بالذكاء الاصطناعي.. تطوير نموذجا لمعرفة أحوال الطقس أسرع ب10 آلاف مرة من الطريقة التقليدية sayidaty
تاريخ النشر: 16th, July 2023 GMT
sayidaty، بالذكاء الاصطناعي تطوير نموذجا لمعرفة أحوال الطقس أسرع ب10 آلاف مرة من الطريقة التقليدية،نشرت مجلة نيتشر العلمية، ورقة بحثية حول كيفية تطوير النظام الدقيق والموثوق للتنبؤ .،عبر صحافة السعودية، حيث يهتم الكثير من الناس بمشاهدة ومتابعه الاخبار، وتصدر خبر بالذكاء الاصطناعي.. تطوير نموذجا لمعرفة أحوال الطقس أسرع ب10 آلاف مرة من الطريقة التقليدية، محركات البحث العالمية و نتابع معكم تفاصيل ومعلوماته كما وردت الينا والان إلى التفاصيل.
نشرت مجلة "نيتشر" العلمية، ورقة بحثية حول كيفية تطوير النظام الدقيق والموثوق للتنبؤ بالطقس في جميع أنحاء العالم بناء على قدرات التعلم العميق وتحليل البيانات التي تم جمعها على مدار 43 عاماً.
الذكاء الاصطناعي ومعرفة أحوال الطقستتناول الورقة البحثية نموذج الذكاء الاصطناعي المبتكر الخاص بتنبؤات الطقس "بانغو ويذر" المطور ضمن وحدة أعمال "هواوي كلاود" المتخصصة بالحوسبة السحابية والذي اعتبرته المجلة ثورياً بدقة أعلى من أساليب التوقعات التقليدية العددية، ويعمل على تحسين سرعة التنبؤ بنسبة تصل إلى 10 آلاف ضعف، مما يقلص مدة التنبؤ بحالة الطقس العالمي لبضع ثوانٍ فقط.
وتقدم الورقة البحثية المعنونة "تنبؤات جوية عالمية متوسطة المدى ودقيقة باستخدام شبكات عصبونية ثلاثية الأبعاد"، طيفاً واسعاً من التجارب المستقلة التي تثبت كفاءة النموذج الجديد، حيث يتحدى "بانغو ويذر" الافتراضات السابقة التي تزعم بأن تنبؤات الذكاء الاصطناعي للطقس أقل دقة من التنبؤات التقليدية العددية. وتعتبر هذه المرة الأولى التي يقوم فيها باحثون بالتأليف الحصري لورقة بحثية.
وأدى التطور السريع لقدرات الحاسوب على مدار الثلاثين عاماً الماضية إلى تحسن ملحوظ في دقة نظام التنبؤ التقليدي العددي للطقس، مما ساهم في تجنب العديد من مخاطر الكوارث الكبرى وتوفير توقعات حول التغيرات المناخية. إلا أن عملية التنبؤ لم تصل لمستوى السرعة المطلوبة.
ويسعى الباحثون للوصول إلى كيفية استخدام طرق التعلم العميق للوصول للدقة المطلوبة للتنبؤ بالطقس، لكن الأنظمة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي للتوقعات متوسطة وطويلة الأجل بقيت أقل من دقة التنبؤات العادية. ولم يتمكن الذكاء الاصطناعي من التنبؤ بالأحوال الجوية الشديدة وغير العادية مثل الأعاصير.
ورغم بعض النتائج الإيجابية التي حققتها نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤات الجوية، إلا أنها كانت تفتقر على الدوام للدقة والسرعة، ويعزى ذلك لسببين. أولهما اعتماد نماذج ذكاء الاصطناعي للتنبؤ الجوي على شبكات عصبونية ثنائية الأبعاد، لذا لا تستطيع معالجة البيانات الجوية ثلاثية الأبعاد المتباينة. وثانياً، تعرض توقع الطقس على المدى المتوسط لأخطاء تراكمية عند استخدام النموذج عدة مرات.
كيفية تعامل "بانغو ويذر" مع هذه التحدياتبرزت دقة نموذج "بانغو ويذر" في التجارب العلمية كبديل ثوري لطرق التوقع العددية التقليدية التي تحتاج لوقت يتراوح بين ساعة واحدة إلى 7 أيام. ومع زيادة سرعة تنبؤه بمقدار 10 آلاف مرة، بات بإمكانه تنبؤ أدق تفاصيل الحالة الجوية كالرطوبة وسرعة الرياح ودرجة الحرارة وضغط مستوى سطح البحر خلال بضع ثوان.
ويستخدم النموذج الجديد محولاً خاصاً بالأرض ببنية ثلاثية الأبعاد لمعالجة البيانات الجوية ثلاثية الأبعاد غير المنتظمة والمعقدة. وتم تدريبه باستخدام استراتيجية تجميع هرمية زمنية على فترات تنبؤ مختلفة عبر فواصل زمنية قدرها ساعة واحدة و3 ساعات و6 ساعات و24 ساعة، ما نتج عنه تقليص حجم التكرار في التنبؤ بالحالة الجوية في وقت معين بالإضافة إلى تقليل التوقعات الخاطئة.
وقام الباحثون بتدريب النموذج على فترات زمنية معينة، عبر 100 دورة باستخدام عينات ساعية من البيانات الجوية للفترة الممتدة من 1979 إلى 2021. وبات بإمكان النموذج الجديد توفير تنبؤات الطقس العالمية لمدة 24 ساعة في 1.4 ثانية فقط باستخدام بطاقة رسومات V100، مما يمثل تحسنًا بمقدار 10,000 مرة مقارنة بالتوقعات العددية التقليدية.
وألقى البحث الضوء على سهولة تنزيل وتشغيل نموذج "بانغو ويذر" وسرعة تشغيله حتى على الحاسوب المكتبي، ما يعني أنه يمكن الآن لأي فرد من مجتمع الأرصاد الجوية واستخدام هذا النموذج واختباره بقدر ما يرغب. وهي فرصة رائعة للمجتمع العلمي للاطلاع على درجة الجودة التي تتمتع بها تنبؤات النموذج لظواهر طبيعية محددة. وسيساعد ذلك في تعزيز التطور والتقدم في مجال الأرصاد الجوية ويشير المراجعون بأن النتائج التي تم الوصول إليها تمثل نقلة نوعية هامة ومبتكرة تتفوق بالتأكيد على النتائج السابقة، وسيؤدي النموذج الجدد لإعادة تقييم شكل نماذج التنبؤات في المستقبل.
مستقبل معرفة الطقسمن جانبه، أوضح تيان تشي، رئيس علماء الذكاء الاصطناعي في فريق "هواوي كلاود"، وعضو معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات الأمريكي IEEE والأكاديمية الدولية اليورو آسيوية للعلوم، أن سبب اختيار فريق البحث للذكاء الاصطناعي التركيز على مجال التنبؤات الجوية، قائلًا: "تعد توقعات الطقس واحدة من أهم السيناريوهات في مجال الحوسبة العلمية باعتبار أن التنبؤ الجوي نظام معقد للغاية، ومع ذلك، يصعب الإلمام بجميع جوانب المعرفة الرياضية والفيزيائية المتعلقة به".
وأضاف "تشي": "أبحاثنا في نماذج الذكاء الاصطناعي تمتلك القدرة على استخراج القوانين الإحصائية لتغير الغلاف الجوي من خلال تحليل البيانات الضخمة، ويقوم نموذج ’بانغو ويذر‘ الجديد بإتمام عملية نظام التوقعات بشكل أساسي، وتركز قدرته الرئيسية على التنبؤ بتغير حالة لغلاف الجوي. ويتمثل هدفنا النهائي في بناء جيل أكثر تطوراً في مجال التنبؤ بالطقس عن طريق تقنيات الذكاء الاصطناعي من أجل تعزيز أنظمة التوقعات الحالية والمساهمة بتفادي الكوارث والخسائر".
يمكنكم متابعة آخر الأخبار عبر حساب سيدتي على تويتر
المصدر: صحافة العرب
كلمات دلالية: موعد عاجل الدولار الامريكي اليوم اسعار الذهب اسعار النفط مباريات اليوم جدول ترتيب حالة الطقس بالذکاء الاصطناعی الذکاء الاصطناعی ثلاثیة الأبعاد
إقرأ أيضاً:
تحديات جوهرية تواجه تطور الذكاء الاصطناعي
#سواليف
أظهر استطلاع حديث لخبراء في مجال #الذكاء_الاصطناعي أن توسيع نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لن يؤدي إلى تحقيق الذكاء الاصطناعي العام (AGI).
يعدّ AGI بمثابة النقلة النوعية التي تمكّن الأنظمة من التعلم بشكل فعّال كالذكاء البشري أو أفضل منه.
وأكد 76% من 475 باحثا في المجال، أنهم يرون أن هذا التوسع “غير مرجح” أو “غير مرجح جدا” أن يحقق هذا الهدف المنشود.
مقالات ذات صلة إعداد بسيط في هاتفك قد يجعلك تبدو أصغر بـ10 سنوات! 2025/04/01وتعتبر هذه النتيجة انتكاسة كبيرة للصناعات التكنولوجية التي توقعت أن تحسينات بسيطة في النماذج الحالية من خلال مزيد من البيانات والطاقة ستؤدي إلى الذكاء الاصطناعي العام.
ومنذ #طفرة الذكاء الاصطناعي التوليدي في 2022، كانت التوقعات تركز على أن زيادة الموارد كافية لتجاوز #الذكاء_البشري. لكن مع مرور الوقت، وبالرغم من الزيادة الكبيرة في الإنفاق، فإن التقدم قد تباطأ بشكل ملحوظ.
وقال ستيوارت راسل، عالم الحاسوب في جامعة كاليفورنيا، بيركلي، والذي شارك في إعداد التقرير: “منذ إصدار GPT-4، أصبح واضحا أن التوسع في النماذج كان تدريجيا ومكلفا. الشركات قد استثمرت أموالا ضخمة بالفعل، ولا يمكنها التراجع بسبب الضغوط المالية”.
وفي السنوات الأخيرة، ساهمت البنية الأساسية المبتكرة المسماة “المحولات” (Transformers)، التي ابتكرها علماء غوغل عام 2017، في تحسن قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي. وتستفيد هذه النماذج من زيادة البيانات لتوليد استجابات أدق. ولكن التوسع المستمر يتطلب موارد ضخمة من الطاقة والمال.
وقد استقطب قطاع الذكاء الاصطناعي المولّد نحو 56 مليار دولار في رأس المال المغامر عام 2024، مع تكريس جزء كبير من هذه الأموال لبناء مراكز بيانات ضخمة تسببت في زيادة انبعاثات الكربون ثلاث مرات منذ 2018.
ومع استنفاد البيانات البشرية القابلة للاستخدام بحلول نهاية هذا العقد، فإن الشركات ستضطر إما لاستخدام البيانات التي أنشأها الذكاء الاصطناعي نفسه أو جمع بيانات خاصة من المستخدمين، ما يعرض النماذج لمخاطر أخطاء إضافية. وعلى الرغم من ذلك، لا يقتصر السبب في محدودية النماذج الحالية على الموارد فقط، بل يتعدى ذلك إلى القيود الهيكلية في طريقة تدريب هذه النماذج.
كما أشار راسل: “المشكلة تكمن في أن هذه النماذج تعتمد على شبكات ضخمة تمثل مفاهيم مجزّأة، ما يجعلها بحاجة إلى كميات ضخمة من البيانات”.
وفي ظل هذه التحديات، بدأ الباحثون في النظر إلى نماذج استدلالية متخصصة يمكن أن تحقق استجابات أكثر دقة. كما يعتقد البعض أن دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي مع أنظمة تعلم آلي أخرى قد يفتح آفاقا جديدة.
وفي هذا الصدد، أثبتت شركة DeepSeek الصينية أن بإمكانها تحقيق نتائج متميزة بتكاليف أقل، متفوقة على العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد عليها شركات التكنولوجيا الكبرى في وادي السيليكون.
ورغم التحديات، ما يزال هناك أمل في التقدم، حيث يقول توماس ديتريش، الأستاذ الفخري لعلوم الحاسوب في جامعة ولاية أوريغون: “في الماضي، كانت التطورات التكنولوجية تتطلب من 10 إلى 20 عاما لتحقيق العوائد الكبيرة. وهذا يعني أن هناك فرصة للابتكار بشكل كبير في مجال الذكاء الاصطناعي، رغم أن العديد من الشركات قد تفشل في البداية”.
قبل انطلاقه غدا.. أعضاء لجنة تحكيم مهرجان SITFY-Georgia يصلون مطار تبيلسي