لقد تعلم الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة النادرة

لقد تعلمت أنظمة التنبؤ من الملاحظات التاريخية لسنوات عديدة وقامت بعمل جيد في التعامل مع دورات الطقس العادية. ولكن عندما يتغير المناخ بسرعة، تنشأ مشكلة. يجب أن تتعامل النماذج مع أحداث لا يوجد لها مثيل في الماضي. يقارن جاكوب لاندسبيرج من جامعة بوسطن الأمر بمحاولة “التنبؤ بالمستقبل بناءً على مناخ الأمس”.

وبالنسبة للحالات الشاذة النادرة – مثل هطول الأمطار على مدى آلاف السنين أو موجات الحر التي تدفع درجات الحرارة إلى ما هو أبعد من المعتاد – فإن البيانات المتاحة قليلة للغاية. لقد عزز الذكاء الاصطناعي الأساليب الكلاسيكية، لكن الذكاء الاصطناعي يواجه أيضًا نفس القيد.

مخطط توقعات جديد

يتبع فريق دولي من علماء المناخ والمتخصصين في التعلم الآلي نهجًا تجريبيًا. قرر العلماء الجمع بين نموذج المناخ الحسابي، وجهاز رياضي لتحليل الأحداث النادرة، ونظام الشبكة العصبية. مثل هذا الهجين يستبعد السيناريوهات غير المهمة ويركز فقط على مسارات تطور الغلاف الجوي التي يمكن أن تؤدي في الواقع إلى حالات متطرفة.

ويؤكد الفيزيائي بيدرام حسن زاده من جامعة شيكاغو على هذه الاستراتيجية “قد يكون الطريق إلى المستقبل”. وقدم الفريق النتائج في arXiv ويستعد لمناقشته في المؤتمرات العلمية.

لماذا يخطئ الذكاء الاصطناعي؟

غالبًا ما تحدث الأحداث المتطرفة مرة كل بضع مئات أو حتى ألف عام، لذلك لا تملك الخوارزميات سوى شريحة زمنية ضيقة تحت تصرفها – ما يقرب من 40 عاما من الملاحظات. يؤدي هذا النقص في أمثلة التدريب إلى حقيقة أن الشبكات العصبية تعمل بثقة مع الطقس المتوسط، ولكنها تضيع في مواجهة العواصف ذات القوة غير المسبوقة.

ومن الأمثلة النموذجية على ذلك هطول الأمطار الذي هطل على دبي في ربيع عام 2024 وتجاوز معدل هطول الأمطار لمدة عام تقريبًا. اختبر فريق تشيانغ سونغ وحسن زاده نموذجين للذكاء الاصطناعي، وتفاجأوا عندما اكتشفوا أن GraphCast من Google DeepMind كان من الممكن توقع ذلك قبل ثمانية أيام.

ومع ذلك، عند التعامل مع الأعاصير المدارية، واجهت FourCastNet من NVIDIA حدودها. ببساطة لم يكن هناك ما يكفي من العواصف الفائقة في مجموعة أدوات التدريب الخاصة بها. الميزة الإضافية غير المتوقعة هي أن هذا النموذج كان لا يزال قادرًا على نقل المعرفة: فقد قام بتحليل العواصف الأطلسية واستخدم هذه التجربة لنقاط من المحيط الهادئ. ويعتقد حسن زاده أن مثل هذه القدرة تفتح “آفاقا هائلة”.

التحقق من النموذج الهجين

اتخذ الباحثون الخطوة التالية باستخدام شبكة Pangu-Weather العصبية (سحابة هواوي). تم دمجه مع نموذج المناخ العالمي ورياضيات الأحداث النادرة. وكان الهدف هو التنبؤ بموجات الحرارة الشديدة في خطوط العرض الوسطى.

وكانت النتائج مشجعة. وتمكن النظام من تقدير احتمالية حدوث موجات حارة في أوروبا وأمريكا الشمالية بشكل أسرع ولا يقل دقة عن الطرق التقليدية.

وفقًا لألكسندر فيكنر، الذي شارك في التطوير:

“لقد حدد النموذج الهجين أخطر سيناريوهات الطقس ووجه النموذج المناخي لمحاكاتها، مما أدى إلى تسريع العمليات الحسابية بشكل كبير وساعد في منع عواقب الكوارث المناخية.”

يؤكد العلماء أن العمل قد بدأ للتو. وهذا سيسمح بتقديرات أكثر ثقة لتأثير سيناريوهات الاحترار العالمي المختلفة. الهدف الرئيسي هو إعطاء المجتمع فرصة للاستعداد للأحداث التي لم تحدث من قبل.

يقول صن: “في العام المقبل قد يحدث شيء لم يحدث من قبل. نحن بحاجة إلى فهم كيفية التعامل مع هذا الأمر مقدمًا”.