طور فريق بحثي بقيادة الأستاذ المشارك هانان تشن في قسم الهندسة الكهربائية والحاسوب بجامعة كولورادو ستيت، إطاراً جديداً للذكاء الاصطناعي يهدف إلى تعزيز دقة توقعات هطول الأمطار على المدى المتوسط بواقع أسبوعين مقدماً. وقد نُشرت الدراسة حديثاً في مجلة npj Climate and Atmospheric Science، حيث يستبدل النموذج التنبؤات الأحادية بجيل متكيف من السيناريوهات المحتملة لهطول الأمطار، مما يوفر تقديراً أكثر شمولاً لاتجاهات الطقس ويطور آليات قياس عدم اليقين الجوي. ويأتي هذا المشروع امتداداً للجهود السابقة للفريق في تحسين التنبؤات قصيرة المدى وفهم الديناميكيات الجوية، مع التركيز هذه المرة على هطول الأمطار كمتغير مناخي بالغ التعقيد. ومن خلال توليد مجموعات متعددة من المخرجات، يعمل النظام على تقليل الفجوات التنبؤية وتقديم بيانات أدق لاتخاذ القرار. وتترتب على هذه الدقة محفزات عملية مباشرة لقطاعات حيوية تشمل الزراعة، وإدارة الموارد المائية، والتخطيط للطوارئ، والاستجابة السريعة للكوارث الطبيعية. ويخطط الباحثون لمواصلة تطوير هذا الإطار ليشمل نطاقات زمنية أطول، ودقة مكانية وزمنية أعلى، فضلاً عن دمج متغيرات جوية إضافية. ويهدف هذا المسار التطويري إلى ترسيخ دور الذكاء الاصطناعي كأداة أساسية في تحسين دقة النماذج المناخية، ودعم البنى التحتية الحيوية ببيانات موثوقة تعزز القدرة على التكيف مع التقلبات الجوية المتزايدة.