وفي إبريل/نيسان من العام الماضي، تساقطت أمطار في دبي في يوم واحد أكثر مما كان متوقعاً في العادة خلال عام كامل.تصوير: جوزيبي كاساسي/وكالة الصحافة الفرنسية عبر جيتي

لقد تغيرت أدوات الذكاء الاصطناعي التنبؤ بالطقسوذلك بفضل قدرتهم على تعلم الأنماط السابقة من الملاحظات والتنبؤ بكيفية ظهور الأنماط المستقبلية. لكن حتى الآن، تكافح النماذج أحيانًا للتنبؤ بأحداث مناخية متطرفة لم تشهدها من قبل، ولكنها تحدث بشكل متكرر أكثر مع ارتفاع درجة حرارة الكوكب.

إن الأمر أشبه بمحاولة “التنبؤ بالمستقبل بمناخ الأمس”، على حد تعبير جاكوب لاندسبيرج، عالم البيانات بجامعة بوسطن في ماساتشوستس.

أحد الأساليب الجديدة التي تظهر نجاحًا يجمع بين نموذج الذكاء الاصطناعي (AI) ونموذج المناخ التقليدي، بالإضافة إلى الأدوات الرياضية التي تصف الأحداث النادرة، للتنبؤ بالظواهر الجوية المتطرفة بشكل أكثر فعالية. في الاختبارات المبكرة، قام هذا النهج الهجين بمحاكاة احتمالات موجات الحر الشديدة بدقة مثل الطريقة القديمة غير المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، والتي تستغرق وقتًا أطول بكثير للتشغيل¹.

يقول بيدرام حسن زاده، عالِم فيزياء المناخ بجامعة شيكاغو في إلينوي، والذي شارك في العديد من الدراسات المبكرة: “نعتقد أن هذا هو الطريق للمضي قدمًا”. نشر أعضاء الفريق النتائج في سلسلة من المطبوعات الأولية على موقع arXiv هذا العام، وسيناقشون العمل في المؤتمرات القادمة، بما في ذلك اجتماع الاتحاد الجيوفيزيائي الأمريكي هذا الشهر.

يمكن أن يكون الطقس القاسي خطيرًا بشكل عندما يتجاوز ما يعانيه الناس عادةً. وتشمل الأمثلة التجميد العميق الذي ضرب ولاية تكساس في عام 2021 والذي أودى بحياة مئات الأش ، وموجة الحر في موسكو عام 2010 والتي أودت بحياة أكثر من 10000 شخص.

لكن من الصعب إعادة إنتاج إحصائيات مثل هذه الأحداث النادرة والتنبؤ بدقة بكيفية تغيرها في المستقبل، كما يقول حسن زاده. قد تعمل نماذج الذكاء الاصطناعي مع 40 عامًا فقط من بيانات التدريب، ولكنها تحتاج إلى التنبؤ بالطقس المتطرف الذي يحدث مرة واحدة فقط كل 1000 عام.

ولنتأمل الأمطار غير المسبوقة التي ضربت دبي في إبريل/نيسان 2024، عندما هطلت أمطار تزيد على عام كامل في يوم واحد. وقام الباحثون بقيادة تشيانغ صن، عالم الغلاف الجوي في جامعة شيكاغو، وحسن زاده ب الحدث باستخدام نموذجين للذكاء الاصطناعي. لقد اندهشوا وأعجبوا عندما اكتشفوا أن أحد هذه النماذج، وهو نموذج GraphCast الذي طورته شركة Google DeepMind في لندن، كان سيتنبأ بدقة بالحدث قبل ثمانية أيام من وقوعه.².

لكن الأمور لم تسير بشكل جيد عندما نظر العلماء إلى الأعاصير المدارية. نموذج طقس مختلف يعمل بالذكاء الاصطناعي، FourCastNet، طورته شركة NVIDIA في سانتا كلارا، كاليفورنيا، يكافح للتنبؤ بأقوى الأعاصير المدارية عندما لا يكون لديه عواصف شديدة في مجموعة التدريب ال ة به³.

وقد بدا ذلك خبرًا سيئًا، لكن الباحثين اكتشفوا بصيصًا من الأمل. ويبدو أن النموذج قادر على التعلم من العواصف التي حدثت في أحد أحواض المحيط، مثل المحيط الأطلسي، وتطبيق هذا التعلم على أحواض المحيطات الأخرى، مثل المحيط الهادئ.

ويمكنها بشكل أساسي تحسين توقعاتها الإقليمية من خلال ترجمة المعلومات إلى أجزاء مختلفة من العالم. يقول حسن زاده: “إن حقيقة قدرتهم على القيام بذلك تمنحهم الكثير من القوة”.

وفي أحدث أعمالهم، وجد الباحثون طريقة للمضي قدمًا باستخدام نموذج آخر للذكاء الاصطناعي، وهو Pangu-Weather الذي طورته شركة Huawei Cloud الصينية في شنتشن. وقام العلماء بدمجه مع نموذج مناخي عالمي قائم على الفيزياء، بالإضافة إلى طريقة رياضية ل إحصائيات الأحداث النادرة، لمعرفة ما إذا كان بإمكانهم التنبؤ بموجات الحر في خطوط العرض الوسطى.