تعد هذه الأنظمة، التي يعمل معظمها بالفعل، بتقديم تنبؤات أسرع وأكثر كفاءة، باستخدام جزء بسيط فقط من القدرة الحاسوبية التي تتطلبها النماذج التقليدية.
وقد تحقق هذا التقدم بفضل جهود مركز النمذجة البيئية التابع للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، بالتنسيق مع هيئة الأرصاد الجوية الوطنية. ووفقًا للوكالة، فإن الذكاء الاصطناعي ليس مصممًا ليحل محل النماذج العددية التقليدية القائمة على المعادلات الفيزيائية، بل ليكملها.
في الواقع، لا تزال هذه الأنظمة الكلاسيكية أحد المصادر الرئيسية للبيانات المستخدمة لتدريب نماذج التعلم الآلي.
لعقود طويلة، اعتمدت التنبؤات الجوية الصادرة عن الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) على نظام التنبؤ العالمي (GFS)، وهو نموذج فيزيائي يحاكي الغلاف الجوي باستخدام معادلات رياضية معقدة لتوليد بيانات عن درجة الحرارة والرياح والهطول المطري وغيرها من المعايير.
لاحقًا، تم تطوير نظام التنبؤ العالمي الجماعي (GEFS)، الذي يُجري عمليات محاكاة متعددة لتقليل التحيز وتحسين تمثيل عدم اليقين في سيناريوهات الطقس المختلفة.
ووفقًا لداريل كلايست، نائب مدير مركز النمذجة البيئية، فقد تم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الجديدة باستخدام بيانات من عقود من هذه الأنظمة التقليدية.
تُقدّر الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA) أن أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه ستستهلك موارد حاسوبية أقل بنسبة تتراوح بين 91% و99% مقارنةً بالنماذج التقليدية أثناء تشغيلها. علاوة على ذلك، يُمكنها تمديد نطاق التنبؤ لمدة تتراوح بين 18 و24 ساعة إضافية.
ليست هناك تعليقات:
إرسال تعليق