تؤثر دقة التنبؤات الجوية ومدة التنبؤ بها بشكل مباشر على الوقاية من الكوارث، والإنتاج الزراعي، وتوزيع الموارد العالمية. فمن الإنذارات قصيرة المدى إلى التنبؤات المناخية الموسمية وحتى طويلة المدى، تتزايد التحديات التقنية بشكل كبير مع كل خطوة للأمام. وبعد سنوات من التطوير في مجال التنبؤات الجوية العددية التقليدية، أعطى الذكاء الاصطناعي دفعة جديدة لهذا المجال. ففي السنوات الأخيرة، حققت نماذج التنبؤ الجوي القائمة على الذكاء الاصطناعي إنجازات كبيرة في التنبؤات متوسطة المدى، حيث بلغ أداؤها مستوى يُضاهي أو حتى يتفوق على النماذج الديناميكية التقليدية المتقدمة.

تعتمد معظم نماذج الذكاء الاصطناعي الشائعة للتنبؤ بالطقس حاليًا على بنية الانحدار الذاتي، والتي تعمل من خلال الاستقراء والتعلم التكراري من البيانات التاريخية حول التغيرات الجوية قصيرة المدى للتنبؤ بالأحوال الجوية خلال الساعات القليلة القادمة. ويُحقق هذا النوع من النماذج أداءً جيدًا في التنبؤات متوسطة المدى.ومع ذلك، عند التوسع إلى نطاقات طويلة الأجل مثل النطاقات شبه الموسمية إلى الموسمية (S2S)، فقد واجهت هذه الدراسة عقبة أساسية.

تعتمد التنبؤات طويلة الأجل على الأساليب الاحتمالية، بينما لا تستطيع نماذج الانحدار الذاتي التنبؤ إلا من خلال تكرارات متكررة، مما يؤدي إلى تراكم مستمر للأخطاء ويجعل المعايرة صعبة. ويكمن التناقض الأساسي في:الهدف من التدريب هو تعلم الأنماط قصيرة المدى، بينما يتطلب التنبؤ طويل المدى بناء نماذج احتمالية يمكنها تحديد المعدل البطيء لتقلب المناخ.

للتغلب على هذا القيد، بدأ الباحثون باستكشاف مسارات جديدة للتنبؤ بخطوة واحدة. ومع ذلك، ظهرت مشكلات جديدة: عند تدريب نماذج طويلة الأجل بخطوة واحدة بناءً على بيانات إعادة التحليل الموجودة، قد يحدث فرط التخصيص بشكل كبير بسبب ندرة عينات البيانات، ولا يمكن ضمان موثوقية النموذج.

وفي هذا السياق،قام فريق بحثي من شركة NVIDIA Research، بالتعاون مع جامعة واشنطن، بتطوير طريقة جديدة للتقطير بعيد المدى.تعتمد الفكرة الأساسية على استخدام نموذج الانحدار الذاتي، الذي يتميز بقدرته على توليد تقلبات جوية واقعية، كنموذج "معلم" لتوليد كميات هائلة من البيانات المناخية الاصطناعية من خلال محاكاة سريعة ومنخفضة التكلفة؛ ثم تُستخدم هذه البيانات لتدريب نموذج "طالب" احتمالي. لا يحتاج نموذج الطالب إلا إلى إجراء عملية حسابية واحدة لتوليد تنبؤات طويلة المدى، متجنبًا تراكم أخطاء التكرار ومتجاوزًا مشكلة معايرة البيانات المعقدة.

يختلف هذا النهج عن إطار النمذجة الانحدارية الذاتية، إذ يقوم بدلاً من ذلك بضغط بيانات مناخية واسعة النطاق في نموذج توليدي شرطي، متجاوزًا بذلك قيود محدودية بيانات التدريب في الدراسات السابقة. استخدم البحث نموذجًا انحداريًا ذاتيًا مقترنًا قادرًا على محاكاة مناخ قرن كامل بثبات كمعلم، مُولِّدًا عينات تدريبية تتجاوز بكثير نطاق السجلات الواقعية. تُظهر التجارب الأولية أن النموذج المُدرَّب بناءً على هذا النموذج يُؤدي أداءً مماثلاً لنظام التنبؤ المتكامل ECMWF في التنبؤات من صيف إلى صيف، ويتحسن أداؤه باستمرار مع زيادة حجم البيانات المُصنَّعة، مما يبشر بتحقيق تنبؤات مناخية أكثر موثوقية واقتصادية في المستقبل.

تم نشر نتائج البحث ذات الصلة، بعنوان "التقطير بعيد المدى: تقطير 10000 عام من المناخ المحاكي في نماذج الطقس بالذكاء الاصطناعي ذات الخطوات الزمنية الطويلة"، على موقع arXiv.

أبرز الأبحاث:

* تجاوز الحد الزمني لبيانات الرصد الحقيقية، باستخدام نماذج الأرصاد الجوية بالذكاء الاصطناعي لتوليد بيانات مناخية اصطناعية لأكثر من 10000 عام، مما يُمكّن النموذج من تعلم أنماط المناخ بطيئة التغير التي لم يتم عرضها بالكامل في عمليات الرصد الفعلية؛

* نقترح طريقة تقطير طويلة المدى يمكنها إخراج نموذج تنبؤ احتمالي طويل المدى بحساب خطوة واحدة فقط، مما يتغلب على تراكم الأخطاء ومشاكل عدم الاستقرار الناتجة عن مئات التكرارات في إطار الانحدار الذاتي التقليدي؛

* بعد تكييف النموذج مع بيانات العالم الحقيقي، وصلت مهارة النموذج في التنبؤات الموسمية إلى مستوى مماثل لمستوى النظام التشغيلي للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى.

عنوان الورقة:https://arxiv.org/abs/2512.22814 تابع حسابنا الرسمي على WeChat وأجب بكلمة "تقطير عن بعد" في الخلفية للحصول على ملف PDF كامل.

مزيد من أوراق البحث الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي: https://hyper.ai/papers

مجموعات البيانات: إطار عمل لتوليد وتصنيف وتقييم بيانات المناخ الاصطناعية

في تقييم قدرة التنبؤ المتكاملة المعتمدة على الزمن لنموذج التقطير لمسافات طويلة، قامت هذه الدراسة أولاً بالتحقق من صحتها في تجارب نموذج مثالي خاضع للتحكم.تم أخذ جميع بيانات التقييم من بيانات المحاكاة المحفوظة بواسطة نموذج المعلم التراجعي الذاتي DLESyM (نموذج نظام الأرض للتعلم العميق).علاوة على ذلك، لم يُستخدم هذا الإعداد مطلقًا أثناء تدريب نموذج التقطير. كان الهدف الأساسي من هذا الإعداد هو دراسة أداء نموذج التقطير ذي الخطوات الطويلة ونموذج DLESyM التعليمي في التنبؤ بظروف جوية محاكاة غير مسبوقة عندما لم تكن الشروط الأولية محددة بالكامل، مما يضمن موضوعية التقييم.

لم يقتصر التقييم على استخدام مقاييس حتمية مثل متوسط الجذر التربيعي للخطأ (RMSE)، بل شمل أيضًا استخدام مقياس احتمالية الترتيب المستمر (CRPS)، وهو أداة تقييم احتمالية للتنبؤ، لقياس أداء التنبؤ بشكل أكثر شمولية. وقد اختار الباحثون ثلاثة نماذج تنبؤية ذات آليات تنبؤ مختلفة لاختبارها.

* الإطار الزمني متوسط المدى:

بالنسبة للتنبؤ اليومي المتوسط لمدة 7 أيام (المعلمات N=28، M=4)، تم استخدام البيانات المحفوظة من 1 يناير 2017 إلى 10 مارس 2019 (السنة المحاكاة)، مع تحديد تاريخ أولي كل يومين، مما أدى إلى أكثر من 400 عينة.

* الإطار الزمني من S2S:

بالنسبة للتنبؤ الأسبوعي المتوسط لمدة 4 أسابيع (المعلمات N=112، M=28)، تم استخدام البيانات من 1 يناير 2017 إلى 16 مايو 2021 (السنة المحاكاة)، مع تاريخ أولي كل 4 أيام، كما تجاوز حجم العينة 400.

* الصلاحية الموسمية:

بالنسبة للتنبؤ الشهري المتوسط لمدة 12 أسبوعًا (المعلمات N=336، M=112)، تم استخدام البيانات من 1 يناير 2017 إلى 28 سبتمبر 2025 (السنة المحاكاة)، مع اختيار تاريخ أولي كل 8 أيام، مما أدى إلى حجم عينة يبلغ حوالي 400.

لضمان الاستقلالية، قسّم الباحثون بيانات محاكاة مناخية اصطناعية، مُولّدة بواسطة برنامج DLESYM، تغطي ما يقارب 15000 عام، إلى مجموعتين: مجموعة تدريب (751 TP3T، أي ما يقارب 11000 عام) ومجموعة تحقق (251 TP3T)، وذلك بناءً على انتماء كل مجموعة إلى نموذج مُجمّع. ثم درّبوا نماذج تقطير مستقلة لكل فترة تنبؤ. واعتمد توليد هذه البيانات الاصطناعية استراتيجية متوازية: حيث تم اختيار 200 تاريخ أولي بالتساوي بين 1 يناير 2008 و31 ديسمبر 2016، بحيث يُمثل كل تاريخ محاكاة مدتها 90 عامًا.وقد أسفر ذلك عن بيانات مناخية تغطي ما مجموعه 18000 عام.

الهدف النهائي لهذا البحث هو تطبيق النموذج المُدرَّب على التنبؤات المناخية طويلة الأجل في العالم الحقيقي. ومن المهم الإشارة إلى أن "المناخ النموذجي" الناتج عن التشغيل طويل الأجل لنموذج DLESyM يختلف عن المناخ في العالم الحقيقي. لذا، عند نقل النموذج إلى تطبيقات عملية، يجب معالجة مشكلة "نقل المجال" هذه كعنصر أساسي.

التقطير عن بعد: ابتكار مزدوج يجمع بين "تقطير البيانات" و"المعايرة الاحتمالية"

تكمن الفكرة المبتكرة وراء طرق التقطير لمسافات طويلة في...يستخدم نموذج الانحدار الذاتي ذو الخطوة القصيرة الذي يمكن أن يعمل بثبات لفترة طويلة كـ "معلم" لتدريب نموذج "طالب" يمكنه إخراج تنبؤات طويلة المدى بخطوة حسابية واحدة فقط.وهذا يتجنب بشكل أساسي مشكلة تراكم الأخطاء الناتجة عن مئات التكرارات في إطار الانحدار الذاتي التقليدي.

على وجه التحديد، يُحدد الباحثون هدفًا للتنبؤ طويل الأجل - وهو متوسط الحالة خلال فترة زمنية مستقبلية - انطلاقًا من التسلسل المتجدد طويل الأجل للنموذج المُعلِّم. ثم يتعلم النموذج المُستَقبَل مباشرةً توزيع الاحتمالية الشرطية من الحالة الأولية إلى هذا الهدف طويل الأجل. تكمن القيمة الأساسية للنموذج المُعلِّم في قدرته على توليد كميات هائلة من البيانات الاصطناعية بكفاءة، تتجاوز بكثير حجم بيانات إعادة التحليل الأصلية، مما يحل مشكلة ندرة عينات التدريب اللازمة للتنبؤات طويلة الأجل.

ولتحقيق هذا الهدف،تستخدم هذه الدراسة نموذج DLESYM باعتباره "المعلم".تم تهيئة النموذج باستخدام بيانات إعادة تحليل ERA5، ويتنبأ بمتغيرات رئيسية مثل درجة حرارة سطح البحر، ودرجة حرارة الهواء، والارتفاع الجيوبوتنشالي. صمم الباحثون استراتيجية فعالة لتوليد البيانات: حيث تم اختيار 200 تاريخ أولي بشكل متساوٍ بين عامي 2008 و2016، وأُجريت عمليات المحاكاة بالتوازي على مدى 90 عامًا، مما أسفر عن 18000 عام من بيانات المناخ الاصطناعية. وبفضل القدرات الحاسوبية الفائقة، استغرقت عملية توليد البيانات بضع ساعات فقط، مما يُظهر بوضوح مزايا كفاءة محاكاة المناخ بالذكاء الاصطناعي. بعد فحص الجودة، استُخدمت بيانات صالحة لما يقرب من 15000 عام لتدريب النموذج والتحقق من صحته لاحقًا.

يستخدم نموذج "الطالب" بنية نموذج الانتشار الشرطي وهو مصمم خصيصًا للتنبؤ الاحتمالي.يهدف هذا البحث إلى نمذجة العلاقة المعقدة بين أحوال الطقس المستقبلية طويلة الأجل وظروف الإدخال (مثل متوسط الأحوال الجوية اليومية للأيام الأربعة السابقة). يعتمد تصميم النموذج على شبكة UNet مُحسّنة مُكيّفة مع شبكة HEALPix، والتي تُجسّد بفعالية التبعيات المكانية والزمانية لحقل الطقس العالمي من خلال إدخال تضمينات مكانية قابلة للتعلم وتضمينات زمنية دورية. خلال عملية التدريب، استخدم الباحثون استراتيجية مُحددة لجدولة الضوضاء لضمان تعلّم النموذج للخصائص على جميع مستويات البيانات.

لمعايرة عدم اليقين في التنبؤات الاحتمالية بدقة، تقدم هذه الدراسة بشكل مبتكر "التوجيه الخالي من المصنفات".يسمح ذلك بالتحكم المرن في تشتت مجموعة التنبؤات عن طريق ضبط معلمة وزن بسيطة أثناء مرحلة استدلال النموذج.وهذا يسمح بتحقيق توازن مثالي بين خطأ التنبؤ والتنبؤ الدقيق، مما يسهل توليد تنبؤات احتمالية معايرة بشكل جيد.

لتمكين النموذج من أداء مهام التنبؤ في العالم الحقيقي، طبقت هذه الدراسة استراتيجية مزدوجة لمعالجة مشكلة "انزياح المجال". أولًا، طُبقت تصحيحات انحياز المناخ لتصحيح الاختلافات المنهجية بين البيانات المحاكاة والملاحظات الحقيقية عند الحالة المتوسطة. ثانيًا، جرى ضبط النموذج بدقة باستخدام بيانات إعادة تحليل ERA5 محدودة، مع تحديث بعض المعلمات الرئيسية فقط في الشبكة. وقد سمح هذا للنموذج بالاحتفاظ بالأنماط المستخلصة من البيانات الاصطناعية الضخمة مع تحسين التكيف مع خصائص الغلاف الجوي الحقيقي. أخيرًا، جرى تقييم قدرة النموذج التنافسية في سيناريوهات العالم الحقيقي من خلال مقارنته بأنظمة تشغيلية رائدة مثل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF).

إنجازات في أبعاد متعددة: بيانات قابلة للتطوير، وتوقعات قابلة للمعايرة، ومهارات تضاهي أنظمة الأعمال من الدرجة الأولى.

من خلال سلسلة من التجارب، تحققت هذه الدراسة بشكل منهجي من أداء وإمكانات نموذج التقطير لمسافات طويلة في أربعة مجالات: تأثير حجم بيانات التدريب، ومعايرة عدم اليقين في التنبؤ، ومهارات التنبؤ متعددة الأوقات، والمقارنة المعيارية مع الأنظمة التشغيلية.

أولًا، أكدت هذه الدراسة صحة الفرضية الأساسية، وهي أن زيادة كمية بيانات التدريب الاصطناعية يمكن أن تُحسّن بشكل كبير من قدرة النموذج على التنبؤ. وكما هو موضح في الشكل أدناه، فإن النموذج الذي تم تدريبه باستخدام بيانات محاكاة لأربعين عامًا فقط قد عانى من فرط التخصيص بسرعة، بينما أظهر النموذج الذي تم تدريبه على بيانات اصطناعية لحوالي 11000 عام (DLESyM10K) منحنى تعلم مستقرًا. والأهم من ذلك،تؤدي الزيادة في حجم البيانات بشكل مباشر إلى تحسين مهارات التنبؤ:في توقعات درجات الحرارة لمدة أربعة أسابيع، انخفضت درجة CRPS بمقدار 14%. وهذا يُظهر لأول مرة أن استخدام نماذج الانحدار الذاتي لتوليد بيانات اصطناعية واسعة النطاق يمكن أن يُسهم بفعالية في بناء نماذج تنبؤ طويلة الأجل أكثر قوة.

تستخدم هذه الدراسة تقنية "التوجيه بدون تصنيف" لمعايرة تشتت التنبؤات الاحتمالية. ومن خلال ضبط قوة التوجيه، يمكن التحكم في تشتت مجموعة التنبؤات، مما يحقق توازنًا مثاليًا مع أخطاء التنبؤ. وتُظهر التجارب أن...عندما يتم ضبط قوة التوجيه على 1، يمكن للنموذج أن يحقق معايرة جيدة تلقائيًا؛إذا لزم إجراء تعديلات، يمكن تعديل المعلمة بسهولة أثناء مرحلة الاستدلال. وهذا يوفر طريقة معايرة فعالة ومرنة للتنبؤ الاحتمالي.

يُظهر النموذج أداءً قويًا في التنبؤات متوسطة المدى، والتنبؤات من شبه الموسمية إلى الموسمية (S2S)، والتنبؤات الموسمية.في التنبؤات متوسطة المدى، يُظهر النموذج متانة عالية في مواجهة الأخطاء الأولية، وتساعد خصائصه في النمذجة الاحتمالية على تخفيف الشكوك في الظروف الأولية. أما في التنبؤات الأكثر تعقيدًا من فصل الصيف إلى فصل الشتاء والتنبؤات الموسمية، يتفوق نموذج DLESyM10K بشكل ملحوظ على المعايير المناخية، لا سيما في المناطق التي يمكن التنبؤ بها بدرجة عالية مثل المناطق الاستوائية والمحيطات. والجدير بالذكر،يحقق مستوى مهارة مماثل لمستوى نموذج المعلم التراجعي الذاتي مع مئات التكرارات من خلال عملية حسابية أحادية الخطوة.وهذا يدل على كفاءة الإطار.

عند نقل النموذج إلى التنبؤات الجوية الواقعية، عالجت عمليات الضبط الدقيق وتصحيح الانحياز التباين بين "مناخ النموذج" والمناخ الفعلي. وتُظهر المقارنة مع النظام التشغيلي للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) ما يلي:بعد الضبط الدقيق، أصبحت مهارة التنبؤ بدرجة الحرارة لمدة 4 أسابيع لنظام DLESyM10K قريبة جدًا من مهارة نظام ECMWF، وكلاهما أفضل بكثير من المعيار المناخي.يكشف التحليل الإقليمي أن لكل نموذج نقاط قوة في مناطق جغرافية مختلفة؛ فعلى سبيل المثال، يتفوق نموذج DLESyM10K في أجزاء من الأمريكتين ووسط أفريقيا. وهذا يُظهر قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على منافسة أنظمة الأعمال المتقدمة، مع إبراز قيمته المتميزة.

باختصار، تُدرّب طريقة التقطير بعيد المدى، من خلال الجمع بين قياس البيانات والنمذجة الاحتمالية أحادية الخطوة، نموذج انتشار شرطي قادر على إخراج تنبؤات احتمالية طويلة الأجل بخطوة واحدة، وتحقق معايرة مرنة لعدم اليقين من خلال دمج تقنيات توجيه لا تعتمد على المصنفات. تُظهر التجارب أن...وقد حققت هذه الطريقة أداءً مماثلاً للنظام التشغيلي للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) في التنبؤات الموسمية الفرعية إلى الموسمية.لا يوفر هذا النموذج نهجًا جديدًا للتنبؤات الجوية طويلة المدى فحسب، بل يضع أيضًا الأساس لبناء نموذج توليدي عام يخدم استكشاف علوم المناخ.

يساهم التعاون العالمي بين الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحثية في تسريع التحول التكنولوجي في مجال الأرصاد الجوية

يُعدّ استخدام الذكاء الاصطناعي لتوليد بيانات اصطناعية لمعالجة اختناقات البيانات في التنبؤات طويلة الأجل اتجاهاً هاماً للأوساط الأكاديمية والصناعية لتعزيز الابتكار في مجال التنبؤات الجوية. وقد ظهرت سلسلة من الممارسات البحثية والهندسية المتطورة، التي تدفع باستمرار التنبؤات الجوية طويلة الأجل من الاستكشاف النظري إلى التطبيق العملي.

في الأوساط الأكاديمية، أصبح التعاون متعدد التخصصات عنصراً أساسياً للتغلب على التحديات التكنولوجية الجوهرية. على سبيل المثال،مبادرة الذكاء الاصطناعي للمناخ (AICE) التابعة لجامعة شيكاغوتُكرّس هذه المنظمة، التي تضم خبراء في علوم المناخ وعلوم الحاسوب والإحصاء، جهودها لخفض تكاليف الحوسبة اللازمة للتنبؤات المناخية بشكل ملحوظ. وقد مكّنت تقنيتها من إنتاج تنبؤات عالية المستوى باستخدام أجهزة حاسوب محمولة عادية، ومن المتوقع أن تُسهم في تضييق الفجوة في قدرات التنبؤ بالطقس بين مختلف المناطق.

قامت جامعة كامبريدج، بالتعاون مع معهد تورينج والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى ومؤسسات أخرى، بتطوير نظام Aardvark Weather، وهو نظام تنبؤات يعتمد على البيانات من البداية إلى النهاية.يستطيع هذا النظام دمج بيانات رصد متعددة وإخراج تنبؤات الشبكة العالمية وتنبؤات المحطات المحلية في آنٍ واحد، مُظهِرًا أداءً يُضاهي النماذج العددية التشغيلية المُحسَّنة في فترات تنبؤ تصل إلى 10 أيام. ويتماشى نهج النمذجة الشامل الخاص به بشكلٍ وثيق مع الهدف الأصلي المتمثل في تبسيط عملية التنبؤ من خلال التقطير بعيد المدى، مُقدِّمًا نموذجًا تقنيًا لتحسين دقة التنبؤات طويلة الأجل.

* انقر للعرض طقس حيوان آكل النمل تحليل معمق:أصدرت مجلة Nature وجامعة كامبريدج وآخرون أول نظام للتنبؤ بالطقس يعتمد على البيانات من البداية إلى النهاية، مما يزيد من سرعة التنبؤ بعشرات المرات

* عنوان الورقة البحثية: التنبؤ بالطقس القائم على البيانات من البداية إلى النهاية
* عنوان الورقة:

https://www.nature.com/articles/s41586-025-08897-0

في القطاع الصناعي، تركز الممارسات الابتكارية بشكل أكبر على التنفيذ الهندسي وتطبيق التقنيات بناءً على سيناريوهات محددة. وتعمل شركات التكنولوجيا باستمرار على توسيع آفاق الذكاء الاصطناعي في مجال الأرصاد الجوية من خلال المشاركة الفعّالة في التعاون بين الصناعة والأوساط الأكاديمية والبحثية، بالإضافة إلى البحث والتطوير المستقلين. على سبيل المثال،شاركت مايكروسوفت وجوجل ديب مايند ومنظمات أخرى بشكل كبير في تطوير نظام الطقس آردفارك.يمكن الاستفادة من نقاط قوة جوجل ديب مايند في معالجة البيانات واسعة النطاق وهندسة التعلم العميق لتحسين كفاءة ودقة النماذج المناخية. علاوة على ذلك، توفر خبرة جوجل ديب مايند في النماذج التوليدية ومعايرة التنبؤات الاحتمالية رؤى مهمة لحل مشكلات مثل التحكم في تشتت البيانات في عمليات التقطير لمسافات طويلة.

في الوقت نفسه، تعمل الشركات بنشاط على تعزيز تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي للأرصاد الجوية في سيناريوهات محددة. فعلى سبيل المثال، من خلال التعاون مع إدارات الحدائق العامة ودوائر الطوارئ، تدمج هذه الشركات تقنيات التنبؤ الدقيق طويل الأجل في أنظمة ذكية للوقاية من الكوارث. ومن خلال محاكاة شاملة لتطور الكوارث، توفر هذه الشركات خدمات تنبؤ مخصصة لسيناريوهات مثل سلامة الحدائق العامة، وجدولة إدارة المياه، والإنتاج الزراعي، مما يضمن استفادة المستخدمين النهائيين من قيمة التنبؤات الجوية طويلة الأجل.

لم تقتصر هذه الاستكشافات من الأوساط الأكاديمية والصناعية على التحقق من جدوى الأساليب التقنية التي تمثلها عملية تقطير البيانات والنمذجة أحادية الخطوة فحسب، بل شكلت أيضًا تدريجيًا حلقة حميدة من "الاختراقات الأكاديمية التي تقود الاتجاه والابتكار الهندسي الذي يدفع التنفيذ"، مما يعزز بشكل مشترك التطوير المستمر للتنبؤات الجوية العالمية بالذكاء الاصطناعي نحو اتجاه أكثر دقة وكفاءة وشمولية.

روابط مرجعية:
1.https://climate.uchicago.edu/entities/aice-ai-for-climate/