أعلنت شركة التكنولوجيا العالمية مايكروسوفت عن تطويرها نموذجًا جديدًا للذكاء الاصطناعي يُدعى “Aurora”، يمتلك القدرة على التنبؤ بظواهر جوية مثل جودة الهواء، والأعاصير، والعواصف بدقة عالية، وبسرعة تفوق الأنظمة التقليدية المعتمدة في الأرصاد الجوية.
وكشفت الشركة عن تفاصيل النموذج في ورقة علمية نُشرت في مجلة Nature، إلى جانب مدونة رسمية تشرح إمكانياته، مشيرة إلى أن “Aurora” يمثل تقدمًا كبيرًا في مجال التنبؤات المناخية المعتمدة على الذكاء الاصطناعي.
تم تدريب النموذج على أكثر من مليون ساعة من بيانات الأقمار الصناعية والرادارات ومحطات الأرصاد الجوية، بالإضافة إلى نتائج محاكاة وتوقعات سابقة. وبحسب ما نشرته مايكروسوفت، فإن Aurora قابل للضبط بدقة باستخدام بيانات إضافية للتنبؤ بظواهر مناخية محددة، ما يجعله مرنًا وفعالًا لمختلف الاستخدامات.
ورغم الحاجة إلى بنية تحتية ضخمة لتدريب النموذج، أكدت مايكروسوفت أن تشغيله يتميز بالكفاءة، حيث يستطيع إنتاج التوقعات في ثوانٍ معدودة مقارنة بالساعات التي تحتاجها النماذج التقليدية المعتمدة على الحواسيب العملاقة.
يُذكر أن نماذج الطقس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي ليست جديدة كليًا، إذ طوّر مختبر DeepMind التابع لشركة غوغل عدة نماذج مماثلة خلال السنوات الأخيرة، من بينها نموذج WeatherNext الذي أثبت تفوقه على بعض أبرز أنظمة التنبؤ العالمية، بحسب موقع TechCrunch المتخصص في أخبار التكنولوجيا.
بدورها، تصنّف مايكروسوفت نموذج Aurora كواحد من أكثر النماذج دقة وكفاءة في هذا المجال، وتعتبره إضافة نوعية لمجتمعات البحث المتخصصة في علوم الأرصاد الجوية.
وقد أتاح فريق مايكروسوفت شيفرة المصدر وأوزان النموذج للعامة، كما بدأ دمج نموذج Aurora في تطبيق الطقس الخاص بها MSN Weather من خلال نسخة مخصصة تُوفّر توقعات جوية على مدار الساعة، تشمل حتى تكوين السحب.
ويستطيع Aurora تقديم تنبؤات دقيقة تمتد لعشرة أيام مقبلة وعلى نطاقات جغرافية أصغر من العديد من النماذج الأخرى القائمة على الذكاء الاصطناعي.
وعلى مدى العقود السبع الماضية، اعتمدت الأرصاد الجوية على نماذج معقدة تستند إلى معادلات رياضية دقيقة تحاكي الظواهر الفيزيائية، مثل حرارة الشمس، وتيارات الهواء والمحيطات، وتشكّل الغيوم. وتُدمَج فيها بيانات الطقس الفعلية لتوليد توقعات، يتم تفسيرها لاحقًا من قبل خبراء الأرصاد لعرض السيناريو الأكثر احتمالًا للجمهور.
ورغم فاعلية هذه الأنظمة، إلا أنها مكلفة جدًا وتستغرق وقتًا طويلًا للتطوير والتشغيل، مما يبطئ من إنتاج التوقعات.
أما نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Aurora، فتمتاز بأنها أسرع وأكثر مرونة في التدريب والتحديث. إذ تُزوّد بكميات هائلة من بيانات الطقس السابقة، وتُدرّب على اكتشاف الأنماط المناخية. وبناءً على هذه الأنماط، تستطيع التنبؤ بما قد يحدث لاحقًا بدقة وفعالية.