الملخص:
وفقًا لتقرير صادر عن الإذاعة الوطنية العامة (NPR) في 26 أكتوبر، يعتمد المتنبئون بالأعاصير بشكل متزايد على الذكاء الاصطناعي لإجراء التنبؤات، قائلين إن هذه التكنولوجيا تغير المجال بأكمله بسرعة. عندما تشكل الإعصار الأول في موسم الأعاصير الأطلسية هذا الشهر، تجاوزت تنبؤات مسار نموذج الذكاء الاصطناعي تلك الخاصة بالنماذج التقليدية.
في أوائل شهر أكتوبر، وصل الإعصار أسياس إلى اليابسة بالقرب من ديستين، فلوريدا، الولايات المتحدة الأمريكية بقوة إعصار من الفئة 2. توقعت نماذج التنبؤ التقليدية في البداية أن يستمر الإعصار غربًا باتجاه جنوب شرق لويزيانا. وكان نموذج الذكاء الاصطناعي لشركة Google DeepMind صحيحًا منذ البداية: سيضرب الإعصار الجزء الغربي من فلوريدا بانهاندل.
"لقد أثبت Google DeepMind، على وجه الخصوص، نفسه حقًا خلال السنوات القليلة الماضية باعتباره النموذج القياسي الذهبي." قال مايكل لوري، خبير الأرصاد الجوية وخبير الأعاصير في ميامي والذي قدم المشورة للوكالة الفيدرالية لإدارة الطوارئ والمركز الوطني للأعاصير. "هذا النموذج هو أفضل نموذج كمبيوتر رأيناه على الإطلاق، من بعيد. هذا كل شيء."
قام المركز الوطني الأمريكي للأعاصير بدمج نماذج Google DeepMind في التوقعات الرسمية لأول مرة منذ العام الماضي. وقال بريان ماكنولدي، باحث الأعاصير بجامعة ميامي، إنه بحلول نهاية موسم الأعاصير الأطلسية لعام 2025، سيكون بالفعل أحد أفضل النماذج للتنبؤ بمسار العواصف وشدتها. غالبًا ما تتطلب النماذج الجديدة سنوات من التلميع بعد تقديمها. وقال ماكنولدي: "هذا شيء لم نعتد عليه - النموذج الجديد الذي وصل للتو بسرعة أصبح النموذج الأفضل". "لقد احتلت المرتبة الأولى تقريبًا بمجرد ظهورها لأول مرة، وهو إنجاز كبير."
تعتمد نماذج الأعاصير التقليدية المستندة إلى القوانين الفيزيائية على بيانات الغلاف الجوي في الوقت الفعلي والتي يتم قياسها بواسطة الأقمار الصناعية والطائرات، مثل درجة الحرارة والرطوبة وضغط الهواء وقص الرياح، ثم تستخدم معادلات معقدة للتنبؤ بالمسار المحتمل للعاصفة وشدتها. يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي بشكل مختلف تمامًا: فهو يعتمد بشكل أكبر على التاريخ، ويحدد الأنماط من خلال تحليل الآلاف من الأعاصير الماضية والبيانات الجوية المصاحبة لها.
"نموذج الذكاء الاصطناعي لا يعرف في الواقع شيئًا عن الغلاف الجوي سوى الصورة الحالية." وقال لوري: «بخلاف ذلك، لا يعتمد الأمر على المعادلات الحاكمة لحركة الغلاف الجوي، أي قوانين الفيزياء، لإجراء التنبؤات». وأشار لوري إلى أن معظم الأشخاص الذين يصممون ويطورون هذه النماذج ليسوا حتى علماء أرصاد جوية: "إنهم مهندسو برمجيات يقومون بتطوير الشبكات العصبية". إن ما يسمى بـ "الشبكة العصبية" عبارة عن مجموعة من خوارزميات الكمبيوتر التي تحاكي الدماغ البشري ويتم تدريبها للعثور على أنماط في كميات هائلة من البيانات.
وهكذا تبدو هذه النماذج وكأنها "صندوق أسود". وقال لوري: "لا نعرف لماذا فهموا الأمر بشكل صحيح ولا نعرف لماذا أخطأوا فيه". بالنسبة لأخصائيي الأرصاد الجوية، فإن الاعتماد على نظام لا يفهمونه تمامًا قد يكون أمرًا مقلقًا، خاصة أثناء العواصف عندما يعتمد ملايين الأشخاص على تنبؤاته. وقال ماكنولدي: "هذا يجعلنا غير مرتاحين بعض الشيء لأننا نريد أن نعرف سبب حصولك على الإجابة الصحيحة". "وأشعر أننا لا نعرف - على الأقل أنا لا أعرف."
ومع ذلك، لا تعمل جميع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل جيد. وقال لوري إن هناك عددًا كبيرًا من نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس غير المختبرة في السوق. النموذجان اللذان أثبتا حتى الآن أنهما الأكثر دقة، على الرغم من عيوبهما، هما النماذج التي طورتها شركة Google DeepMind والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى ومقرها المملكة المتحدة.
في التنبؤ بمسار إسياس، تفوق نموذج الذكاء الاصطناعي التابع لشركة Google DeepMind على النماذج الفيزيائية التقليدية، لكنه لم يقم بعمل جيد في التنبؤ بكثافة العاصفة. تُظهر الصور التي التقطتها وكالة أسوشيتد برس في 10 أكتوبر/تشرين الأول أشخاصًا يستعيدون أشياء من منزل عائم منهار في ديستين بعد إعصار أسياس.
يستخدم المتنبئون في المركز الوطني للأعاصير نماذج متعددة مثبتة، سواء الذكاء الاصطناعي أو التقليدي، عند إنتاج التنبؤات الرسمية. وقال مايكل برينان، مدير المركز الوطني للأعاصير: "تمثل كل عاصفة تحديات مختلفة للتنبؤ". "ولهذا السبب نتبع نهجًا جماعيًا، باستخدام مزيج من أفضل النماذج." ولا يزال الأمر متروكًا للناس لتفسير نتائج تلك النماذج وتحديد ما يجب إخباره للجمهور. أثناء الإعصار النشط، يصدر المركز الوطني للأعاصير تحديثات كل ست ساعات. تتغير النماذج نفسها أحيانًا بشكل كبير بين التحديثات، ويجب على المتنبئين ترجمة هذه التنبؤات المتذبذبة إلى إرشادات واضحة يمكن للناس التصرف بناءً عليها.
وقال برينان: "إن إحدى القيم الكبرى التي يقدمها المتنبئون البشريون هي الاستمرارية". "نحن نستخدم خبرتنا وفهمنا لترجمة توقعات الأعاصير إلى معلومات عن الكوارث، وهذا ما يحتاج الناس حقًا إلى الاهتمام به."
يتوقع العلماء أن تتقدم التكنولوجيا بسرعة. وقال برينان إن نموذج Google DeepMind لا يزال بحاجة إلى التحسين. لقد تفوقت على النماذج الأخرى في تتبع مسار أسياس ولكنها كانت أدنى من التوقعات المختلطة للمركز الوطني للأعاصير في الحكم على شدة العاصفة. يقدم فريق برينان تعليقاته بانتظام إلى Google DeepMind للمساعدة في تحسين النموذج. ولم ترد Google على أسئلة NPR حول هذا الموضوع.
وقال برينان إن "مستقبل التوقعات يتغير دائمًا، ولم يكن هناك شيء واحد يقود هذه التطورات على الإطلاق". وأشار إلى أنه منذ وقت ليس ببعيد، لم يكن المتنبئون قادرين على التنبؤ بمدى قوة العاصفة في غضون يومين. لقد تغير ذلك بسبب التقدم في نماذج التنبؤ والبيانات الأفضل التي تم جمعها بواسطة الأقمار الصناعية والطائرات. وقال برينان: "فيما يتعلق بكثافة التوقعات، فإن الخطأ يبلغ حوالي نصف ما كان عليه أثناء إعصار كاترينا".
يعتقد عالم الأرصاد الجوية لوري أن الأمر المثير في الذكاء الاصطناعي هو سرعة التحسن. يمكن تحديث نماذج الذكاء الاصطناعي في غضون أشهر أو حتى أسابيع فقط، في حين يمكن تحديث النماذج التقليدية مرة واحدة على الأكثر سنويًا. وقال لوري: "إن التقدم الذي أحرزوه في مجال التكنولوجيا والتنبؤ بالأعاصير في عام واحد كان من الأشياء التي استغرقت منا 10 أو حتى أكثر من عشر سنوات لتحقيقها في الماضي".
ولكن على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتقدم بسرعة، إلا أن لوري قال إنه ليس قلقا من أن الذكاء الاصطناعي سيحل محل البشر. وقال لوري: "بالنسبة لي، لا أعاني من أي أزمة وجودية بسبب الذكاء الاصطناعي". "إذا كان هناك أي شيء، أعتقد أنه نعمة لصناعتنا."
التعليقات