يتم الترويج للذكاء الاصطناعي باعتباره مستقبل التنبؤ بالطقس – بشكل أسرع وأكثر دقة. لكن الأبحاث الجديدة تظهر نقطة عمياء كبيرة: غالبًا ما تفشل في التنبؤ بالطقس المتطرف. لا تزال النماذج التقليدية القائمة على الفيزياء تعمل بشكل أفضل.
يقول سيباستيان إنجيلكي، أستاذ الإحصاء بجامعة جنيف وأحد مؤلفي الدراسة: “إنهم يؤدون أداءً جيدًا في العديد من المهام، ولكن في الأحداث المتطرفة جدًا – والتي تعد الأكثر أهمية للمجتمع – فإنهم ما زالوا يواجهون صعوبات”. دراسة جديدة في علوم والتي تتضمن بعضًا من نماذج الطقس الرائدة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك جرافيك كاست و بانغو تيمبوضد قاعدة بيانات الأحداث المتطرفة الأخيرة.
بالنسبة للحرارة القياسية، مثل موجة الحر في سيبيريا في أوائل عام 2020 والتي أدت إلى حرائق الغابات وذوبان التربة الصقيعية، تميل توقعات الذكاء الاصطناعي إلى التقليل من درجات الحرارة المرتفعة. (كانت موجة الحر مستحيلة تقريبًا لولا تغير المناخ؛ وخلصت دراسة أخرى إلى أن الانحباس الحراري العالمي أدى إلى حدوث تغيرات في المناخ). 600 مرة أكثر احتمالا لحدوثها.) كما أنها أقل دقة من النماذج القديمة في التنبؤ بالرياح الشديدة أو البرد القياسي.
وذلك لأنهم مدربون على عقود من البيانات الماضية. “إنهم يحاولون أن يفهموا تجريبيًا، إذا رأيت نوعًا معينًا من الطقس اليوم، كيف سيكون الطقس غدًا؟” يقول إنجلكي. “في الأساس، إنهم يعيدون إنتاج ما حدث في الماضي. إذا لاحظنا الطقس المتطرف، وخاصة الأحداث التي حطمت الأرقام القياسية، فهذا لم يتم ملاحظته في الماضي. في الواقع، فإن نقص المعلومات في بيانات التدريب الخاصة بهم هو ما يجعل من المستحيل تقريبًا عليهم التنبؤ بذلك.”
نظرت الدراسة إلى نماذج من العام الماضي، لذا فقد تحسنت بالفعل؛ أضاف البعض نماذج احتمالية تتنبأ بنتائج متعددة لمحاولة أن تصبح أكثر دقة. لكن المشكلة الأساسية لا تزال قائمة، لأنها لا تزال تعتمد على بيانات التدريب من الماضي. يستخدم التنبؤ التقليدي القائم على الفيزياء نماذج رياضية معقدة لتمثيل العالم المادي، ويمكن أن يتكيف بسهولة أكبر مع الظروف الجديدة. (النماذج التقليدية ليست مثالية أيضًا في التنبؤ بالطقس القاسي، لكنها لا تزال تؤدي عملاً أفضل).
بالنسبة للتنبؤات الجوية الأكثر نموذجية أو الظروف الجوية القاسية التي ليست خارج نطاق الأحداث الماضية تمامًا، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يتفوق على النماذج التقليدية. عندما أطلقت Nvidia نموذج التنبؤ Atlas AI في وقت سابق من هذا العام، أجرت دراسة توضح أدائها في حدث شديد لم يتم تدريبها عليه: العاصفة دينيس، وهو إعصار سريع الشدة أثر على المملكة المتحدة.
يقول مايك بريتشارد، مدير أبحاث محاكاة المناخ في نفيديا: “يمكنك أن ترى بوضوح من خلال تصور حجم الرياح وحجم تدرج الضغط أن النموذج كان قادرًا على التقاط أحداث الرياح الشديدة والأعاصير الشديدة التي تسبب أضرارًا بشكل واقعي”. يمكن للنماذج أيضًا التنبؤ بدقة بمسار الأعاصير. وهي تُستخدم بالفعل جنبًا إلى جنب مع النماذج التقليدية من قبل وكالات الأرصاد الجوية وشركات بيانات الطقس مثل Weather Company وشركات التأمين.
يستكشف الباحثون طرقًا لتحسين دقة التنبؤ بالظروف الجوية الأكثر تطرفًا. أحد الخيارات، على سبيل المثال، هو إضافة البيانات إلى مجموعات التدريب التي توضح كيف يمكن أن تبدو الأحداث التي تحطم الأرقام القياسية. يقول بريتشارد: “هناك طرق لإجبار نماذج الطقس الفيزيائية على إنتاج أحداث متطرفة بشكل خاص، ويمكنك دمجها في مجموعة بيانات التدريب جنبًا إلى جنب مع الواقع من أجل إعداد نماذج الطقس لاستقراءها”.
التكنولوجيا تتحسن بسرعة. يقول إنجلكي إنه مع إطلاق نماذج جديدة، يجب أن تخضع جميعها لنوع الاختبارات المحددة في الدراسة الجديدة. ويقول: “معظم هذه النماذج تأتي من شركات التكنولوجيا، وتعد المقارنة المرجعية والتقييم المستقل (مهمين) لأنه سيكون لها تأثير حاسم على حياتنا”.
في الوقت الحالي، من غير المرجح أن تختفي التوقعات التقليدية في أي وقت قريب.
