طوّر فريق بحثي مشترك من جامعة كاليفورنيا سان دييغو ونخبة من خبراء الأرصاد الجوية أول وكيل ذكاء اصطناعي متخصص في تحليل بيانات الطقس والمناخ، باسم "زيفيروس". سيُعرض هذا النموذج في مؤتمر "ICLR" الذي سيقام في ريو دي جانيرو نهاية أبريل 2025، وقد نُشرت تفاصيل البحث مسبقًا على منصة أرشيف ما قبل الطباعة. تأتي هذه الخطوة استجابة للتحديات التي تواجهها نماذج التنبؤ بالطقس المدعومة بالذكاء الاصطناعي الحالية؛ فبينما حققت هذه النماذج قفزات كبيرة في دقة التنبؤ، إلا أنها تفتقر إلى القدرة على تفسير نتائجها بلغة بشرية بسيطة أو استنتاج استنتاجات منطقية من النصوص مثل التقارير الجوية. يهدف الفريق إلى سد هذه الفجوة من خلال تمكين المستخدمين من طرح أسئلة باللغة الطبيعية والحصول على إجابات مفصلة مباشرة. يعمل الوكيل "زيفيروس" على مبدأ تحويل استفسارات المستخدمين التي تأتي بصيغة نصية إلى أكواد برمجية يمكن لنموذج لغوي ضخم معالجتها. يتم إرسال هذه الأكواد إلى خادم مخصص لتنفيذها باستخدام مجموعة من الأدوات الحسابية، ليعيد الوكيل النتائج للمستخدم بعد صياغتها بلغة طبيعية مفهومة. يتيح هذا النظام للوكيل تقييم مدى دقة مخرجاته واتخاذ قرار بتشغيل أكواد إضافية لتحسين النتائج إذا لزم الأمر، أو تقديم الإجابة النهائية مباشرة. اختبر الباحثون النموذج على مهام متنوعة تضمنت العثور على مواقع ذات ظروف جوية محددة والحصول على توقعات زمنية لمناطق معينة، حيث أحرز "زيفيروس" أداءً قويًا في هذه المهام البسيطة، بينما واجه بعض الصعوبات في رصد locations الطقس القاسي جدًا أو توليد تقارير معقدة. جرب الفريق استخدام أربعة من أحدث نماذج الذكاء الاصطناعي الضخمة لتغذية الوكيل، ولاحظوا أن جميعها قدمت دقة مماثلة في الأداء، مما يشير إلى أن التحدي الرئيسي يكمن في آلية التكامل بين اللغات والأدوات وليس في النموذج اللغوي نفسه. يُؤكد الباحثون، ومنهم دونكان واتسون-باريس من معهد سكريبتس لعلوم المحيطات، أن الهدف الأساسي هو خفض الحواجز التقنية أمام الطلاب والباحثين الجدد، مما يسرع وتيرة الاستدلال على البيانات متعددة الوسائط ويفتح آفاقًا واسعة لفهم الأرض. كما أشارت روز يو، العضوة الأخرى في الفريق من قسم هندسة الحاسب، إلى أن هذه الخطوة تمثل تقدمًا نحو ديمقراطية علوم الأرض، حيث تصبح البيانات الحرجة في متناول الجميع وسرعة الوصول إليها غير مسبوقة. تشير الآثار المترتبة لهذا البحث إلى إمكانية تطبيق هذه التقنية في مجالات أخرى تتجاوز الأرصاد الجوية، خاصة في علوم المناخ التي تتطلب التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة ومعقدة تتغير باستمرار. وبما أن التنبؤ الجوي يؤثر بشكل مباشر على الزراعة وإدارة الكوارث والنقل وإنتاج الطاقة، فإن تسهيل التحليل الدقيق لهذه البيانات يمثل تقدمًا علميًا جوهريًا. يخطط الفريق في المراحل القادمة لتعزيز النموذج باستخدام مجموعات بيانات تدريبية أكبر، بالإضافة إلى تحسين النماذج مفتوحة المصدر لتكون أكثر تخصصًا في المهام المناخية، مما يعزز من قدرة الوكيل على العمل كـ "عالم مساعد" حقيقي يدعم التقدم العلمي في مختلف التخصصات.