كيف يغير الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطقس: GraphCast و AIFS و GEML من كندا
نُشر:
باختصار
الذكاء الاصطناعي يعمل الآن جنباً إلى جنب مع، وفي بعض الحالات يتفوق على، نماذج الطقس التقليدية القائمة على الفيزياء في وكالات بما فيها المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى ووزارة البيئة وتغير المناخ الكندية. تولد الأنظمة الذكية مثل GraphCast من Google DeepMind و AIFS من ECMWF التنبؤات في ثوان بدلاً من الساعات، باستخدام طاقة حاسوبية أقل بكثير، بينما تقول التقييمات الرسمية إن النماذج التقليدية القائمة على الفيزياء لا تزال تتعامل مع بعض تفاصيل الطقس الشديد بشكل أفضل.
بدأت وكالات الطقس في أوروبا وأمريكا الشمالية في تشغيل نماذج الذكاء الاصطناعي جنباً إلى جنب مع أنظمة التنبؤ القائمة على الفيزياء التي يعود تاريخها إلى عقود، وفي بعض الحالات تدمج الاثنين معاً. يتم دفع هذا التحول بقدرة الذكاء الاصطناعي على إنتاج توقعات عالمية لمدة 10 أيام في أقل من دقيقة على معالج واحد، مقابل ساعات من وقت الحاسوب العملاق للتنبؤ الرقمي التقليدي بالطقس، وفقاً لـ Google DeepMind والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF).
ما الذي يفعله GraphCast و AIFS بالفعل
GraphCast، التي بنتها Google DeepMind، هي نموذج التعلم الآلي الذي يستخدم شبكات الرسوم البيانية العصبية لمعالجة بيانات الطقس عبر أكثر من مليون نقطة شبكة تغطي سطح الأرض بدقة 28 في 28 كيلومتر. تأخذ الحالة الجوية من قبل ست ساعات والحالة الحالية، ثم تتنبأ بالساعات الست التالية؛ تشغيل تلك الخطوة بشكل متكرر ينتج توقعات لمدة 10 أيام. تم نشر النموذج ونتائجه في مجلة Science في 14 نوفمبر 2023، مع إطلاق الكود الخاص به كمصدر مفتوح، وفقاً لإعلان Google DeepMind الخاص به.
بنى ECMWF نظامه الخاص به، نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي (AIFS)، والذي أصبح تشغيلياً في 25 فبراير 2025، يعمل جنباً إلى جنب مع نظام التنبؤ المتكامل (IFS) الذي يعتمد على الفيزياء التقليدية. يستخدم AIFS نفس بيانات البداية مثل IFS - حوالي 60 مليون مراقبة مراقبة للجودة من الأقمار الصناعية والطائرات والعوامات والمحطات الأرضية التي يتم جمعها كل ست ساعات - لكنه يطبق نموذج التعلم الآلي المدرب على الأنماط الطقسية التاريخية بدلاً من حل معادلات الفيزياء مباشرة، وفقاً لـ ECMWF.
مدى دقة نماذج الذكاء الاصطناعي، وفقاً للمنظمات التي بنتها
أفادت Google DeepMind بأن GraphCast أنتجت توقعات أكثر دقة من التنبؤ عالي الدقة (HRES) الخاص بـ ECMWF - الموصوفة من قبل الشركة بأنها معيار صناعة - على أكثر من 90٪ من 1,380 متغير اختبار وأوقات الرصاص، وعلى 99.7٪ من المتغيرات الخاصة بطبقة التروبوسفير، طبقة الغلاف الجوي حيث يحدث معظم الطقس. قالت DeepMind أيضاً أن GraphCast توقعت هبوط إعصار لي في نوفا سكوتيا قبل تسعة أيام.
أفادت ECMWF بأن AIFS "يتفوق على نماذج الفيزياء الحالية المتقدمة في العديد من المقاييس، بما فيها مسارات الأعاصير الاستوائية، مع مكاسب تصل إلى 20٪،" مع استخدام حوالي 1,000 مرة أقل طاقة لكل توقعات مقارنة بالطرق التقليدية.
ثلاث أنظمة طقس متعلقة بالذكاء الاصطناعي مقارنة، حسب المصدر
النظام
البناء بواسطة
الحالة
حافة الأداء المبلغ عنها
GraphCast
Google DeepMind
نشرت في Science، نوفمبر 2023؛ مفتوح المصدر
أكثر دقة من ECMWF HRES على أكثر من 90٪ من 1,380 متغير اختبار
AIFS
ECMWF
تشغيلي منذ 25 فبراير 2025
أفضل بنسبة تصل إلى 20٪ على مسارات الأعاصير الاستوائية؛ ~1,000x أقل طاقة لكل توقعات
GEML (هجين)
وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية
تشغيلي منذ 27 مايو 2026
بناء على GraphCast؛ يجمع بين الذكاء الاصطناعي والفيزياء عبر "الدفع الطيفي"
النهج الهجين في كندا: الذكاء الاصطناعي يوجه نموذج الفيزياء
اتخذت وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية مسارًا مختلفًا، حيث بنت نموذج ذكاء اصطناعي كندي يُسمى المحاكي البيئي العالمي (GEML) فوق كود GraphCast مفتوح المصدر من DeepMind وتدربت عليه بيانات الطقس التاريخية الكندية. بدلاً من استبدال النموذج القائم على الفيزياء، تجمع الوكالة الاثنين معاً من خلال تقنية تسميها "الدفع الطيفي": يتم توجيه النموذج التقليدي برفق نحو الحالة الجوية التي ينتجها GEML، بينما تستمر التفاصيل الأدق ذات الصلة بالطقس الشديد في التطور باستخدام المعادلات الفيزيائية المعروفة، وفقاً لإعلان الوكالة الرسمي. أصبح النظام الهجين تشغيلياً في 27 مايو 2026، بعد أكثر من سنة من الاختبار.
قالت وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية إن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تتفوق على نماذج الحاسوب التقليدية للأنماط الجوية واسعة النطاق، وهو ما يهم أكثر عند أوقات الرصاص الأطول، لكنها لم تنشر رقم تحسن محدد في الإعلان.
حيث يقع الذكاء الاصطناعي قصيراً
كلاهما ECMWF ووزارة البيئة وتغير المناخ الكندية وضعت علامات على الحدود. يعمل AIFS من ECMWF حالياً فقط كتوقعات حتمية واحدة؛ نسخة المجموعة التي تقدم 50 متغيراً للتنبؤ، وهو معيار لتقييم عدم اليقين في التنبؤ، لا تزال قيد التطوير، وفقاً لـ ECMWF. قالت وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية، بمفردها، تتنبأ فقط بعدد محدود من المتغيرات، وهو ما لا يكفي للاستخدام التشغيلي، وأنها تسلس التفاصيل الجوية الأدق بطرق يمكن أن تقلل من الدقة لأنواع معينة من الطقس الشديد - أحد الأسباب التي جعلت الوكالة تختار تصميماً هجيناً بدلاً من نظام ذكاء اصطناعي فقط.
أسئلة
ما هو GraphCast؟
GraphCast هو نموذج طقس للتعلم الآلي بناه Google DeepMind ويستخدم شبكات الرسوم البيانية العصبية لتوليد توقعات عالمية لمدة 10 أيام في أقل من دقيقة، نُشر في مجلة Science في نوفمبر 2023.
هل الذكاء الاصطناعي أكثر دقة من التنبؤ بالطقس التقليدي؟
وفقاً للمنظمات التي بنتها، تتفوق نماذج الذكاء الاصطناعي مثل GraphCast و AIFS من ECMWF على معايير القائمة على الفيزياء في معظم متغيرات الاختبار وأوقات الرصاص، بما فيها مسارات الأعاصير الاستوائية، لكن الوكالات تقول إن النماذج القائمة على الفيزياء لا تزال تتعامل مع بعض تفاصيل الطقس الشديد بشكل أكثر موثوقية.
هل نظام التنبؤ بالذكاء الاصطناعي من ECMWF متاح للجمهور؟
نعم. يقوم ECMWF بتشغيل AIFS جنباً إلى جنب مع نموذج IFS القائم على الفيزياء، وتقول المركز إن خرائط توقعات AIFS متاحة بشكل مفتوح على موقعها على الويب.
ما هو نموذج GEML من كندا؟
GEML، المحاكي البيئي العالمي، هو نموذج طقس الذكاء الاصطناعي من وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية الذي بني على GraphCast مفتوح المصدر من Google DeepMind وتدرب على البيانات الكندية؛ أصبح تشغيلياً في 27 مايو 2026، كجزء من نظام هجين مدمج مع نموذج الفيزياء التقليدي للوكالة.
لماذا لا تستبدل الوكالات النماذج القائمة على الفيزياء بالكامل بالذكاء الاصطناعي؟
تقول وزارة البيئة وتغير المناخ الكندية و ECMWF إن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية تسلس التفاصيل الجوية الأدق المهمة لحالات طقس شديد معينة، لذا تجمع الذكاء الاصطناعي مع نمذجة قائمة على الفيزياء بدلاً من استخدام الذكاء الاصطناعي وحده.
في 19 أكتوبر 2026، أضافت Naver ميزة "الاتجاهات" إلى تطبيق الترجمة Papago الخاص بها التي توصي بالمنتجات والأماكن الكورية الشهيرة للسياح الأجانب، مبنية على تحليل الذكاء الاصطناعي لبيانات ترجمة الصور. يمثل التحديث مثالاً ملموساً على تحول أوسع يقوم فيه الذكاء الاصطناعي بشكل متزايد بتشكيل ما يكتشفه المسافرون والمتسوقون، وليس فقط ما يترجمونه أو يبحثون عنه.
حصلت Waymo على موافقة للانضمام إلى برنامج المركبات المؤتمتة التجريبي في Ontario وستبدأ بتعيين الخرائط واختبار قيادة شوارع تورونتو هذا الخريف، مع استهداف خدمة الركاب بأجر في 2028. شروط الشتاء في المدينة — الثلج والجليد والرؤية المنخفضة — تجعلها، وفقاً لـ TechCrunch، السوق الأبعد شمالاً والأكثر ثلجاً بحسب الإمكان التي دخلتها Waymo حتى الآن.
انسحبت مايكروسوفت كمستأجر أساسي من مركز بيانات للذكاء الاصطناعي مخطط له بقيمة 2 مليار جنيه إسترليني تقوم ببناؤه شركة Nscale البريطانية في Loughton، Essex، بعد أن قالت شركة UK Power Networks إنها لن تتمكن من توصيل الموقع بالشبكة الكهربائية حتى أوائل إلى منتصف الثلاثينيات. تقول شركة Nscale أنها لا تزال ملتزمة بـ Loughton وتتطلع إلى مصادر طاقة بديلة، بما في ذلك التوليد في الموقع، في حين تسعى إلى إدراج مخطط له في البورصة.
مراكز البيانات هي المباني الفيزيائية التي تخزن ومعالجة وتحرك البيانات خلف برامج الذكاء الاصطناعي الحوارية والتخزين السحابي وخدمات البث. أصبح القطاع نقطة انفجار عالمية في أكتوبر 2026 بعد انسحاب Microsoft كمستأجر رئيسي من أكبر مركز بيانات ذكاء اصطناعي مخطط له في المملكة المتحدة لأن الشبكة الكهربائية المحلية لا يمكنها توفيره حتى الثلاثينيات.
