كيف تعمل الذكاء الاصطناعي على تسريع التنبؤ بالأعاصير وأنماط الطقس العالمية

في أوائل شهر يوليو/تموز، وبينما كان الإعصار بيريل يضرب منطقة البحر الكاريبي، أصدرت وكالة الأرصاد الجوية الأوروبية الكبرى تحذيرا بشأن احتمال وقوع كارثة. وتوقع وقد أصدرت الهيئة تحذيرات من احتمال وقوع إعصار في المكسيك. واستندت التحذيرات إلى ملاحظات عالمية من طائرات وعوامات ومركبات فضائية، والتي حولتها أجهزة كمبيوتر عملاقة بحجم الغرفة إلى توقعات.

وفي نفس اليوم، تنبأ خبراء يعملون على برنامج ذكاء اصطناعي على جهاز كمبيوتر أصغر حجماً بكثير بوصول الكويكب إلى تكساس. ولم يعتمد التنبؤ على أي شيء أكثر من ما تعلمه الجهاز مسبقاً عن الغلاف الجوي للكوكب.

وبعد أربعة أيام، في الثامن من يوليو/تموز، ضرب الإعصار بيريل تكساس بقوة مميتة، فغمر الطرق، وأسفر عن مقتل 36 شخصا على الأقل وانقطاع الكهرباء عن ملايين السكان. وفي هيوستن، تسببت الرياح العنيفة في اصطدام الأشجار بالمنازل، مما أدى إلى مقتل اثنين على الأقل من الضحايا.

إن التنبؤ الذي تم التوصل إليه في تكساس يقدم لمحة عن عالم الذكاء الاصطناعي الناشئ للتنبؤ بالطقس، حيث يتوقع عدد متزايد من الآلات الذكية أنماط الطقس العالمية المستقبلية بسرعة ودقة جديدتين. في هذه الحالة، كان البرنامج التجريبي هو GraphCast، الذي أنشأته شركة DeepMind، وهي شركة تابعة لشركة Google في لندن. إنه يقوم في دقائق وثوانٍ بما كان يستغرق ساعات في السابق.

قال ماثيو تشانتري، المتخصص في الذكاء الاصطناعي في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، وهي الوكالة التي تفوقت عليها في توقعاتها بشأن بيريل: “هذه خطوة مثيرة حقًا”. وأضاف أنه في المتوسط، يمكن لبرنامج GraphCast وشركائه الأذكياء التفوق على وكالته في التنبؤ بمسارات الأعاصير.

وقال كريستوفر إس. بريثرتون، أستاذ فخري في علوم الغلاف الجوي بجامعة واشنطن، إن الذكاء الاصطناعي الفائق السرعة قادر بشكل عام على رصد المخاطر التي قد تلوح في الأفق. وأضاف أن التحذيرات المعتادة بشأن درجات الحرارة الشديدة والرياح والأمطار الغزيرة ستكون “أكثر حداثة من الوقت الحالي”، وهو ما من شأنه أن ينقذ أرواحا لا تعد ولا تحصى.

قالت إيمي ماكجفرن، أستاذة الأرصاد الجوية وعلوم الكمبيوتر في جامعة أوكلاهوما والتي تدير معهدًا للذكاء الاصطناعي للطقس، إن التنبؤات الجوية السريعة باستخدام الذكاء الاصطناعي ستساعد أيضًا في الاكتشاف العلمي. وقالت إن المحققين في الطقس يستخدمون الذكاء الاصطناعي الآن لإنشاء آلاف الاختلافات الدقيقة في التنبؤات التي تسمح لهم بالعثور على عوامل غير متوقعة يمكن أن تؤدي إلى أحداث متطرفة مثل الأعاصير.

قال الدكتور ماكجفرن: “إنها تسمح لنا بالبحث عن العمليات الأساسية، وهي أداة قيمة لاكتشاف أشياء جديدة”.

والأمر المهم هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن تشغيلها على أجهزة الكمبيوتر المكتبية، مما يجعل هذه التكنولوجيا أسهل بكثير في التبني من أجهزة الكمبيوتر العملاقة بحجم الغرفة التي تحكم الآن عالم التنبؤ العالمي.

قالت ماريا مولينا، عالمة الأرصاد الجوية في جامعة ماريلاند التي تدرس برامج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأحداث المتطرفة: “إنها نقطة تحول. لست بحاجة إلى حاسوب عملاق لتوليد توقعات. يمكنك القيام بذلك على الكمبيوتر المحمول الخاص بك، مما يجعل العلم أكثر سهولة في الوصول إليه”.

يعتمد الناس على توقعات الطقس الدقيقة لاتخاذ القرارات بشأن أشياء مثل كيفية ارتداء الملابس، وأين يسافرون، وما إذا كان عليهم الفرار من عاصفة عنيفة.

ولكن رغم ذلك فإن التنبؤات الجوية الموثوقة تبدو صعبة المنال إلى حد غير عادي. والمشكلة هنا هي التعقيد. ذلك أن علماء الفلك قادرون على التنبؤ بمسارات كواكب النظام الشمسي لقرون قادمة لأن عاملاً واحداً يهيمن على تحركاتها ــ الشمس وجاذبيتها الهائلة.

وعلى النقيض من ذلك، تنشأ أنماط الطقس على الأرض من مجموعة من العوامل. فالانحرافات والدوران والتذبذبات ودورات الليل والنهار على الكوكب تحول الغلاف الجوي إلى دوامات مضطربة من الرياح والأمطار والسحب ودرجات الحرارة والضغوط الجوية. والأسوأ من ذلك أن الغلاف الجوي فوضوي بطبيعته. فبمجرد أن يحدث ذلك، وفي غياب أي حافز خارجي، قد يتحول الغلاف الجوي بسرعة من مستقر إلى متقلب.

ونتيجة لهذا، قد تفشل التنبؤات الجوية بعد بضعة أيام، وأحيانا بعد بضع ساعات. وتنمو الأخطاء بالتوازي مع طول مدة التنبؤ ــ التي قد تمتد اليوم إلى عشرة أيام، مقارنة بثلاثة أيام قبل بضعة عقود من الزمان. وتنبع التحسينات البطيئة من تحديث عمليات الرصد العالمية فضلا عن أجهزة الكمبيوتر العملاقة التي تقوم بالتنبؤات.

لا يعني هذا أن العمل في مجال الحوسبة الفائقة أصبح سهلاً. فالتحضيرات تتطلب مهارة وجهداً. إذ يقوم المصممون ببناء كوكب افتراضي تتقاطع فيه ملايين الفراغات من البيانات، ثم يملأون الفراغات بملاحظات الطقس الحالية.

وقد وصف الدكتور بريثرتون من جامعة واشنطن هذه المدخلات بأنها بالغة الأهمية وارتجالية إلى حد ما. وقال: “يتعين علينا أن نمزج البيانات من مصادر عديدة لنتوصل إلى تخمين حول ما يحدث في الغلاف الجوي الآن”.

وبعد ذلك، تعمل معادلات ميكانيكا الموائع المعقدة على تحويل الملاحظات المختلطة إلى تنبؤات. وعلى الرغم من القوة الهائلة التي تتمتع بها أجهزة الكمبيوتر العملاقة، فإن تحليل الأرقام قد يستغرق ساعة أو أكثر. وبطبيعة الحال، مع تغير الطقس، لا بد من تحديث التوقعات.

إن نهج الذكاء الاصطناعي مختلف جذريا. فبدلا من الاعتماد على القراءات الحالية وملايين الحسابات، يعتمد وكيل الذكاء الاصطناعي على ما تعلمه عن العلاقات السببية التي تحكم الطقس على الكوكب.

وبشكل عام، ينبع هذا التقدم من الثورة المستمرة في التعلم الآلي ــ الفرع من الذكاء الاصطناعي الذي يحاكي كيفية تعلم البشر. وتعمل هذه الطريقة بنجاح كبير لأن الذكاء الاصطناعي يتفوق في التعرف على الأنماط. فهو قادر على فرز كميات هائلة من المعلومات بسرعة ورصد التعقيدات التي لا يستطيع البشر تمييزها. وقد أدى هذا إلى تحقيق اختراقات في التعرف على الكلام، واكتشاف الأدوية، والرؤية الحاسوبية، والكشف عن السرطان.

في مجال التنبؤ بالطقس، يتعلم الذكاء الاصطناعي عن القوى الجوية من خلال مسح مستودعات الملاحظات في العالم الحقيقي. ثم يحدد الأنماط الدقيقة ويستخدم هذه المعرفة للتنبؤ بالطقس، ويفعل ذلك بسرعة ودقة ملحوظتين.

ومؤخرا، فاز فريق DeepMind الذي بنى GraphCast بجائزة الهندسة الكبرى في بريطانيا، والتي تقدمها الأكاديمية الملكية للهندسة. وأشاد السير ريتشارد فريند، وهو فيزيائي في جامعة كامبريدج والذي ترأس لجنة التحكيم، بالفريق لما أسماه “التقدم الثوري”.

وفي مقابلة، قال ريمي لام، كبير علماء GraphCast، إن فريقه درب برنامج الذكاء الاصطناعي على أربعة عقود من ملاحظات الطقس العالمية التي جمعها مركز التنبؤ الأوروبي. وقال: “إنه يتعلم مباشرة من البيانات التاريخية”. وأضاف أنه في ثوانٍ، يمكن لـ GraphCast إنتاج توقعات لمدة 10 أيام تستغرق أكثر من ساعة بواسطة حاسوب عملاق.

وقال الدكتور لام إن برنامج GraphCast يعمل بشكل أفضل وأسرع على أجهزة الكمبيوتر المصممة للذكاء الاصطناعي، ولكنه يمكن أن يعمل أيضًا على أجهزة الكمبيوتر المكتبية وحتى أجهزة الكمبيوتر المحمولة، وإن كان بشكل أبطأ.

وفي سلسلة من الاختبارات، أفاد الدكتور لام أن برنامج GraphCast تفوق على أفضل نموذج للتنبؤ بالطقس في المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى بنسبة تزيد عن 90% من الوقت. وأضاف: “إذا كنت تعرف إلى أين يتجه الإعصار، فهذا أمر بالغ الأهمية. إنه أمر مهم لإنقاذ الأرواح”.

وردًا على سؤال، قال الدكتور لام إنه وفريقه من علماء الكمبيوتر، وليسوا خبراء في الأعاصير، ولم يقوموا بتقييم مدى دقة تنبؤات GraphCast لإعصار بيريل مقارنة بالتنبؤات الأخرى.

ولكن ديب مايند، كما أضاف، أجرت دراسة عن إعصار لي، وهي عاصفة أطلسية كانت تعتبر في سبتمبر/أيلول بمثابة تهديد محتمل لنيو إنجلاند أو كندا الواقعة إلى الشرق منها. وقال الدكتور لام إن الدراسة وجدت أن جراف كاست حدد موقع هبوط اليابسة في نوفا سكوشا قبل ثلاثة أيام من توصل أجهزة الكمبيوتر العملاقة إلى نفس النتيجة.

وقد أبدى المركز الأوروبي إعجابه بهذه الإنجازات، فاحتضن مؤخراً برنامج GraphCast وبرامج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي التي طورتها شركة Nvidia وشركة Huawei وجامعة فودان في الصين. ويعرض المركز الآن على موقعه الإلكتروني خرائط عالمية لاختبارات الذكاء الاصطناعي التي أجراها، بما في ذلك نطاق التنبؤات بالمسارات التي رسمتها الآلات الذكية لإعصار بيريل في الرابع من يوليو/تموز.

يُظهر المسار الذي تنبأت به أداة GraphCast التابعة لشركة DeepMind، والمسمى DMGC على خريطة 4 يوليو، أن Beryl يصل إلى اليابسة في منطقة كوربوس كريستي في تكساس، على مقربة من المكان الذي ضربه الإعصار بالفعل.

وقال الدكتور تشانتري من المركز الأوروبي إن المؤسسة ترى أن التكنولوجيا التجريبية أصبحت جزءًا منتظمًا من التنبؤ بالطقس العالمي، بما في ذلك الأعاصير. وأضاف أن فريقًا جديدًا يبني الآن على “العمل الرائع” الذي قام به التجريبيون لإنشاء نظام ذكاء اصطناعي تشغيلي للوكالة.

وقال الدكتور تشانتري إن اعتماد هذه التقنية قد يحدث قريبًا. لكنه أضاف أن تقنية الذكاء الاصطناعي كأداة عادية قد تتعايش مع نظام التنبؤ القديم الذي يستخدمه المركز.

وقال الدكتور بريثرتون، الذي يشغل الآن منصب قائد فريق في معهد ألين للذكاء الاصطناعي (الذي أسسه بول ج. ألين، أحد مؤسسي شركة مايكروسوفت)، إن المركز الأوروبي يعتبر وكالة الأرصاد الجوية الأولى في العالم لأن الاختبارات المقارنة أظهرت بانتظام أن توقعاته تتجاوز كل التوقعات الأخرى من حيث الدقة. وأضاف أن اهتمامه بالذكاء الاصطناعي جعل عالم الأرصاد الجوية “ينظر إلى هذا ويقول: “مرحبًا، علينا أن نضاهي هذا”.

ويقول خبراء الطقس إن أنظمة الذكاء الاصطناعي من المرجح أن تكمل نهج الحاسوب العملاق لأن كل طريقة لها نقاط قوتها الخاصة.

قالت الدكتورة مولينا من جامعة ماريلاند: “كل النماذج خاطئة إلى حد ما”. وأضافت أن آلات الذكاء الاصطناعي “قد تحدد مسار الإعصار بشكل صحيح، ولكن ماذا عن الأمطار والرياح القصوى والعواصف العاتية؟ هناك العديد من التأثيرات المتنوعة” التي تحتاج إلى التنبؤ بها بشكل موثوق وتقييمها بعناية.

ومع ذلك، أشارت الدكتورة مولينا إلى أن علماء الذكاء الاصطناعي كانوا يسارعون إلى نشر أوراق بحثية توضح مهارات جديدة في التنبؤ. وقالت: “الثورة مستمرة. إنها جامحة”.

واتفق جيمي روم، نائب مدير المركز الوطني للأعاصير في ميامي، على الحاجة إلى أدوات متعددة. ووصف الذكاء الاصطناعي بأنه “تطوري وليس ثوري” وتوقع أن يستمر البشر وأجهزة الكمبيوتر العملاقة في لعب أدوار رئيسية.

وأضاف “إن وجود إنسان على الطاولة لتطبيق الوعي الظرفي هو أحد الأسباب التي تجعلنا نتمتع بمثل هذه الدقة الجيدة”.

وأضاف السيد روم أن مركز الأعاصير استخدم جوانب الذكاء الاصطناعي في توقعاته لأكثر من عقد من الزمان، وأن الوكالة سوف تقوم بتقييم البرامج الجديدة الذكية والاستفادة منها ربما.

وأضاف السيد روم: “مع تقدم الذكاء الاصطناعي بهذه السرعة، يرى كثيرون أن الدور البشري يتضاءل. لكن خبراء التنبؤ لدينا يقدمون مساهمات كبيرة. ولا يزال هناك دور بشري قوي للغاية”.