پیش‌بینی وضعیت آب و هوا همواره یکی از چالش‌های مهم برای کارشناسان هواشناسی بوده است. با وجود پیشرفت‌های فناوری، پیش‌بینی دقیق وضعیت آب و هوا به‌ویژه در دوره‌های بلندمدت، همچنان به هدفی دور از دسترس باقی مانده است. پیچیدگی و طبیعت پیش‌بینی‌ناپذیر شرایط جوی باعث می‌شود پیش‌بینی‌ها گاهی با خطا مواجه شوند که این امر می‌تواند عواقب ناخوشایندی به همراه داشته باشد. اما نوآوری‌های اخیر در زمینه هوش مصنوعی (AI) در حال تغییر چهره پیش‌بینی وضعیت آب و هوا هستند و پیش‌بینی‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر را ارائه می‌دهند.
یکی از مدل‌های نویدبخش مبتنی بر هوش مصنوعی که در این زمینه توجه‌ها را به خود جلب کرده، GenCast است که توسط تیم تحقیقاتی DeepMind گوگل توسعه یافته است. برخلاف مدل‌های سنتی پیش‌بینی آب و هوا که به محاسبات ریاضی و معادلات فیزیکی وابسته‌اند، GenCast از یادگیری ماشینی برای تولید پیش‌بینی‌ها استفاده می‌کند. این مدل به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به‌طور مستقیم از داده‌های تاریخی وضعیت آب و هوا یاد بگیرد، به‌جای اینکه به حل معادلات از پیش تعیین‌شده بپردازد. GenCast با استفاده از داده‌های تاریخی قادر است الگوها و روندهای پیچیده‌ای را شناسایی کند که در مدل‌های سنتی ممکن است نادیده گرفته شوند و پیش‌بینی‌هایی با دقت بالاتر ارائه دهد.
رویکرد جدید در پیش‌بینی وضعیت آب و هوا
GenCast به‌جای اتکا به محاسبات مبتنی بر فیزیک، که اغلب رفتار جو را ساده‌سازی می‌کنند، از یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. این مدل بر روی داده‌های تاریخی بیش از ۴۰ سال وضعیت آب و هوا که توسط مرکز پیش‌بینی وضعیت آب و هوای میان‌مدت اروپا (ECMWF) ارائه شده است، آموزش دیده است. این داده‌ها شامل معیارهایی چون دما، سرعت باد و فشار هوا در ارتفاعات مختلف است که به GenCast کمک می‌کند پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تر و جامع‌تر از وضعیت جوی ارائه دهد.
نتایج، نشان‌دهنده موفقیت این مدل است. در آزمایش‌هایی که با استفاده از ۱٬۳۲۰ رویداد جوی از سال ۲۰۱۹ انجام شد، GenCast توانست از پیش‌بینی‌های مدل سنتی ECMWF با دقت ۹۷٫۲ درصد پیشی بگیرد. این موفقیت نشان‌دهنده پتانسیل هوش مصنوعی برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها، به‌ویژه در پیش‌بینی حوادث شدید جوی مانند طوفان‌ها، سیلاب‌ها یا امواج گرمایی است.
برخلاف مدل‌های سنتی، GenCast تنها یک پیش‌بینی ارائه نمی‌دهد. این مدل مجموعه‌ای از پیش‌بینی‌ها را تولید می‌کند که دامنه‌ای از نتایج ممکن را نشان می‌دهند. این رویکرد ترکیبی، به مدل این امکان را می‌دهد تا عدم قطعیت موجود در پیش‌بینی‌ها را بیان کند. اگر بیشتر پیش‌بینی‌ها به یک نتیجه خاص اشاره کنند (برای مثال، وقوع طوفانی در یک منطقه خاص)، مدل می‌تواند این را با اطمینان بالایی بیان کند. اما اگر پیش‌بینی‌ها مختلف باشند، نشان‌دهنده افزایش عدم قطعیت است و این اطلاعات به متخصصان کمک می‌کند تا ارزیابی بهتری از صحت پیش‌بینی‌ها داشته باشند.
سرعت و کارایی پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی
یکی دیگر از مزایای کلیدی GenCast سرعت آن است. پیش‌بینی‌های وضعیت آب و هوا، به‌ویژه پیش‌بینی‌های ترکیبی، معمولاً ساعت‌ها زمان می‌برند و نیاز به استفاده از ابررایانه‌ها برای پردازش داده‌های عظیم دارند. در مقابل، GenCast می‌تواند پیش‌بینی‌های ۱۵ روزه را تنها در هشت دقیقه تولید کند، به‌لطف استفاده از سخت‌افزارهای تخصصی مانند چیپ‌های TPU v5 گوگل. این سرعت به مدل اجازه می‌دهد تا به‌طور مکرر پیش‌بینی‌ها را به‌روزرسانی کند و اطلاعات دقیق‌تری را در اختیار متخصصان و تصمیم‌گیرندگان قرار دهد. این قابلیت می‌تواند تاثیر زیادی در مدیریت منابع، آمادگی در برابر شرایط اضطراری و تصمیم‌گیری در مورد حوادث جوی شدید داشته باشد.
برای مثال، در بخش انرژی‌های تجدیدپذیر، پیش‌بینی‌های دقیق‌تر می‌توانند به پیش‌بینی میزان انرژی تولیدی از مزرعه‌های بادی کمک کنند، که به دنبال آن، بهره‌وری انرژی بهینه‌سازی شده و از هدررفت آن جلوگیری می‌شود. این امر می‌تواند نقطه عطفی برای صنعت انرژی سبز باشد که در آن شرایط جوی نقش حیاتی در تولید انرژی ایفا می‌کند.
آینده پیش‌بینی وضعیت آب و هوا با هوش مصنوعی
در حالی که موفقیت GenCast یک پیشرفت چشمگیر در پیش‌بینی وضعیت آب و هوا محسوب می‌شود، باید توجه داشت که هوش مصنوعی قرار نیست به‌طور کامل مدل‌های سنتی پیش‌بینی وضعیت آب و هوا را جایگزین کند. بلکه، مدل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی مانند GenCast قرار است به‌عنوان مکملی برای روش‌های موجود عمل کرده و قابلیت‌های آن‌ها را تقویت کنند. به‌عنوان مثال، مدل‌های مبتنی بر فیزیک همچنان برای درک برخی از پویایی‌های جو که مدل‌های هوش مصنوعی هنوز قادر به شبیه‌سازی آن‌ها نیستند، ضروری خواهند بود.
تیم تحقیقاتی DeepMind متعهد به علم باز بوده و داده‌های GenCast را به‌صورت عمومی در دسترس قرار داده است تا جامعه جهانی پیش‌بینی وضعیت آب و هوا از آن بهره‌برداری کند. هدف آن‌ها این است که با استفاده از این داده‌ها روش‌های پیش‌بینی سنتی را ارتقا دهند، نه اینکه آن‌ها را جایگزین کنند.
ظهور هوش مصنوعی در پیش‌بینی وضعیت آب و هوا گامی هیجان‌انگیز به‌سوی پیش‌بینی‌های سریع‌تر، دقیق‌تر و جامع‌تر است. همان‌طور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، انتظار می‌رود که پیشرفت‌های بیشتری در توانایی پیش‌بینی وضعیت آب و هوا به‌وجود آید و به این ترتیب، امکان تصمیم‌گیری بهتری فراهم شود و حتی در مواقع بحران، جان‌ها نجات یابند. از پیش‌بینی طوفان‌های شدید گرفته تا بهینه‌سازی تولید انرژی سبز، هوش مصنوعی قرار است نقش مهمی در شکل‌دهی به آینده پیش‌بینی وضعیت آب و هوا ایفا کند.
منبع: smithsonianmag
