تطوير نموذج للذكاء الاصطناعي يتنبأ بـ «النينو»
تاريخ النشر: 5th, August 2023 GMT
طور باحثون صينيون من معهد فيزياء الغلاف الجوي التابع للأكاديمية الصينية للعلوم، نموذجا جديدا للذكاء الاصطناعي من خلال خوارزميات التعلم العميق للتنبؤ بتطور ونمط أحداث ظاهرة النينو بوسط المحيط الهادئ.
ورأى العلماء أن ظاهرة النينو في وسط المحيط الهادئ لها آثار بعيدة المدى على المناخ العالمي، مما يجعل التنبؤات الدقيقة مهمة لمواجهة تلك الظاهرة وخفض المخاطر الناجمة عنها.
وقال هوانغ بينغ الباحث بمعهد فيزياء الغلاف الجوي التابع للأكاديمية الصينية للعلوم: «إن الدراسة تعرض القوة الكامنة للذكاء الاصطناعي في تعزيز التنبؤات بالظواهر المناخية البارزة، مثل ظاهرة النينو التي يمكن أن تكون لها آثار مدمرة في جميع أنحاء العالم».
وحسب الدراسة، يتفوق نموذج الذكاء الاصطناعي على النماذج الدينامية التقليدية في الدقة، وخاصة في التنبؤ بالتباينات في درجة حرارة سطح البحر في غربي ووسط المحيط الهادئ الاستوائي.
واقترحت الدراسة أن نموذجا مختلطا يجمع بين التنبؤات من كل من نموذج الذكاء الاصطناعي والنماذج الدينامية، من شأنه أن يحقق دقة أعلى في التنبؤ بظاهرة النينو في وسط وشرقي المحيط الهادئ.
ويخطط فريق البحث لزيادة الاستفادة بشكل أكبر من قدرة التعلم العميق لتوسيع تطبيق نماذج الذكاء الاصطناعي في تنبؤات المناخ الموسمي، بهدف توفير تحذيرات مبكرة وأكثر دقة ضد الظواهر الجوية الرئيسية.
المصدر: العرب القطرية
كلمات دلالية: الذكاء الاصطناعي ظاهرة النينو المحیط الهادئ
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”.