في الاختبارات الأخيرة، تفوقت خدمة GraphCast من Google على نظام المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) في دقة التنبؤات.
 |
| من المتوقع أن يُحدث نظام GraphCast المدعوم بالذكاء الاصطناعي من Google ثورة في صناعة الأرصاد الجوية. |
وعلى وجه التحديد، في دراسة نشرت في مجلة ساينس، تمكنت GraphCast من تقديم تنبؤات أكثر دقة لـ90% من المعلمات البالغ عددها 1380 معلمة التي تم اختبارها، بما في ذلك درجة الحرارة والضغط وسرعة الرياح واتجاهها والرطوبة.
في سبتمبر 2023، توقعت GraphCast وصول إعصار لي إلى ساحل نوفا سكوشا، كندا، قبل تسعة أيام من وقوع الحدث، بينما لم تتنبأ أدوات التنبؤ الجوي التقليدية إلا قبل ستة أيام. علاوة على ذلك، أثبتت هذه الأدوات أنها أقل دقة من حيث توقيت وموقع وصول الإعصار إلى اليابسة.
تظهر الأبحاث: "يمكن لبرنامج GraphCast من Google التنبؤ بمئات المتغيرات الجوية لمدة 10 أيام في جميع أنحاء العالم في أقل من دقيقة."
يجمع نموذج GraphCast بين خوارزميات التعلم الآلي و"الشبكات العصبية الرسومية" (GNNs) - وهي بنية لمعالجة البيانات المنظمة مكانيًا.
تم تدريب النظام باستخدام أكثر من 40 عامًا من بيانات الأرصاد الجوية المُؤرشفة من قِبل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF). يُمكّن نظام GNN من توليد تنبؤات سريعة باستخدام موارد حاسوبية بسيطة.
تتمثل المهمة الرئيسية لـ GraphCast في التنبؤ بالتفاعلات بين الظروف الجوية في مواقع مختلفة حول العالم. إلا أن نظام GraphCast لا يزال غير قادر على توفير المعلومات المعقدة اللازمة للتنبؤ بالظواهر الجوية كالأعاصير.
أعرب باحثو ديب مايند أيضًا عن ثقتهم بقدرة النموذج على التوسع ليشمل أنواعًا مختلفة من أنظمة الطقس. تتوفر الآن نسخة تجريبية من GraphCast على موقع المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF).
[إعلان 2]
مصدر
تعليق (0)