قفزة في التنبؤ بالطقس: جوجل تطلق نموذج WeatherNext 3 المدعوم بالذكاء الاصطناعي
تُقدم جوجل خطوة هائلة في عالم التنبؤات الجوية، حيث كشفت عن نموذجها الجديد “WeatherNext 3” الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي، مُحدثًا نقلة نوعية في دقة التوقعات الجوية بفضل استخدامه بيانات الأقمار الصناعية الخام بشكل أوسع.
على عكس النماذج التقليدية التي تعتمد على محاكاة العمليات الفيزيائية بناءً على خصائص الموقع، تعمل نماذج التعلم الآلي كـ “صناديق سوداء” تتنبأ بالأنماط المستقبلية عبر تحليل البيانات التاريخية. لكن “WeatherNext 3” يدمج لمسة من المعلومات الفيزيائية لحساب درجة حرارة السطح ونقطة الندى بدقة فائقة لأي موقع محدد، مع مراعاة طبيعة الموقع (يابسة أم محيط) وارتفاعه عن سطح البحر. وقد أدى تدريب النموذج على بيانات محطات الأرصاد الجوية السابقة المقترنة بهذه المعلومات إلى تحسينات ملحوظة في الدقة.
أبرز النتائج والتحديات التقنية
* تطوير الأداء والسرعة: حقق النموذج تحسنًا بنسبة 5% في دقة أحوال الغلاف الجوي العليا مقارنة بنموذج “WeatherNext 2” ونموذج الذكاء الاصطناعي للمركز الأوروبي (ECMWF)، مما يمنح ست ساعات إضافية من التنبؤات الدقيقة. كما تحسنت دقة حساب درجة حرارة السطح لمواقع محددة بنسبة تصل إلى 30%.
* ملاحظات على الأنماط: أظهر النموذج تفوقًا طفيفًا في التنبؤات الأولية (لمدة ست ساعات) قبل أن يستعيد تفوقه الكامل خلال مدى الـ 15 يومًا. ومع ذلك، ظهرت بعض الأنماط الغريبة مثل بقع سداسية الشكل في خرائط هطول الأمطار تعكس شكل شبكة النموذج.
* تذبذب المتوسط العالمي: يولد النموذج تنبؤات متعددة لدرجة حرارة السطح لتمثيل نطاق الاحتمالات، مما يؤدي أحيانًا إلى لقطات تظهر متوسط درجة الحرارة العالمية أعلى أو أقل من المعتاد، وهو ما يثير تساؤلات حول استقرار المتوسط العام.
يُشكل “WeatherNext 3” خطوة متقدمة للتنبؤات الجوية عبر تجاوز الاعتماد البحت على التحليل التقليدي والاستفادة المباشرة من بيانات المراقبة عالية الكثافة. وقد اعتمدته جوجل بالفعل كمصدر أساسي لمعلومات الطقس عبر خدماتها المختلفة، بما في ذلك محرك البحث، ومساعد Gemini، وخرائط جوجل.
