جوجل ديب مايند تُطلق نموذج الذكاء الاصطناعي WeatherNext 2 لتوقعات الطقس العالمية الدقيقة
في سطور
أطلقت شركة Google DeepMind تطبيق WeatherNext 2، الذي يوفر توقعات جوية عالمية أسرع وأعلى دقة ومتعددة السيناريوهات لدعم اتخاذ القرارات بشكل أكثر دقة وقابلية للتنفيذ.
جوجل DeepMindأطلقت شركة جوجل، قسم الذكاء الاصطناعي، WeatherNext 2، وهو النظام الأكثر تقدمًا حتى الآن لتوليد توقعات الطقس العالمية بدقة محسنة ودقة أعلى.
يستطيع WeatherNext 2 إنتاج تنبؤات جوية أسرع بثماني مرات، بدقة زمنية تصل إلى ساعة واحدة، وذلك بفضل نموذج جديد قادر على توليد مئات السيناريوهات المحتملة. وقد استُخدم هذا النهج لمساعدة وكالات الأرصاد الجوية في اتخاذ القرارات، بما في ذلك التنبؤات التجريبية بالأعاصير.
أصبح النظام متاحًا للمستخدمين الآن، مع توفر بيانات التنبؤات عبر محرك جوجل إيرث وBigQuery. بالإضافة إلى ذلك، أُطلق برنامج وصول مبكر على منصة Vertex AI من جوجل كلاود، مما يتيح استنباط نماذج مخصصة.
لقد أدى دمج تقنية WeatherNext بالفعل إلى تحسين توقعات الطقس عبر Google Search وGemini وPixel Weather وواجهة برمجة تطبيقات Google Maps Platform Weather، وفي الأسابيع المقبلة، ستدعم أيضًا معلومات الطقس داخل خرائط جوجل.
يُقدّم تطبيق WeatherNext 2 شبكات توليد وظيفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين توقعات الطقس
يتطلب التنبؤ الدقيق بالطقس رصد كامل نطاق النتائج المحتملة، بما في ذلك السيناريوهات المتطرفة التي تُعدّ بالغة الأهمية للتخطيط. ويذر نكست 2 قادر على توليد مئات النتائج الجوية المحتملة من حالة أولية واحدة، حيث يستغرق كل توقع أقل من دقيقة على وحدة معالجة حرارية واحدة - وهي عملية تتطلب ساعات باستخدام نماذج الحاسوب العملاق التقليدية القائمة على الفيزياء.
يُقدّم النظام تنبؤات جوية عالية الدقة وعالية المهارة بدقة تصل إلى الساعة، متفوقًا على نموذج WeatherNext السابق في تغطية 99.9% من المتغيرات، بما في ذلك درجة الحرارة والرياح والرطوبة، خلال فترات زمنية تتراوح بين 0 و15 يومًا. هذا يُتيح تنبؤات أكثر دقة وقابلية للتنفيذ.
يتم تحقيق الأداء المعزز من خلال نظام جديد نمذجة الذكاء الاصطناعي النهج المعروف باسم الشبكة التوليدية الوظيفية (FGN)، والذي يقدم "ضوضاء" محكومة مباشرة في بنية النموذج، مما يضمن أن تظل التوقعات واقعية فعليًا ومتسقة داخليًا.
تُعد هذه المنهجية فعّالة بشكل خاص في التنبؤ بكلٍّ من "العوامل الهامشية" - وهي عناصر الطقس الفردية مثل درجة الحرارة في موقع ما، وسرعة الرياح على ارتفاع معين، أو الرطوبة - و"المفاصل"، وهي أنظمة معقدة ومترابطة تعتمد على العلاقات بين هذه العناصر الفردية. ورغم أن النموذج مُدرّب فقط على العوامل الهامشية، إلا أنه قادر على استنتاج المفاصل بدقة، مما يسمح له بالتنبؤ بأنماط واسعة النطاق، مثل المناطق التي تشهد حرارة شديدة أو إنتاج الطاقة المتوقع لمزرعة رياح بأكملها.
مع WeatherNext 2، تُطبّق أبحاث متقدمة على التنبؤات الجوية العملية عالية التأثير. وتتواصل الجهود لتطوير هذه التقنية وتحسينها، مع إتاحة أحدث الأدوات للمجتمع العالمي.
تشمل الأعمال المستقبلية استكشاف مصادر بيانات إضافية وتوسيع نطاق توافرها للوصول إلى عدد أكبر من المستخدمين. ومن خلال توفير أدوات فعّالة وبيانات مفتوحة، تهدف المبادرة إلى دعم الاكتشاف العلمي وتمكين الباحثين والمطورين والمنظمات حول العالم من اتخاذ قرارات مدروسة بشأن التحديات المعقدة ودفع عجلة الابتكار للمستقبل.
إخلاء مسؤولية
تتماشى مع المبادئ التوجيهية لمشروع الثقةيرجى ملاحظة أن المعلومات المقدمة في هذه الصفحة ليس المقصود منها ولا ينبغي تفسيرها على أنها نصيحة قانونية أو ضريبية أو استثمارية أو مالية أو أي شكل آخر من أشكال المشورة. من المهم أن تستثمر فقط ما يمكنك تحمل خسارته وأن تطلب مشورة مالية مستقلة إذا كانت لديك أي شكوك. لمزيد من المعلومات، نقترح الرجوع إلى الشروط والأحكام بالإضافة إلى صفحات المساعدة والدعم المقدمة من جهة الإصدار أو المعلن. MetaversePost تلتزم بتقارير دقيقة وغير متحيزة، ولكن ظروف السوق عرضة للتغيير دون إشعار.
نبذة عن الكاتب
أليسا، صحفية متخصصة في MPost، متخصص في العملات المشفرة، وإثباتات المعرفة الصفرية، والاستثمارات، والمجال الواسع من Web3. مع اهتمامها الشديد بالاتجاهات والتقنيات الناشئة، فإنها تقدم تغطية شاملة لإعلام القراء وإشراكهم في المشهد المتطور باستمرار للتمويل الرقمي.
المزيد من المقالات
أليسا، صحفية متخصصة في MPost، متخصص في العملات المشفرة، وإثباتات المعرفة الصفرية، والاستثمارات، والمجال الواسع من Web3. مع اهتمامها الشديد بالاتجاهات والتقنيات الناشئة، فإنها تقدم تغطية شاملة لإعلام القراء وإشراكهم في المشهد المتطور باستمرار للتمويل الرقمي.
