رغم قدرات الذكاء الاصطناعي الهائلة.. لماذا يبقى التنبؤ بالطقس لفترات طويلة تحديًا كبيرًا؟

طقس العرب - بالتأكيد، أصبح الذكاء الاصطناعي عنصرًا أساسيًا لا يمكن الاستغناء عنه في التكنولوجيا الحديثة، حيث تستفيد منه العديد من الشركات الرائدة في مجالات مثل إدارة أزمات المناخ ومراكز الأرصاد الجوية العالمية.. ومن أبرز المجالات التي شهدت تطورًا بفضل الذكاء الاصطناعي هو التنبؤ بالطقس في السنوات الأخيرة، ولعبت التقنيات المدعومة بالذكاء الاصطناعي دورًا كبيرًا في تحسين دقة التنبؤات الجوية، بفضل قدرتها على معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة وكفاءة.

 

كيف يعزز الذكاء الاصطناعي دقة التنبؤات الجوية؟

 

يُسهم الذكاء الاصطناعي بشكل كبير في تحسين دقة التنبؤات الجوية من خلال تحليل كميات ضخمة من البيانات الجوية والتعلم من الأنماط السابقة لتوقع الظروف الجوية المستقبلية. تعتمد العديد من المؤسسات العالمية على الذكاء الاصطناعي لتحقيق تقدم ملموس في هذا المجال، ومنها : 

 

تحليل البيانات الضخمة

تُعد معالجة الكميات الكبيرة من البيانات القادمة من محطات الطقس، الأقمار الصناعية، والطائرات من أبرز تحديات التنبؤ الجوي. باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي، مثل الشبكات العصبية العميقة والتعلم الآلي، يمكن تحليل الأنماط في البيانات التاريخية والتنبؤ بالتغيرات الجوية المستقبلية بناءً على هذه الأنماط. هذا يقلل من الاعتماد على النماذج التقليدية ويزيد من دقة التنبؤ حتى في الظروف الصعبة.

 

النماذج التنبؤية المتطورة

تعتمد بعض النماذج الجديدة، مثل نموذج Google (GenCast)، على الذكاء الاصطناعي لتوليد سيناريوهات متعددة للتغيرات الجوية. توفر هذه التنبؤات الاحتمالية رؤية أكثر واقعية، حيث تأخذ بعين الاعتبار عدم اليقين والاحتمالات المختلفة، مما يجعل القرارات المرتبطة بالتغيرات الجوية أكثر موثوقية.

 

التعلم المستمر والتحسين الذاتي

يتميز الذكاء الاصطناعي بالقدرة على التعلم من البيانات الجديدة وتحسين أدائه بمرور الوقت. فكلما ازدادت كمية البيانات التي يتم تغذية النماذج بها، زادت دقتها. بالإضافة إلى ذلك، يمكن للنماذج التكيف مع الأخطاء السابقة وتصحيحها، مما يؤدي إلى تحسينات مستمرة في التنبؤات المستقبلية.

 

التنبؤ بالطقس على المدى القصير والطويل

يتيح الذكاء الاصطناعي تحسين التنبؤات الجوية على مختلف الأطر الزمنية، سواء كانت قصيرة المدى مثل توقعات الـ24 ساعة القادمة، أو طويلة المدى مثل التغيرات المناخية السنوية. هذه القدرة تمنح المستخدمين وصناع القرار أداة قوية للتخطيط واتخاذ خطوات استباقية في مجالات مثل الزراعة، النقل، والطاقة.

 

أمثلة على استخدام الذكاء الاصطناعي في التنبؤ الجوي:

• IBM Weather Company: تقدم منصة GRAF التابعة لشركة IBM توقعات عالية الدقة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتغطية جميع أنحاء العالم. تتميز المنصة بدقة تصل إلى كيلومتر واحد، ما يتيح توقّعات أقرب للواقع.
• DeepMind وMet Office: يعمل نموذج DGMR على تحسين دقة التوقعات القصيرة المدى للأمطار من خلال تقنيات الذكاء الاصطناعي، مما يوفر معلومات دقيقة تساعد على اتخاذ القرارات بشكل أفضل.
• NOAA (الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي): تستخدم NOAA الذكاء الاصطناعي لتحسين نماذج التنبؤ الجوية بعيدة المدى، مما يعزز من قدرتها على التنبؤ بمسارات الأعاصير والظواهر الجوية الخطيرة.
• OpenAI ومراكز الأبحاث المناخية: يعمل الباحثون على تطوير نماذج ذكاء اصطناعي لتحليل التغيرات المناخية وتوقع تأثيرها على الطقس في المستقبل.
•  

التحديات التي تواجه التنبؤ بالطقس لفترات بعيدة :

1. طبيعة الغلاف الجوي الديناميكية

الغلاف الجوي ليس ثابتًا، بل هو نظام معقد يتغير باستمرار بسبب التفاعلات بين عناصره المختلفة، مثل الرياح، ودرجات الحرارة، والرطوبة. هذه التفاعلات تتأثر بعوامل متعددة، منها حركة الكتل الهوائية وتغير الضغط الجوي.

على سبيل المثال، حركة الرياح على ارتفاعات عالية يمكن أن تؤثر على أنماط الطقس على سطح الأرض، ولكن التنبؤ بكيفية تفاعل هذه العوامل مع بعضها البعض على مدى أسابيع أو أشهر أمر شديد الصعوبة. فكل عامل يمكن أن يغير من مسار التوقعات بشكل كبير.

2. تأثير نظرية الفوضى (Chaos Theory)

نظرية الفوضى تُظهر أن الأنظمة الطبيعية، مثل الغلاف الجوي، حساسة للغاية لأي تغييرات صغيرة. في علم الأرصاد الجوية، هذا يعني أن أي تغير بسيط في القيم الأولية، مثل درجة الحرارة أو الرطوبة في منطقة صغيرة، يمكن أن يؤدي إلى نتائج مختلفة تمامًا عند التنبؤ بحالة الطقس بعد أسابيع.

يُعرف هذا التأثير بـ "تأثير الفراشة"، وهو مصطلح يرمز لفكرة أن رفرفة جناح فراشة في مكان ما يمكن أن تؤدي إلى إعصار في مكان آخر بسبب التغيرات الصغيرة التي تتراكم وتؤثر على النظام بالكامل. هذا يجعل التنبؤ الجوي لفترات بعيدة غير دقيق لأن أي خطأ صغير في البيانات الأولية يتضخم مع مرور الوقت.

3. نقص دقة البيانات الجغرافية

التنبؤ الجوي يعتمد على بيانات يتم جمعها من محطات رصد أرضية، بالونات الطقس، الأقمار الصناعية، والطائرات. في بعض المناطق، خاصة النائية أو المحيطات الشاسعة، يكون عدد محطات الرصد قليلًا أو معدومًا.

على سبيل المثال، إذا كانت البيانات من منطقة معينة غير متوفرة أو غير دقيقة، فإن النموذج الجوي الذي يعتمد على هذه البيانات سيُنتج نتائج غير دقيقة، مما يؤثر على التوقعات الجوية للمنطقة ككل. كما أن بعض الأجهزة المستخدمة قد تكون عرضة للأعطال أو التشويش، مما يزيد من صعوبة الحصول على بيانات موثوقة.

4. التغيرات المناخية المستمرة

الطقس والمناخ مختلفان: الطقس يشير إلى الحالات الجوية اليومية، بينما يشير المناخ إلى الأنماط طويلة الأمد. مع تغير المناخ الناتج عن النشاط البشري، مثل انبعاثات غازات الدفيئة، تتغير أنماط المناخ بشكل كبير، مما يجعل التوقعات التقليدية أقل دقة.

على سبيل المثال، ظواهر مثل الاحتباس الحراري تؤدي إلى ارتفاع درجات الحرارة العالمية، مما يغير من توزيع الأمطار وأنماط الرياح. هذا يجعل النماذج الجوية التقليدية غير قادرة على مواكبة هذه التغيرات الجديدة وغير المتوقعة.

5. القيود التكنولوجية والنماذج العددية

النماذج العددية التي تعتمد عليها التنبؤات الجوية هي عبارة عن برامج حاسوبية تحاكي التفاعلات الفيزيائية في الغلاف الجوي. رغم قوتها، تعاني هذه النماذج من قيود كبيرة.

الحوسبة المكثفة: هذه النماذج تحتاج إلى موارد حاسوبية هائلة لتشغيلها، خاصة عندما يتعلق الأمر بفترات بعيدة. كلما زادت فترة التوقعات، زادت الحاجة إلى حواسيب فائقة الأداء (Supercomputers) لمعالجة كميات ضخمة من البيانات.

التبسيط الفيزيائي: بسبب القيود الحاسوبية، تضطر النماذج إلى تبسيط بعض العمليات الفيزيائية المعقدة في الغلاف الجوي، مثل التفاعلات بين الغيوم وقطرات المطر. هذا التبسيط يقلل من دقة التوقعات.

الدقة الزمنية والمكانية: النماذج تعطي توقعات لمناطق واسعة نسبيًا (مثل 10×10 كيلومترات) وليس لكل نقطة جغرافية. هذا يعني أن التفاصيل الدقيقة للأحوال الجوية في منطقة صغيرة قد تضيع في النموذج.

 

الخلاصة:

فهم هذه التحديات يساعدنا على تقدير التعقيد الذي يواجهه علماء الأرصاد الجوية يوميًا. ورغم أن الذكاء الاصطناعي يُظهر إمكانيات واعدة في تحسين التنبؤات، إلا أن الطبيعة الديناميكية للغلاف الجوي والقيود المرتبطة بالبيانات والتكنولوجيا تجعل التنبؤات طويلة المدى تحديًا دائمًا. مع استمرار البحث والتطوير، هناك أمل في تحسين التوقعات الجوية بشكل كبير في المستقبل.