ميزة جديدة في الذكاء الاصطناعي DeepMind للتنبؤ بحالة الطقس | كيف ذلك؟
تاريخ النشر: 25th, November 2023 GMT
تمكن الذكاء الاصطناعي DeepMind من جوجل مؤخراً من تحقيق إنجاز مهم في مجال التنبؤات الجوية، حيث طورت شركة DeepMind خوارزمية تعمل آلي تسمى GraphCast، تدّعي أنها قادرة على التنبؤ بالحالات الجوية للطقس بدقة أفضل من الحواسيب العملاقة المستخدمة حاليًا في مجال التنبؤ بالطقس، والمتغيرات المناخية.
استطاع الذكاء الاصطناعي GraphCast إنتاج توقعات دقيقة لمدة 10 أيام، متفوقة على نظام التنبؤ الحالي الذي يستخدمه المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية، ويتم تشغيل الخوارزمية على جهاز الكمبيوتر المكتبي، مما يتيح الحصول على التوقعات في دقائق بدلاً من ساعات.
وفقًا للنتائج التي نُشرتها مجلة Science، فإن GraphCast تفوق على نظام التنبؤ الحالي في أكثر من 99٪ من المتغيرات الجوية في 90٪ من مناطق الاختبار، واختبر خبراء الطقس الخوارزمية في 1300 منطقة مختلفة.
بالرغم من ذلك، يجب الإشارة إلى أنه لا يزال لدى النموذج بعض العيوب، حيث يتم إنتاج النتائج في "صندوق أسود"، مما يعني أن الذكاء الاصطناعي لا يمكنه تفسير كيفية اكتشاف الأنماط أو عمله بالضبط، وبالتالي، يجب استخدامه كإضافة إلى الأدوات المتاحة حاليًا وليس كبديل لها.
التنبؤات الجوية الحالية تعتمد على نماذج فيزيائية معقدة واستخدام الحواسيب العملاقة لتشغيل المحاكاة، وتعتمد دقة هذه التوقعات على التفاصيل المدخلة في النماذج وتتطلب كميات كبيرة من الطاقة وتكلفة عالية للتشغيل.
مع استخدام تقنيات التعلم الآلي، يمكن لنماذج التنبؤ بالطقس أن تعمل بكفاءة أكبر وتحقق دقة أعلى بتكلفة أقل.
بالنسبة لنموذج DeepMind الجديد، دُرب على قراءات الطقس لمدة 38 عامًا، وقد استطاع إنشاء ارتباطات بين المتغيرات مثل ضغط الهواء ودرجة الحرارة والرياح والرطوبة، وهي ارتباطات لم تكن مفهومة من قبل الباحثين.
المصدر: صدى البلد
كلمات دلالية: جوجل الطقس حالة الطقس الذکاء الاصطناعی
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يساعد في تقيّيم الأدوية الجديدة
توصل معهد «غوستاف روسي» للسرطان إلى أن الذكاء الاصطناعي يسهّل عملية اختيار المشاركين في الدراسات التي تقيّم الأدوية الجديدة، إذ تسهم هذه التكنولوجيا في تحديد المريض المناسب في الوقت المناسب لإجراء أفضل تجربة سريرية.
يعد معهد «غوستاف روسي» للسرطان في باريس أحد مؤسسي شركة «كلينيو» الناشئة التي تشجع على الوصول إلى التجارب السريرية.
ويقول «أرنو بايل»، أخصائي الأورام بالمعهد: إن «علاجات الأورام تتطور بسرعة كبيرة. المشاركة في تجربة سريرية تُمثل فرصة محتملة للاستفادة من علاج لن يكون متاحا في السوق قبل سنوات».
ونتيجة لنقص المرضى، يتباطأ تطوير الدواء المحتمل أو حتى يتوقف في بعض الأحيان إذا لم يكن من الممكن إجراء الدراسات.
وبحسب الجمعية الفرنسية لشركات الأدوية «ليم»، فإن 85% من التجارب السريرية تواجه تأخيرا مرتبطا بعوائق تحول من دون الاستعانة بالمرضى.
ولحل هذه المشكلة، بدأت شركات الأدوية الكبرى في الدخول في شراكات مع شركات ناشئة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتوجيه المرضى إلى التجارب التي تناسبهم بشكل أفضل.
تعتمد الشركتان الفرنسيتان «كلينيو» و«باتلينك» على قواعد بيانات رسمية متنوعة تحصي مختلف التجارب السريرية.
وتعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تنظيف هذه البيانات المحدثة تلقائيا وتنظيمها ومراجعتها لتقديم تجارب للمرضى تتوافق مع احتياجاتهم.
بشكل عام، لا تتاح للمريض فرصة الانضمام إلى تجربة سريرية إلا إذا كانت مفتوحة في المركز الاستشفائي الذي يتابع حالته، وغالبا في المدن الكبيرة.
ويُنظر إلى الذكاء الاصطناعي باعتباره وسيلة لتعميم الوصول إلى التجارب السريرية، بغض النظر عن مكان الإقامة، ولكنه يساهم أيضا في تمثيل أفضل للتنوع في هذه التجارب.
بدلا من البدء بدراسة ثم البحث عن مريض، وهو ما يحدث عادة، «نبدأ بمريض ثم نجد بسهولة الدراسة التي تناسبه»، على ما توضح رئيسة شركة «باتلينك» إليز خالقي.
وتوضح إليز خالقي «إنها في الأساس أداة مطابقة» تعتمد على البيانات المتعلقة بوضع المريض الصحي وعمره وموقعه.
كما أضافت خالقي «يولّد الذكاء الاصطناعي أسئلة تلقائية استنادا إلى كل معايير الإدراج والاستبعاد للدراسات السريرية» في مختلف أنحاء العالم.
وأكدت خالقي أن «هذه التقنية تسهم أيضا في ترجمة النصوص العلمية، التي تُعد الإنجليزية هي لغتها المرجعية، وتجعلها «أكثر قابلية للفهم بالنسبة للمرضى».
رئيس الوزراء يوجه بتكثيف الجولات الميدانية للوزراء بمختلف المشروعات