Rainformer: شبكة استخراج الميزات المتوازنة للتنبؤ بالهطول المطري القائم على الرادار
تُعد التنبؤ بالهطول الجوي من التحديات الأساسية في بحوث المخاطر الطبيعية. يؤدي الهطول المطري الشديد، وبخاصة العواصف المطيرة، إلى خسائر فادحة في الممتلكات والأرواح. تستخدم الطرق الحالية عادةً العمليات التلافيفية لاستخراج ميزات الهطول، وزيادة عمق الشبكة لتوسيع مجال الاستقبال، بهدف الحصول على ميزات افتراضية عالمية. وعلى الرغم من بساطة هذا النهج، إلا أنه يقتصر على استخلاص ميزات محلية للهطول، مما يجعله غير حساس للهطول الشديد. يقترح هذا المقال إطارًا جديدًا للتنبؤ بالهطول الجوي يُدعى Rainformer، يتضمن وحدتين عمليتين جديدتين: وحدة استخراج الميزات العالمية، ووحدة الدمج البوابية (GFU). تمنح الوحدة الأولى قدرة قوية على تعلّم الميزات العالمية بفضل آلية الانتباه الذاتي متعدد الرؤوس القائمة على النافذة (W-MSA)، بينما تضمن الوحدة الثانية دمجًا متوازنًا بين الميزات المحلية والعالمية. يتميز Rainformer ببنية بسيطة وفعالة، ويعزز بشكل كبير دقة تنبؤات الهطول، وبخاصة في حالات الهطول الشديد. ويُقدّم حلًا واعدًا للتطبيقات الواقعية. وتُظهر النتائج التجريبية أن Rainformer يتفوق على سبعة طرق من أحدث الطرق المطورة على قاعدة البيانات القياسية، ويُقدّم رؤى أعمق لمهام التنبؤ بالهطول الشديد.