أعلنت فرق من غوغل DeepMind وغوغل ريسيرتش عن إطلاق نموذج ذكاء اصطناعي متطور للتنبؤ بأحوال الطقس يتمتع برؤية أوضح للغلاف الجوي وقدرة أفضل على التنبؤ بسلوكه. يمثل WeatherNext 3 موجة جديدة من التحولات في مجال الأرصاد الجوية بفضل تقنيات التعلم العميق، وستُدمج نتائجه في معلومات الطقس التي يراها المستخدمون عبر محرك البحث وخرائط غوغل و Gemini، بالإضافة إلى إتاحته للمستخدمين والباحثين على منصات غوغل السحابية.

أثبت النموذج الجديد دقة أعلى من المنافسين الرئيسيين عند اختباره باستخدام Operational WeatherBench، وهي أداة لمقارنة التنبؤات الذكية من تطوير شركة Brightband، وتقيس متغيرات مثل درجة الحرارة وسرعة الرياح والرطوبة. كما تفوق النموذج على نماذج التعلم العميق التي طورتها كل من Microsoft و NVIDIA والمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى، وحتى على التنبؤات التقليدية من الخدمة الوطنية الأمريكية للأرصاد الجوية.

يعكس التطور التقني خيارات تصميمية محددة؛ فالنموذج الجديد أكبر حجماً بـ 2.4 مرة من سلفه، ويمكنه التنبؤ برسوخ تصل إلى 5 كيلومترات في المتغيرات الرئيسية. تحسنت تقييماته المتعلقة بالأمطار بنسبة 60 بالمئة مقارنة بإصدار WeatherNext 2 السابق، وأصبح قادراً على تقديم توقعات بصيغة ساعية بدلاً من التنبؤ المعتاد كل ست ساعات. اختار المصممون تدريب النموذج على استهداف محطات بيانات طقس محددة، وهذا يسمح بتنبؤات أكثر دقة وتفصيلاً وتقييم أداء أفضل مقابل البيانات الفعلية المرصودة.

يستطيع النموذج التنبؤ بتكرار أعلى لأنه قادر على استيعاب بيانات الأقمار الصناعية المجمعة في الوقت الفعلي على أساس ساعي. تعد قدرة النموذج على العمل مع الملاحظات التجريبية الخام بدلاً من البيانات المعالجة من أجهزة الكمبيوتر الفائقة الحكومية بمثابة إنجاز تقني معقد يعد بتنبؤات أكثر دقة. أشارت غوغل إلى أن WeatherNext 3 هو أول نموذج ذكاء اصطناعي يدمج الملاحظات الخام مباشرة للتنبؤ عالي الدقة على المستوى العالمي.

يشير المتخصصون إلى أن ثورة تقنيات Transformer في مجال الأرصاد الجوية لم تقل أهمية عن الضجة المحيطة بنماذج اللغة الكبرى. تستخدم وكالات الأرصاد الجوية الأوروبية والأمريكية بالفعل نماذج ذكاء اصطناعي في منتجاتها التنبؤية، وتعد سرعتها وتكلفتها المنخفضة بتأثير اقتصادي إيجابي في المناطق الفقيرة حيث تضع تكاليف أجهزة الاستشعار عالية الجودة والحواسيب الفائقة التنبؤات الدقيقة بعيدة المنال. سيساعد تحسن دقة التنبؤات بالرياح والأمطار والغطاء السحابي في جعل مشاريع الطاقة المتجددة أكثر اعتماداً وموثوقية.