للمناخ الديناميكي للتنبؤ بالمناخ على المدى القصير في بلدي، فقد تم تشغيله بسرعة ولعب دورًا لا يُحصى في الوقاية من الكوارث والتخفيف من آثارها وخدمات الدعم الأرصاد الجوية في البلاد.
ومن خلال الابتكارات المستقلة المستمرة والاختراقات، تم إطلاق أنظمة أعمال التنبؤ بنماذج المناخ قصيرة الأجل من الجيل الثاني والثالث في بلدي واحدة تلو الأخرى، لتصبح جزءًا لا غنى عنه من نظام أعمال المناخ الحديث. لتعزيز تطوير تكنولوجيا التنبؤ بالطقس بشكل أكبر، أنشأت إدارة الأرصاد الجوية الصينية قاعدة ابتكار للتنبؤ العددي ومركزًا للتنبؤ العددي، وحققت اختراقات كبيرة في استيعاب التباين الرباعي الأبعاد، وإطار ديناميكيات النموذج، وتكنولوجيا استيعاب بيانات الأقمار الصناعية.
في عام 2021، فاز نظام التنبؤ بالطقس العددي في بلدي مرة أخرى بجائزة التقدم الوطني في العلوم والتكنولوجيا، ليصبح معلمًا آخر في تطوير الصناعة. في يناير 2024، أعلنت إدارة الأرصاد الجوية الصينية أن نظام التنبؤ بالاستيعاب العالمي (CMA-GFS) V4.0 الذي طورته بشكل مستقل قد دخل حيز التشغيل رسميًا. بعد هذا التحديث، تجاوز عدد أيام التنبؤ المتاحة في نصف الكرة الشمالي 8 أيام، وتم زيادة الدقة المكانية العالمية للتنبؤ من 25 كيلومترًا إلى 12.5 كيلومترًا. حققت تكنولوجيا الاستيعاب الصينية إنجازات رائدة على المستوى الدولي.لقد أصبحت بلادي واحدة من البلدان القليلة في العالم التي طورت بشكل مستقل نظامًا عالميًا للاستيعاب المتغير رباعي الأبعاد.
على الرغم من أن التنبؤ العددي قد أحرز تقدماً كبيراً في العقود القليلة الماضية، إلا أن أجهزة الكمبيوتر العملاقة اليوم لا تزال بحاجة إلى عدة ساعات من المحاكاة لإكمال توقعات الطقس لمدة ثلاثة أيام في مواجهة كميات هائلة من بيانات المراقبة من الاستشعار عن بعد عبر الأقمار الصناعية، وملاحظات الرادار، وملاحظات الطائرات، وملاحظات السفن، والعوامات البحرية.تواجه موارد الحوسبة تحديات كبيرة في معالجة كميات هائلة من المعلومات.
موجة التكنولوجيا لا تتوقف أبدًا. مع صعود الذكاء الاصطناعي، جذبت هذه التكنولوجيا، التي "صممت لمعالجة البيانات الضخمة"، اهتمامًا واسع النطاق لأنها يمكن أن تحقق سرعات حوسبة أسرع ودقة تنبؤ أعلى وتكاليف أقل للتنبؤات الجوية.
من خلال حل ثلاث مشاكل رئيسية، يحقق التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي تحسنًا مضاعفًا في الدقة والسرعة
يمكن للتنبؤ بالطقس المبني على التعلم الآلي تدريب نماذج التنبؤ استنادًا إلى البيانات الجوية التاريخية (بما في ذلك البيانات الرصدية والتحليلية). يمكن لهذا النموذج التعرف على العوامل الموجودة في مجموعة البيانات وتعلمها والتي لا يمكن التعبير عنها بسهولة باستخدام معادلات صريحة، وبالتالي تحسين دقة التنبؤ.
ومع ذلك، لا تزال هناك العديد من التحديات التي تواجه نماذج التعلم الآلي للقفز إلى تنبؤات أكثر دقة.هناك ثلاث مشاكل رئيسية: تراكم الأخطاء التكرارية، وندرة البيانات عالية الدقة، وتنعيم توقعات الطقس المتطرفة.في السنوات الأخيرة، أطلقت كل من الأوساط الأكاديمية والصناعة جهودًا لمعالجة هذه التحديات الثلاثة الرئيسية، وتعزيز التحسين المزدوج للتنبؤات الجوية بالذكاء الاصطناعي من حيث الدقة وسرعة التنبؤات الجوية.
Pangu-Weather يحل مشكلة تراكم الأخطاء التكرارية
من حيث حل مشكلة تراكم الأخطاء التكرارية، في يوليو 2023،أطلق باحثو Huawei Cloud نموذج Pangu-Weather، وهو نموذج عالمي للتنبؤ بالطقس يعتمد على الذكاء الاصطناعي.هذا النموذج هو أول طريقة ذكاء اصطناعي تتجاوز دقة التنبؤ بها دقة نماذج التنبؤ العددي التقليدية. يمكن زيادة سرعة التنبؤ بما يزيد عن 10000 مرة. يتمتع النموذج بدقة مكانية أفقية تبلغ 0.25 درجة × 0.25 درجة ودقة زمنية تبلغ ساعة واحدة، ويغطي 13 طبقة رأسية. يمكنه التنبؤ بدقة بالخصائص الجوية الدقيقة والتنبؤ بالنتائج الجوية مثل الإمكانات والرطوبة وسرعة الرياح ودرجة الحرارة وضغط مستوى سطح البحر في ثوانٍ.
يحل Pangu-Weather مشكلة عدم كفاية الدقة في نماذج التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي منذ فترة طويلة: نظرًا لأن الظواهر الجوية ثلاثية الأبعاد بشكل أساسي، فإن نماذج التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي المستندة إلى الشبكات العصبية ثنائية الأبعاد لها قيود معينة عند معالجة بيانات الطقس ثلاثية الأبعاد غير المتساوية؛ علاوة على ذلك، تفتقر أساليب الذكاء الاصطناعي المعتمدة على البيانات إلى القيود الآلية الرياضية والفيزيائية، وستستمر في تراكم الأخطاء التكرارية أثناء تكرارات التنبؤ الطويلة.
ردًا على ذلك، اقترح فريق بانجو بشكل إبداعي محولًا ثلاثي الأبعاد خاصًا بالأرض يتكيف مع نظام إحداثيات الأرض واستخدم استراتيجية تجميع المجال الزمني الهرمي لتقليل عدد تكرارات التنبؤ.يؤدي هذا إلى تقليل خطأ التكرار.نُشر البحث في مجلة Nature تحت عنوان "التنبؤ الدقيق بالطقس العالمي متوسط المدى باستخدام الشبكات العصبية ثلاثية الأبعاد".
عنوان الورقة:https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3
على الرغم من أن Pangu-Weather نجح في تحقيق توقعات عالية الدقة تبلغ 0.25 درجة، إلا أن العديد من خبراء الأرصاد الجوية ما زالوا يأملون في الحصول على توقعات جوية ذات دقة أعلى لتحقيق نتائج توقعات أكثر تفصيلاً.
FengWu-GHR يحل مشكلة ندرة البيانات عالية الدقة
في حل مشكلة ندرة البيانات عالية الدقة، في مارس 2024،أصدر مختبر شنغهاي للذكاء الاصطناعي، بالتعاون مع المركز الوطني للأرصاد الجوية والمركز الوطني لمعلومات الأرصاد الجوية وجامعة نانجينغ لعلوم المعلومات والتكنولوجيا وجامعة هونج كونج للعلوم والتكنولوجيا ومؤسسات أخرى، نموذج التنبؤ بالطقس العالمي عالي الدقة FengWu-GHR.هذا النموذج هو أول نموذج للأرصاد الجوية يعتمد على الذكاء الاصطناعي يعمل على تحسين دقة التوقعات إلى 0.09 درجة (9 كم * 9 كم)، ويمكنه نمذجة وتوقع الطقس متوسط المدى على مستوى 10 كيلومترات. وبالمقارنة مع 0.25 درجة السابقة، فإن دقة النطاق تزيد عن 7 مرات، ويتم زيادة وقت التنبؤ الفعال من 10.75 يومًا إلى 11.25 يومًا.
نُشر البحث على arXiv تحت عنوان "FengWu-GHR: تعلم التنبؤ بالطقس العالمي متوسط المدى على مقياس الكيلومتر".
عنوان الورقة:https://arxiv.org/abs/2402.00059
بسبب محدودية تكنولوجيا المراقبة السابقة، فإن البيانات عالية الدقة نادرة. واقترح الباحثون بشكل مبتكر رسم خرائط الاتساق المكاني وتقنيات التعلم النقلي المنفصلة، والتي تزيد من النمذجة الثانوية للأنشطة الجوية الإقليمية من خلال تعلم المعرفة المسبقة للنموذج المدرب مسبقًا على بيانات إعادة التحليل منخفضة الدقة ودمجها مع كمية صغيرة من بيانات تحليل التشغيل عالية الدقة في الوقت الحقيقي.حل مشكلة ندرة البيانات عالية الدقة.
كان برنامج Pangu-Weather يستخدم نموذج تدريب منفصلًا في كل نقطة زمنية للتنبؤ لحل مشكلة تراكم الأخطاء. هذه الطريقة فعّالة، لكن تكلفة تدريبها مرتفعة جدًا. أضفنا وحدة LoRA إلى كل خطوة من خطوات عملية التنبؤ، وقمنا بتدريب كل خطوة باستخدام عدد محدود من المعلمات. هذا يُعادل إنشاء نموذج جديد لكل خطوة من خطوات التنبؤ، ولكنه يتطلب عددًا محدودًا فقط من المعلمات، مما يُقلل بشكل كبير من تكلفة الحساب. وقال سو روي، الباحث الشاب في مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي:
بالإضافة إلى ذلك، لا تتوفر سوى بيانات قليلة جدًا حول الظواهر الجوية المتطرفة. تميل نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على البيانات إلى تحسين دقة النتائج عند التنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة. كما أن تحسين دقة التنبؤات الجوية المتطرفة يُعدّ مشكلةً صعبةً تحتاج إلى حلٍّ في المستقبل.
الشفق القطبي التنبؤ بالطقس المتطرف أسرع بـ 5000 مرة
في حل مشكلة تبسيط توقعات الطقس المتطرفة، في مايو 2024،أطلقت شركة مايكروسوفت نموذجها الجوي Aurora، وهو أول نموذج أساسي جوي واسع النطاق.تم تدريب النموذج على أكثر من مليون ساعة من عمليات محاكاة الطقس والمناخ المتنوعة. بفضل تشغيله بدقة مكانية عالية تبلغ 0.1 درجة (حوالي 11 كيلومترًا عند خط الاستواء)، فإنه يستطيع التقاط التفاصيل المعقدة للحركة الجوية وتوفير توقعات الطقس الدقيقة عالية الدقة لمدة 10 أيام في أقل من دقيقة واحدة. تبلغ سرعة الحوسبة 5000 مرة أسرع من نظام التنبؤ العددي الأكثر تقدمًا IFS.
والأمر الأكثر إثارة للدهشة هو أن النموذج قادر على تحسين القدرة على التنبؤ بالطقس المتطرف، مثل التدهور السريع للأحداث الجوية المتطرفة مثل العاصفة شيالان. نُشر البحث على موقع arXiv تحت عنوان "الشفق القطبي: نموذج أساسي للغلاف الجوي".
عنوان الورقة:حttps://http://arxiv.org/abs/2405.13063
تم تصميم Aurora لمعالجة المدخلات المعيارية الذهبية غير المتجانسة وإنشاء تنبؤات بدقة ودقة مختلفة. يتكون النموذج من محول Swin ثلاثي الأبعاد مرن ومشفرات وفك تشفير تعتمد على Perceiver، قادرة على معالجة وتوقع المتغيرات الجوية عبر مستويات مكانية وضغط مختلفة.
من خلال التدريب المسبق على مجموعة بيانات كبيرة ومتنوعة ثم ضبطها بدقة لمهمة محددة، يمكن لـ Aurora التقاط الأنماط والبنية المعقدة للغلاف الجوي.حتى عند ضبطها لمهام محددة باستخدام بيانات تدريب محدودة، مثل الطقس المتطرف، فإنها لا تزال تتمتع بقدرات تنبؤية ممتازة.
بالإضافة إلى الإنجازات الثلاثة المذكورة أعلاه، فإن ظهور العديد من نماذج الأرصاد الجوية للذكاء الاصطناعي، مثل FourCastNet من NVIDIA، وGraphCast من Google DeepMind، وSwinVRNN من Alibaba، وNowcastNet التي أصدرتها جامعة تسينغهوا والإدارة الصينية للأرصاد الجوية، وFuxi من جامعة فودان، تعمل باستمرار على توسيع حدود التنبؤات الجوية للذكاء الاصطناعي.
تجدر الإشارة إلى أنه في مايو 2024، أصدرت إدارة الأرصاد الجوية في بلدي "كتالوج البيانات الخاص لتدريب نماذج الأرصاد الجوية الكبيرة باستخدام الذكاء الاصطناعي"، والذي كشف عن ستة موارد/منتجات للبيانات الضخمة، بما في ذلك الإصدار 1.5 من منتج إعادة التحليل الجوي العالمي لإدارة الأرصاد الجوية الصينية، والإصدار 4.0 من منتج نموذج الطقس العالمي للنظام العالمي للاستيعاب والتنبؤ (CMA-GFS)، والتحليل الفوري للأرصاد الجوية البحرية العالمية، ومجموعة بيانات الأعاصير المدارية العالمية، ومجموعة بيانات التجميع الأرضي العالمي، ومجموعة بيانات التجميع الجوي العلوي العالمي، وغيرها. تهدف هذه الخطوة إلى تسهيل وصول جميع قطاعات المجتمع إلى موارد البيانات بسهولة لدعم وتسريع أبحاثهم وتطويرهم وابتكاراتهم في مجال تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصةً في مجال الأرصاد الجوية.
يمكن القول أن التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي يمر بمرحلة ذهبية من التطور السريع سواء من حيث التكنولوجيا أو السياسات، وقد حظي باهتمام كبير من "الحكومة والصناعة والأوساط الأكاديمية والبحثية".
يمكن للذكاء الاصطناعي جنبًا إلى جنب مع التنبؤ العددي التقليدي أن يذهب إلى أبعد من ذلك
يُنظر إلى الذكاء الاصطناعي، باعتباره الرائد التكنولوجي الحالي والمفضل في جميع المجالات، على أنه قوة جديدة قادرة على تقويض مجال العلوم الجوية.ومع ذلك، لا تزال القدرة على تفسير الذكاء الاصطناعي ومصداقيته غير كافية.تحصل نماذج الذكاء الاصطناعي "الصندوق الأسود" على المعلومات مباشرة من كميات هائلة من البيانات ولا تحتاج إلى الامتثال لقوانين الفيزياء، مما يجعل من الصعب على خبراء الأرصاد الجوية فهم القوة الدافعة وراء توقعات الذكاء الاصطناعي.
يركز هذا النموذج على طريقة التنبؤ العددي التقليدية، ويعتمد على نظرية الديناميكيات الجوية، معبراً عنها رياضياً ومتكاملاً مع معادلات تفاضلية جزئية، ومنفذاً بتقنيات برمجة ديناميكيات الموائع. يمكنه تقديم نتائج تنبؤ موثوقة للغاية وقابلة للتفسير، وهو مكمل ضروري للغاية لأساليب الذكاء الاصطناعي.
في الواقع، يشارك خبراء الأرصاد الجوية في بلادنا بشكل نشط في الأبحاث المتطورة حول دمج الذكاء الاصطناعي والتنبؤ العددي التقليدي. في مايو 2024، نشر فريق Xu Hongxiong، الباحث في مختبر الدولة الرئيسي للطقس القاسي في الأكاديمية الصينية للعلوم الأرصاد الجوية، نتيجة بحثية رائدة. لقد نجحوا في الجمع بين نموذج التنبؤ بالطقس Pangu-weather AI مع نموذج التنبؤ العددي الإقليمي WRF-ARW. هذا هو أول تطبيق لنموذج الطقس بالذكاء الاصطناعي في قيادة التوقعات الرقمية الإقليمية. إنه لا يلتقط العمليات الفيزيائية الرئيسية للأحداث الجوية المتطرفة فحسب، بل يمدد أيضًا فترة التنبؤ الفعالة لهطول أمطار يبلغ 400 ملم إلى 8.5 أيام، مما يحسن مهارات التنبؤ بشكل كبير.
نُشرت الدراسة، التي تحمل عنوان "تحسين التنبؤ بالأمطار الغزيرة الكارثية في شمال الصين من خلال نموذج WRF الإقليمي المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Pangu"، في Environmental Research Letters.
رابط الورقة:
https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1748-9326/ad41f0
مع التطور المتزايد في مجال التنبؤ بالطقس، أصبح الجمع بين الذكاء الاصطناعي والتنبؤ العددي التقليدي إجماعًا بين معظم الخبراء. قد يكون من الصعب على الذكاء الاصطناعي أن يصبح القائد الجديد في فهم الطقس والطقس ودرجة الحرارة والرطوبة. وتحتاج طرق التنبؤ العددي الكلاسيكية التي تم التحقق منها منذ مئات السنين إلى مواكبة العصر والتكرار المستمر في سياق الطقس المتطرف المتكرر وصعوبة التنبؤ الدقيق في الأوقات المعاصرة. فقط عندما تتكامل الطرق القديمة والجديدة مع بعضها البعض يمكننا أن نأمل في احتضان واستنباط طريقة مركبة أكثر موثوقية وكفاءة في مواجهة التحديات غير المعروفة. ربما تكون هذه هي الطريقة الأفضل للتنبؤ بالطقس في المستقبل.
تستمر HyperAI في تتبع الإنجازات الرائدة في مجال AI4S.يجمع مشروع المصدر المفتوح "awesome-ai4s" أكثر من 100 تفسير لورقة AI4S.يمكن تلخيص موضوع الذكاء الاصطناعي والأرصاد الجوية على النحو التالي:
https://github.com/hyperai/awesome-ai4s
مراجع:
https://iap.cas.cn/gb/kxcb/kpwz/202004/t20200417_5551357.html
https://www.metax-tech.com/en/ndetail/12503.html
http://paper.people.com.cn/rmzk/html/2024-04/29/content_26056178.htm
https://www.eurekalert.org/news-releases/1007746