استخدامات الذكاء الاصطناعي متنوعة، ولكن أحد أهم المجالات التي يمكن لهذه التقنية النجاح فيها وتحقيق نتائج مذهلة هو العلوم المعتمدة على إيجاد الأنماط المتماثلة والتي تؤدي إلى توقع النتائج بدقة، وهذا لأن الذكاء الاصطناعي قادر على قراءة ملايين النتائج ومقارنتها والخروج بقائمة من التشابهات والتوقعات.

هذه النظرية، أثبتت في الورقة البحثية الأخيرة التي نشرت في مجلة “Journal Science” العلمية، إذ أظهر هذا البحث أن نموذج الذكاء الاصطناعي “GraphCast ” قادر على توقع الطقس بشكل دقيق للغاية متفوقا على طرق توقع الطقس التقليدية ولمدة تصل إلى 10 أيام مستقبلية، ولكن كيف حدث ذلك. 

تفوق على النظم القديمة المعتمدة على البشر

الدراسة أظهرت بوضوح أن نموذج “Graphcast” يتفوق في مجال التوقعات المستقبلية للطقس على أحدث وأقوى النظم التقليدية لتوقع الطقس رغم أن الأخير يعتمد على خبراء المركز الأوروبي للتوقعات الطقسية المستقبلية متوسطة المدى، وبحسب الدراسة، فإن النموذج تفوق على خبراء المركز في 90 بالمئة من معايير الاختبار التي وصلت إلى 1380 معيار مختلف تشمل درجات الحرارة والضغط الجوي وسرعة الرياح وإتجهاها. 

النموذج يعتمد على التقنيات التي طورتها “جوجل” ضمن مبادرة “DeepMind”، وتحديدا الحواسيب السحابية “TPU v4″، وبفضل قوة هذه الحواسيب وامتلاكها للعديد من الشبكات العصبية القادرة على تحليل أنماط الطقس، فإن “GraphCast” قادر على توقع الطقس لمدة 10 أيام في ثوان معدودة. 

مستقبل باهر 

الأمر المذهل في هذه التقنية ليس الاستخدام الحالي لها، بل ما قد تصل إليه في الأعوام المقبلة، وعندها قد يصبح من الممكن قراءة الطقس لشهور مستقبلية في ثوان معدودة، وهو ما يساعد في التخطيط للكثير من الأمور والاستعداد للكوارث الطقسية قبل حدوثها.

رغم تفوق هذا النموذج في الوقت الحالي على الأنظمة البشرية المعتادة، إلا أنه لا يجب إهمال المراجعة البشرية لنتائج النموذج وتوقعاته، وذلك حتى يتم التأكد من جودة النتائج ودقتها بشكل كبير. 

كاتب المقال أحمد حسن ينصح بقراءة ...

“أبل” تختبر أدوات ذكاء اصطناعي.. لمنافسة “OpenAI”؟