مايكروسوفت تطلق إطاراً مفتوح المصدر لتحسين توقعات الطقس

أطلقت مايكروسوفت إطاراً جديداً للذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر، يهدف إلى تحسين دقة توقعات الطقس خلال فترة تتراوح بين أسبوعين وستة أسابيع. وأظهرت الاختبارات قدرته على اكتشاف عواصف شتوية أمريكية قبل وقوعها بأسابيع، ما قد يساعد قطاعات الزراعة والطاقة وإدارة الكوارث.

تفاصيل الخبر

أعلنت شركة مايكروسوفت عن تطوير إطار ذكاء اصطناعي جديد يحمل اسم Probabilistic Bias Correction (PBC)، من خلال فريق Microsoft Research، لمعالجة إحدى أبرز المشكلات التي تواجه أنظمة التنبؤ بالطقس، وهي تكرار الأخطاء في التوقعات طويلة المدى نسبياً.

وعلى الرغم من التطور الكبير في نماذج الطقس التقليدية المعتمدة على المعادلات الفيزيائية، والنماذج الحديثة القائمة على الذكاء الاصطناعي، لا تزال التوقعات خلال الفترة الممتدة من أسبوعين إلى ستة أسابيع أقل موثوقية من التوقعات قصيرة المدى. ويهدف الإطار الجديد إلى تحسين هذه التوقعات من خلال التعلم من الأخطاء السابقة للنماذج وتصحيح الانحيازات المتكررة فيها.

وفيما يلي أبرز تفاصيل المشروع:

تصحيح الأخطاء المتكررة: يعتمد PBC على تحليل التوقعات السابقة للنماذج الجوية، واكتشاف الأنماط التي تؤدي إلى أخطاء متكررة، ثم تعديل النتائج لتحسين دقتها وموثوقيتها دون الحاجة إلى بناء نموذج طقس جديد بالكامل.
تحسين أداء النماذج الحالية: وفقاً لما نشرته مايكروسوفت، ساهم الإطار في تحسين أداء نموذج التنبؤ الموسمي الفرعي التابع للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، حيث تحسن الأداء في 98% من أهداف الهطول المطري، و92% من أهداف درجات الحرارة، و91% من أهداف الضغط الجوي التي جرى تقييمها.
مضاعفة دقة أحد نماذج الذكاء الاصطناعي: أظهرت الاختبارات أن تطبيق PBC على نظام التنبؤ بالطقس المعتمد على الذكاء الاصطناعي التابع للمركز الأوروبي ضاعف دقته وفق مقياس التقييم المستخدم في الدراسة، ما يشير إلى إمكانية تعزيز أداء النماذج القائمة باستخدام تقنيات تصحيح إضافية.
التنبؤ بالعواصف قبل وقوعها: شارك فريق MicroEnsemble في مسابقة AI Weather Quest باستخدام نظام MicroDuet المدعوم بإطار PBC. ووفقاً لمايكروسوفت، نجح النظام في توقع عاصفتين شتويتين شديدتين ضربتا الولايات المتحدة خلال عام 2026، قبل وقوعهما بنحو 19 إلى 26 يوماً.
تحقيق نتائج متقدمة في المنافسات العالمية: حقق نظام MicroDuet المركز الأول في فئات التنبؤ المختلفة خلال المرحلة الأولى من المسابقة، متفوقاً على أنظمة تشغيلية ومشاركين من مؤسسات وفرق بحثية متعددة حول العالم.
إتاحة التقنية مفتوحة المصدر: نشرت مايكروسوفت إطار PBC على منصة GitHub، ما يسمح للباحثين والمطورين بالاطلاع على التقنية وتجربتها وتطوير تطبيقات جديدة اعتماداً عليها.

ولا يقتصر دور هذه التقنية على التنبؤ بالعواصف، بل يمتد إلى تحسين تقديرات درجات الحرارة وكميات الأمطار والضغط الجوي. وتكمن أهميتها في أنها تساعد على الاستفادة من النماذج الموجودة بدلاً من استبدالها، وهو ما قد يجعل تحسين التوقعات أكثر كفاءة وقابلية للتوسع.

الأهداف المستقبلية والتطبيقات المحتملة

تسعى مايكروسوفت والجهات البحثية المتعاونة معها إلى توسيع استخدام إطار PBC وتحويل نتائجه البحثية إلى أدوات عملية تدعم القرارات اليومية والاستراتيجية.

ومن أبرز الأهداف والتطبيقات المستقبلية:

دعم القطاع الزراعي: يمكن للتوقعات الأكثر دقة أن تساعد المزارعين في تحديد مواعيد الزراعة والري والتسميد واختيار البذور المناسبة، خصوصاً في المناطق التي تعتمد بصورة كبيرة على الأمطار.
تحسين الاستعداد للكوارث الطبيعية: قد تتيح التوقعات الممتدة لعدة أسابيع وقتاً إضافياً للجهات المختصة للاستعداد للعواصف الثلجية وموجات البرد والأمطار الغزيرة، وتخطيط عمليات الاستجابة للطوارئ.
تطوير إدارة المياه والطاقة: يمكن أن تساعد التوقعات الأفضل للأمطار ودرجات الحرارة في تحسين إدارة مخزونات المياه، والتخطيط لإنتاج الطاقة واستهلاكها، والاستعداد لفترات الجفاف أو ارتفاع الطلب.
توسيع الاستخدام في الدول النامية: بدأت التقنية تُختبر في كينيا بالتعاون مع خبراء الأرصاد الجوية والباحثين، بهدف تحسين التوقعات الموسمية للأمطار ومساعدة المزارعين على التعامل مع التقلبات المناخية.
دمج التقنية مع أنظمة التنبؤ الحالية: تعمل مايكروسوفت على استكشاف تطبيقات إضافية للإطار، بما يشمل تحسين نماذجها الخاصة للتنبؤات الممتدة حتى ستة أسابيع. ويتيح نشر التقنية مفتوحة المصدر للجهات البحثية اختبارها على نماذج وبيئات مناخية مختلفة.
تعزيز التعاون العلمي: من المتوقع أن يتيح فتح الشيفرة المصدرية للباحثين حول العالم اختبار النتائج، وتطوير أساليب تصحيح جديدة، وتحديد الظروف التي تحقق فيها التقنية أكبر فائدة.

ومع ذلك، لا يعني تحسن الأداء أن التوقعات الجوية الممتدة أصبحت مؤكدة؛ فالطقس نظام معقد يتأثر بعوامل متعددة، وتظل النتائج احتمالية وتتفاوت دقتها بحسب المنطقة والفترة الزمنية ونوع الظاهرة الجوية.

يمثل إطار PBC خطوة مهمة في تطوير التنبؤات الجوية المدعومة بالذكاء الاصطناعي، لأنه يركز على معالجة الأخطاء المتكررة في النماذج الحالية بدلاً من الاعتماد على بناء أنظمة جديدة بالكامل. وإذا استمرت النتائج الإيجابية في الاختبارات والتطبيقات الواقعية، فقد يسهم هذا الابتكار في منح المزارعين والجهات الحكومية وشركات الطاقة وقتاً أكبر لاتخاذ قرارات أفضل والاستعداد للمخاطر الجوية قبل وقوعها.