تواصل Google تطوير استخدام الذكاء الاصطناعي، وتركز هذه المرة على التنبؤ بالطقس من خلال تقديم GenCast، وهو “نموذج مجمع عالي الدقة للذكاء الاصطناعي”. وتم الإعلان عن تفاصيل هذا النموذج في ورقة بحثية نشرت في مجلة Nature.
يلعب التنبؤ الدقيق بالطقس دورًا مهمًا في جوانب مختلفة، بدءًا من الحياة اليومية وحتى الاستعداد للكوارث وإدارة الطاقة المتجددة. يتفوق GenCast على النظام الرائد الحالي ENS، المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، في التنبؤات التي تصل إلى 25 يومًا مقدمًا.
تعتمد Google على تقنية النمذجة التوليدية المستخدمة في أدوات مثل مولدات الصور المدعومة بالذكاء الاصطناعي، ولكنها قامت بتكييف GenCast لتناسب هندسة الأرض. قامت Google بتدريب النموذج باستخدام أربعة عقود من البيانات التاريخية المأخوذة من أرشيفات ECMWF.
ولاختبار كفاءة النموذج، استخدمت جوجل البيانات التاريخية للفترة حتى عام 2018 لتدريب GenCast، ثم قدمت 1320 تنبؤًا مختلفًا لعام 2019. وتمت مقارنة هذه التنبؤات بنتائج نظام ENS وفي بيانات الوقت الفعلي.
أثبت GenCast تفوقه، حيث كان أكثر دقة بنسبة 97.2% من ENS، وحقق دقة بنسبة 99.8% في التنبؤات التي تغطي فترات 36 ساعة أو أكثر.
وكمثال عملي، اختبرت جوجل GenCast للتنبؤ بمسار إعصار هاغيبيس الذي ضرب اليابان في عام 2019. ويوضح النموذج مسارات محتملة (باللون الأزرق) تختلف بمرور الوقت ولكنها تصبح أكثر تركيزًا مع اقتراب الإعصار من الأرض، مقارنة بالطريق الفعلي (باللون الأزرق). أحمر).
يوفر GenCast ميزة كبيرة للسلطات المحلية من خلال منحهم المزيد من الوقت للاستعداد للطقس القاسي. ويمكن للنموذج أيضًا التنبؤ بسرعات الرياح حول مزارع الرياح، والظروف الجوية فوق محطات الطاقة الشمسية، وغيرها من التطبيقات.
يعمل GenCast كنموذج جماعي، مما يعني أنه ينتج أكثر من 50 تنبؤًا باحتمالات مختلفة. يمكنه إنشاء تنبؤات لمدة 15 يومًا في 8 دقائق فقط باستخدام Google Cloud TPU v5، بينما تستغرق النماذج التقليدية ساعات على أجهزة الكمبيوتر العملاقة.
أصدرت Google GenCast كنموذج مفتوح المصدر، وشاركت الكود وإطار العمل الخاص به. وتخطط الشركة أيضًا لمواصلة العمل مع وكالات التنبؤ بالطقس والعلماء لتحسين التوقعات المستقبلية.
