نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة HUAWEI يتنبأ بالطقس! , حيث طور فريق من الباحثين من شركة HUAWEI في الصين نموذجًا للذكاء الاصطناعي يسمى Pangu-Weather ، والذي ثبت أنه يتفوق في الأداء على أفضل نظام للتنبؤ العددي بالطقس (NWP) في العالم في التنبؤ بالطقس العالمي. منذ ما يقرب من قرن من الزمان ، كان التنبؤ العددي بالطقس هو النهج السائد للتنبؤ بالطقس ، ولكن نظرًا لأن النماذج أصبحت أكثر تعقيدًا ، فقد واجهت الطرق العددية اختناقات. ابتكر علماء السحابة في Huawei طريقة جديدة للمضي قدمًا في مجال الذكاء الاصطناعي.
أطلقت Huawei Cloud مبادرة بحثية منذ عامين لاستكشاف الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس ووجدت أن أساليب الذكاء الاصطناعي الحالية متأخرة كثيرًا عن دقة التنبؤ العددي ، لا سيما فيما يتعلق بالتنبؤ بظواهر الطقس القاسية. حدد الباحثون سببين رئيسيين للفجوة: استندت نماذج الذكاء الاصطناعي إلى الشبكات العصبية ثنائية الأبعاد التي تكافح مع بيانات الطقس ثلاثية الأبعاد ، وتفتقر أساليب الذكاء الاصطناعي إلى القيود الرياضية للنمذجة العددية ، مما تسبب في تراكم الأخطاء.
للتغلب على هذه التحديات ، قامت Huawei Cloud بتطوير محول ثلاثي الأبعاد خاص بالأرض يسمى 3DEST للتعامل مع بيانات الطقس ثلاثية الأبعاد المعقدة. واقترحوا أيضًا استراتيجية تجميع زمني هرمي لتقليل أخطاء التكرار. والنتيجة هي نموذج Pangu-Weather الخاص بهم ، والذي يقوم بتدريب أنظمة AI منفصلة للتنبؤ بالطقس على فترات من ساعة واحدة و 3 ساعات و 6 ساعات و 24 ساعة.
قام فريق Huawei Cloud R&D بتدريب Pangu-Weather على 39 عامًا من بيانات إعادة التحليل العالمية واختبارها على متغيرات مختلفة مثل درجة الحرارة والضغط وسرعة الرياح وهطول الأمطار ، ومقارنتها بالمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) ، يعتبر أفضل نظام NWP على مستوى العالم. نُشرت النتائج في مجلة Nature ، وأظهرت دقة التنبؤ الحتمية الفائقة لـ Pangu-Weather مقارنةً بـ ECMWF في جميع المتغيرات المختبرة ، لا سيما في التنبؤات متوسطة المدى. يتفوق نموذج الذكاء الاصطناعي أيضًا على ECMWF في تنبؤات الطقس القاسية وتنبؤات المجموعات وتتبع الأعاصير المدارية.
يعد Pangu-Weather أسرع بكثير من طرق NWP التقليدية ويمكن تشغيله على جهاز GPU واحد. يقترح الباحثون إمكانية تطبيقه في مجالات أخرى ، مثل التنبؤ بجودة الهواء ، ونمذجة المناخ ، وديناميكيات المحيطات. يعترف الباحثون بقيود Pangu-Weather ، بما في ذلك الاعتماد على بيانات إعادة التحليل عالية الجودة ونقص القيود المادية. وهي تؤكد على قدرة نموذج الذكاء الاصطناعي على استكمال أساليب التنبؤ العددي بالطقس وتقديم حلول بديلة للتنبؤ بالطقس.
اجتذب نموذج Pangu-Weather الخاص بشركة Huawei Cloud الانتباه بسبب تنبؤاته الدقيقة ، مثل توقع تغيير مسارات إعصار “Mawar” قبل خمسة أيام. تخطط المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO) لدمج عناصر الذكاء الاصطناعي في خطتها الاستراتيجية 2024–2027 لتعزيز تطوير تكنولوجيا الأرصاد الجوية وتحسين قدرات التنبؤ العالمية.
يكمن مستقبل التنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي في الاستفادة من بيانات الأرصاد الجوية الضخمة ، وتعزيز قوة الحوسبة للتعامل مع البيانات فائقة الدقة ، واستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي ذات قوة الحوسبة العالية للغاية. مع توفر بيانات وموارد وتقنيات جديدة ، يستعد الذكاء الاصطناعي لتحويل التنبؤ بالطقس وتوفير إمكانات الإنذار المبكر المنقذة للحياة ، خاصة للدول النامية. بشكل عام ، يوضح اختراق Pangu-Weather قوة الذكاء الاصطناعي في حل المشكلات المعقدة ، واستخراج رؤى جديدة من البيانات الضخمة ، وتطوير العلوم بطرق يمكن أن تفيد البشرية.
يعد نجاح نموذج هواوي مثالاً آخر على نهج الصين الفريد في التعامل مع النماذج الكبيرة. بدلاً من تدريب نموذج ذكاء اصطناعي للأغراض العامة ، مثل ChatGPT ، على أمل أن يتمكن من حل جميع المشكلات ويصبح AGI في المستقبل ، يتم تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي وتدريبها مع وضع تطبيق معين في الاعتبار ، باستخدام البيانات ذات الصلة بالصناعة. يظهرون أداءً أفضل في المهام المعقدة للصناعات المستهدفة من النماذج العامة. بالمقارنة مع النماذج الكبيرة العامة ، يتطلب هذا النوع من النماذج المتخصصة أيضًا طاقة حوسبة أقل بكثير للعمل. في هذه الحالة ، يكفي استخدام وحدة معالجة رسومات واحدة فقط.
ينتج عن هذا النهج مشهد مختلف تمامًا للذكاء الاصطناعي في الصين ، مشهد أكثر تشظيًا إلى حد كبير ، مع قيام المزيد من اللاعبين بتخصيص مكان لأنفسهم ، بدلاً من أن يهيمن عليهم عدد قليل من عمالقة التكنولوجيا.
