تُحدث شركة Google DeepMind تغييراً جذرياً في كيفية تتبع خبراء الأرصاد الجوية للعواصف الشديدة، وذلك بفضل إتاحة نموذج الذكاء الاصطناعي WeatherNext كمصدر مفتوح. ومن خلال نجاحه في التنبؤ بشدة الأعاصير باستخدام بيانات طقس منخفضة الدقة، كشف النظام عن أنماط خفية استعصت سابقاً على علماء الفيزياء التقليديين. ويعمل الذكاء الاصطناعي بمثابة صندوق أسود، حيث يلتقط إشارات غير معروفة في البيانات للتنبؤ بسلوك العاصفة بدقة مذهلة.
وأوضح الباحث Alet أن هذا الأمر "يمنح علماء الفيزياء إشارة إلى أن هناك شيئاً يحدث لم يكن مفهوماً من قبل". وللتقاط تأثير الفراشة غير المتوقع، حيث تؤدي الانحرافات الطفيفة إلى تغيرات هائلة، يولد نموذج WeatherNext الآن 1000 سيناريو محتمل للعاصفة النامية. وتُعد هذه قفزة هائلة مقارنة بـ 50 سيناريو فقط أنتجها في العام الماضي، مما يوفر نطاقاً من التنبؤات تعجز النماذج العددية الحالية عن مجاراته بقدرات الحوسبة المتاحة.
وعلى الرغم من هذه القفزة الهائلة في التنبؤ الحسابي، يحذّر الخبراء من أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه أن يحل محل خبراء الأرصاد الجوية من البشر. ولا يزال يتعين على المتنبئين ترجمة هذه المسارات المعقدة وتوقعات الشدة إلى تحذيرات فعلية للسكان المحليين. وأكد الخبير Brennan أن العنصر البشري يظل حاسماً، محذراً من أن الإعصار ليس مجرد مسار أو توقعات للشدة. وأضاف: "يتطلب الأمر خبراء لترجمة ذلك إلى ما ستكون عليه التأثيرات الفعلية، لأن التأثيرات هي ما يقتل الناس".
ولتسريع تحقيق المزيد من الاكتشافات، أتاحت شركة Google DeepMind نماذج WeatherNext كمصدر مفتوح، مما يسمح لمجتمع الأبحاث العالمي بدراسة أساليبها وربما اكتشاف قوانين فيزيائية جديدة تحكم الأعاصير.
أنا متحمس جداً للاكتشافات العلمية. أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمنحنا أدوات جديدة للغوص في قوانين الكون.
- الباحث Alet، شركة Google DeepMind
الفيزياء الخفية وراء تنبؤات الذكاء الاصطناعي
لا يُعد قرار إتاحة نموذج WeatherNext كمصدر مفتوح مجرد مبادرة علمية، بل هو خطوة استراتيجية لحل معضلة الصندوق الأسود المتأصلة في التعلم الآلي (Machine Learning). فمن خلال السماح للباحثين حول العالم بتحليل كيفية تحقيق النموذج لهذه الدقة العالية باستخدام بيانات منخفضة الدقة، تعتمد شركة DeepMind فعلياً على التعهيد الجماعي (Crowdsourcing) لاكتشاف قوانين فيزيائية جديدة في علم الأرصاد الجوية. وإذا تمكن العلماء من إجراء هندسة عكسية للإشارات التي يكتشفها الذكاء الاصطناعي، فقد يؤدي ذلك إلى إعادة صياغة فهمنا للديناميكا الحرارية للغلاف الجوي.
علاوة على ذلك، تسلط القفزة من 50 إلى 1000 سيناريو لكل عاصفة الضوء على تحول حاسم في أولويات الحوسبة. فبينما تعاني النماذج العددية التقليدية من اختناقات بسبب محدودية قوة الحوسبة الخام، يسمح الاستدلال (Inference) في الذكاء الاصطناعي بتوليد سيناريوهات ضخمة بتكلفة حاسوبية أقل بكثير. وهذا يعني أن التنبؤات المستقبلية ستعتمد على الأرجح بالكامل على الذكاء الاصطناعي لتحديد الحجم ورسم خرائط الاحتمالات، بينما يكرس الخبراء البشريون مواردهم حصرياً لترجمة التأثيرات وإدارة الاستجابة لحالات الطوارئ.
