الذكاء الاصطناعي يحدث ثورة في توقعات الأعاصير

أظهر موسم الأعاصير في المحيط الأطلسي لعام 2025، الذي انتهى رسميًا في 30 نوفمبر، القدرات المتنامية للذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعواصف. ويقول الخبراء إنه لا مجال للعودة إلى الوراء.

في هذا الموسم، استكمل المركز الوطني للأعاصير كادره المعتاد من النماذج التقليدية بنماذج تعتمد على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك نموذج طوره Google DeepMind. ويقول خبراء التنبؤات إن نموذج الذكاء الاصطناعي هذا بالتحديد سمح لهم بالوصول إلى "الكأس المقدسة" للتنبؤ بالأعاصير: التنبؤات الدقيقة للتغيرات السريعة في شدة العاصفة.

لقد أصبحت التنبؤات التي تتنبأ بمسار الإعصار باستخدام النماذج التقليدية أكثر دقة بكثير في السنوات الأخيرة، لكن توقعات الشدة تأخرت في الموثوقية، خاصة فيما يتعلق بالتنبؤ بالتكثيف السريع.

وقد أعطى نموذج "DeepMind" المتنبئين درجة عالية من الثقة بشكل غير عادي بأن الإعصار ميليسا سيشتد بسرعة قبل حوالي ثلاثة أيام من ضربه لجامايكا كعاصفة كارثية من الفئة الخامسة. وكانت هذه هي المرة الأولى التي يتنبأ فيها المركز الوطني للتنبؤات الجوية بأن عاصفة ستصبح وحشاً من الفئة الخامسة منذ لحظة تكوينها كإعصار من الفئة الأولى.

وقد أصبح التنبؤ بالاشتداد السريع أكثر أهمية لأن التغير المناخي يؤدي إلى خضوع العواصف لهذه العملية بشكل متكرر، بما في ذلك حتى وصولها إلى اليابسة.

في توقعاتهم في ذلك الوقت وفي تحليل حديث في نهاية الموسم، أشار خبراء التنبؤات في المركز الوطني للتنبؤات الجوية على وجه التحديد إلى نموذج DeepMind على أنه يمنحهم ثقة متزايدة في التوقعات.

ووفقاً لوالاس هوجسيت، الذي يعمل كمسؤول العلوم والعمليات في المركز الوطني للتنبؤات الجوية في ميامي، فإن المتنبئين أصبحوا أكثر اعتياداً على الثقة في مخرجات النماذج التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي، حتى لو لم تكن مزاياها وعمومياتها مفهومة جيداً مثل النماذج التقليدية.

وتستند هذه النماذج التقليدية إلى الفيزياء وتستخدم معادلات رياضية معقدة لمحاكاة كيفية تحرك وتفاعل الحرارة والرطوبة والرياح وغيرها في الغلاف الجوي. يستغرق النموذج الأوروبي ونظام التنبؤ العالمي الأمريكي وهما أداتان مفضلتان لدى اللجنة الوطنية للتنبؤات الجوية منذ فترة طويلة ساعات للوصول إلى توقعات ويتطلبان استخدام حواسيب فائقة القوة لتشغيلهما.

Loading image...

في المقابل، تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على بيانات حول الظروف الجوية التاريخية وتستخدم تلك المعلومات لمحاكاة المسار المحتمل للإعصار وشدته. ويمكن تشغيلها بدقة عالية في السحابة وحتى على بعض الحواسيب المكتبية في دقائق معدودة.

ونموذج DeepMind هو عبارة عن مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يعني أنه يتم تشغيله عدة مرات في وقت واحد، كل منها بظروف جوية متفاوتة قليلاً لتحديد مدى حساسية التوقعات للاختلافات الدقيقة التي قد تكون موجودة عند بدء المحاكاة.

وهذا يمكن أن يساعد المتنبئين في الحصول على إحساس أفضل باليقين الإحصائي في التوقعات ويساعدهم على تحديد مدى الثقة في النتائج.

وقال هوغسيت في مقابلة أجريت معه: "أعتقد أنه من الواضح جداً أن نماذج الذكاء الاصطناعي هذه ستكون مفيدة، وستكون عنصراً من عناصر عملية التنبؤ بالأعاصير في المستقبل". وأضاف: "على وجه الخصوص، يبدو أن نموذج Google DeepMind هو أحد أفضل النماذج الفردية أداءً."

ومع ذلك، قلل هوغسيت من أهمية مدى جودة أداء مجموعة DeepMind أو أي نموذج آخر خلال عاصفة معينة، مشيرًا إلى أن ما يهم أكثر هو الأداء على المدى الطويل عبر موسم كامل مع عواصف متعددة.

كما حذر ممثل شركة Google DeepMind أيضًا من المبالغة في قراءة قدرات النموذج بناءً على أدائه خلال عاصفة واحدة، مثل إعصار ميليسا.

لكن جيمس فرانكلين، وهو رئيس فرع سابق في اللجنة الوطنية للقيادة المركزية الوطنية للرياح، أجرى تحليلاً ووجد أن مجموعة Google DeepMind تفوقت على جميع النماذج الحاسوبية الأخرى من حيث دقة التنبؤ بالمسار والشدة للموسم بأكمله، على الرغم من أن أداءها لم يكن متساوياً مع كل عاصفة تشكلت.

ومع ذلك، وحتى مع هذه النتيجة، لا يزال فرانكلين يحث على توخي الحذر. وقال: "هذه أداة جديدة، وفي بعض النواحي، إنها أداة أكثر صعوبة في الاستخدام من الأداة الأوروبية أو GFS". وذلك لأن نماذج الذكاء الاصطناعي بالنسبة لخبراء التنبؤات مثله، هي "نوع من الصندوق الأسود".

وقال: "إنها تبحث عن الأنماط، بشكل أساسي في البيانات السابقة. فهي ليست مرتبطة بالفيزياء. ويمكنه التوصل إلى أي إجابة يعتقد أنه يجدها في البيانات السابقة".

يمكن أن يجعل هذا الأمر من الصعب على خبراء الأرصاد الجوية تقييم موثوقية توقعات الذكاء الاصطناعي، ويفسر سبب كون القدرة على إجراء عمليات تشغيل نماذج متعددة ومختلفة قليلاً في وقت واحد ميزة مهمة لمجموعة DeepMind على وجه الخصوص. وقد اعتاد خبراء الأرصاد الجوية على نماذج أخرى للتنبؤ بمجموعات النماذج، لذا فإن استخدام نموذج يعتمد على الذكاء الاصطناعي قد يكون أكثر طبيعية إلى حد ما بالنسبة للبعض.

Loading image...

وبغض النظر عن التحديات، أوضح تحليل نهاية الموسم الذي أجراه المركز الوطني للأرصاد الجوية أن الذكاء الاصطناعي يلعب دورًا في تحسين توقعات التكثيف السريع، قائلًا "من الواضح أن هناك تقدمًا كبيرًا جارٍ".

وقال جون كانجيالوسي، كبير أخصائيي الأعاصير في اللجنة الوطنية لإدارة الأعاصير، إن التنبؤ بالأعاصير يمر بأسرع فترة تغيير شهدها خلال 20 عاماً من العمل. لكنه قال إن الأمر ليس كذلك، أي أن نماذج الذكاء الاصطناعي ستنقض على النماذج القائمة على الفيزياء، أو حتى تأخذ وظائف التنبؤ بعيداً عن البشر.

"الذكاء الاصطناعي مجرد أداة مذهلة. ولكن يرتكب أخطاء. لديه أخطاء، تمامًا مثل أي نهج آخر. لا توجد طريقة يمكن لأي من هذه النماذج أن تعطيك الإجابة الصحيحة تمامًا للمسار أو الكثافة أو البنية الإجابة الصحيحة وهي الأهم، التأثيرات".

وفي حين كان لشركات التكنولوجيا مثل جوجل ومايكروسوفت وإنفيديا السبق في تطوير نماذج الطقس والمناخ القائمة على الذكاء الاصطناعي، فإن الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي وشركاءها الدوليين يدخلون أيضًا في اللعبة بنماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة الخاصة بهم.

وستكون هذه النماذج جاهزة للاختبار خلال موسم الأعاصير في المحيط الأطلسي العام المقبل.