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 السابق في سبتمبر 2023، توقع GraphCast أن يصل إعصار لي إلى ساحل نوفا سكوشا (كندا) قبل 9 أيام من وقوع الحدث، في حين أن أدوات التنبؤ بالأرصاد الجوية التقليدية تنبأت قبل 6 أيام فقط. علاوة على ذلك، ثبت أنها أقل دقة من حيث وقت الهبوط وموقعه.
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.
يتم تدريب النظام باستخدام البيانات الجوية المؤرشفة من قبل المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى منذ أكثر من 40 عامًا. يتيح GNN إنشاء توقعات سريعة باستخدام الحد الأدنى من موارد الحوسبة.
تتمثل المهمة الرئيسية لـ GraphCast في التنبؤ بالتفاعل بين الظروف الجوية في مواقع مختلفة حول العالم. ولكن نظام GraphCast لا يزال غير قادر على توفير المعلومات المعقدة التي تعتبر حاسمة للتنبؤ بالأحداث الجوية مثل الأعاصير.
وأعرب باحثو DeepMind أيضًا عن ثقتهم في قدرة النموذج على التوسع في أنواع مختلفة من أنظمة الطقس. يتوفر الآن الإصدار التجريبي من GraphCast على موقع ECMWF.
[إعلان 2]
مصدر
تعليق (0)