تواصل جوجل تعزيز استخدام الذكاء الاصطناعي، وهذه المرة تركز على التنبؤ بالطقس من خلال تقديم GenCast، “نموذج مجموعة عالي الدقة للذكاء الاصطناعي”. تم الإعلان عن تفاصيل هذا النموذج في ورقة بحثية نُشرت في مجلة Nature.

يلعب التنبؤ الدقيق بالطقس دورًا حاسمًا في مختلف الجوانب، بدءًا من الحياة اليومية إلى الاستعداد للكوارث وإدارة الطاقة المتجددة. تفوق GenCast على النظام الرائد الحالي ENS، الخاص بالمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، في توقعات تصل مدتها إلى 25 يومًا مقدمًا.

اعتمدت جوجل على تقنية النماذج التوليدية المستخدمة في أدوات مثل مولدات الصور بالذكاء الاصطناعي، لكنها خصصت GenCast ليكون مناسبًا لهندسة الأرض. درّبت جوجل النموذج باستخدام أربعة عقود من البيانات التاريخية المستخلصة من أرشيفات ECMWF.

لاختبار كفاءة النموذج، استخدمت جوجل بيانات الطقس التاريخية حتى عام 2018 لتدريب GenCast، ثم أجرى 1,320 توقعًا مختلفًا لعام 2019. قورنت هذه التوقعات مع نتائج نظام ENS ومع البيانات الفعلية للطقس.

أثبت GenCast تفوقه، حيث كان أكثر دقة بنسبة 97.2% من ENS، وحقق دقة بلغت 99.8% في التنبؤات التي تغطي فترات 36 ساعة أو أكثر.

كمثال عملي، اختبرت جوجل GenCast في التنبؤ بمسار إعصار هاغيبيس الذي ضرب اليابان عام 2019. أظهر النموذج مسارات محتملة (باللون الأزرق) تتباعد بمرور الوقت ولكنها تصبح أكثر تركيزًا مع اقتراب الإعصار من اليابسة، مقارنة بالمسار الفعلي (باللون الأحمر).

يوفر GenCast ميزة كبيرة للسلطات المحلية من خلال منحهم وقتًا إضافيًا للاستعداد للطقس القاسي. كما يمكن للنموذج التنبؤ بسرعات الرياح حول مزارع الرياح، وظروف الطقس فوق محطات الطاقة الشمسية، وغيرها من التطبيقات.

يعمل GenCast كنموذج مجمع، مما يعني أنه ينتج أكثر من 50 تنبؤًا باحتمالات مختلفة. يمكنه إنشاء توقعات تمتد لمدة 15 يومًا في غضون 8 دقائق فقط باستخدام Google Cloud TPU v5، بينما تستغرق النماذج التقليدية ساعات على أجهزة الحواسيب الفائقة.

أطلقت جوجل GenCast كنموذج مفتوح المصدر، وشاركت الكود والأوزان الخاصة به. كما تخطط الشركة لمواصلة التعاون مع وكالات التنبؤ بالطقس والعلماء لتحسين التنبؤات المستقبلية.

المصدر