جوجل تطلق نموذجًا ثوريًا للتنبؤ بالطقس بدقة غير مسبوقة يغير قواعد اللعبة في عالم الأرصاد الجوية
أعلنت شركة “ديب مايند” التابعة لـ “جوجل” عن إطلاق WeatherNext 2، الجيل الجديد من نموذجها الذكي للتنبؤات الجوية، والذي يعد بتحسينات جذرية في دقة التوقعات على مستوى العالم وتفاصيلها، بالإضافة إلى سرعة معالجة البيانات، ويهدف هذا التطور إلى تقديم تنبؤات جوية أكثر موثوقية واستباقية. النموذج الجديد قادر على تقديم توقعات تمتد إلى أسبوعين، تشمل قياسات دقيقة لدرجة الحرارة والضغط والرياح، مع قدرة معززة على تتبع مسارات العواصف المدارية، مما يجعله أداة قوية في مجال الأرصاد الجوية.
وقد شهدت دقة التنبؤ بمسارات الأعاصير تحسناً ملحوظاً لتصل إلى ثلاثة أيام قبل حدوثها، مقارنة بيومين فقط في الإصدار السابق، هذا التقدم يعكس التزام “ديب مايند” بتطوير حلول مبتكرة لمواجهة تحديات التغيرات المناخية.
WeatherNext 2: توقعات جوية محدثة كل ساعة
يعتمد نموذج WeatherNext 2 على تحديث التوقعات كل ساعة، مما يجعله أسرع بثماني مرات مقارنة بالإصدار الأول، وذلك بفضل منهجية جديدة في بناء النماذج الجوية، هذه النسخة تستغني عن المعالجة المتكررة، وتكتفي بخطوة واحدة تقلل الاعتماد على أنظمة الحوسبة المكلفة، مما يوفر الوقت والجهد. وأكدت “ديب مايند” أن هذا التطوير يوفر تنبؤات أكثر تفصيلاً، مما يساعد مختلف القطاعات على اتخاذ قرارات مستنيرة وتعزيز القدرة على التكيف مع تغيرات الطقس.
تحديات تواجه نموذج التنبؤ بالطقس من جوجل
تعترف “جوجل” بوجود بعض التحديات، مثل صعوبة التنبؤ الدقيق بالأمطار والثلوج غير الاعتيادية، ويعزى ذلك إلى وجود فجوات في بيانات التدريب، وأكد فيران أليت، الباحث في “ديب مايند”، أن الفريق يعمل على معالجة هذا القصور.
المنافسة في مجال التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي
يشهد مجال التنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي منافسة متزايدة، مع دخول شركات أخرى لتطوير نماذج مماثلة، ويعتقد خبراء الأرصاد أن اعتماد نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة، مثل WeatherNext 2، سيعزز كفاءة مراكز التنبؤ الجوي عالمياً، خاصة في المناطق التي تفتقر إلى البيانات الكافية أو البنية التحتية المتطورة، ومن المتوقع أن تساعد الدقة العالية في تقليل الخسائر الناتجة عن الظواهر الجوية الحادة في قطاعات النقل والزراعة وإدارة الأزمات.
الفوائد المتوقعة من التنبؤات الجوية الدقيقة
تشير التقارير إلى أن توفير توقعات دقيقة بفواصل زمنية قصيرة يعزز قدرة الشركات على التخطيط التشغيلي، وخاصة في قطاعات الطاقة والنقل البحري وسلاسل التوريد، مما يساهم في تحسين الكفاءة وتقليل المخاطر.
