جوجل ديب مايند تطلق WeatherNext 3 لتحسين دقة التنبؤات الجوية بالذكاء الاصطناعي

كتبت/شهد ابراهيم 

أطلقت شركة جوجل ديب مايند نموذجها الجديد WeatherNext 3 للتنبؤ بالطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي، في خطوة تستهدف رفع دقة التوقعات الجوية وتوفير بيانات أكثر تفصيلًا، بالاعتماد على بيانات مباشرة من الأقمار الصناعية إلى جانب بيانات محطات الأرصاد الجوية ومصادر أخرى متخصصة.

ويأتي إطلاق WeatherNext 3 امتدادًا للجيل السابق WeatherNext 2، مع إدخال تحسينات تستهدف زيادة الدقة المكانية والقدرة على تقديم توقعات جوية أكثر تفصيلًا على مدار الساعة، بما يعزز استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل الظواهر الجوية المختلفة.

WeatherNext 3 يرفع دقة التوقعات الجوية

ويستطيع WeatherNext 3 تقديم توقعات جوية كل ساعة بدقة مكانية أعلى مقارنة بالإصدار السابق، من خلال شبكة تصل دقتها إلى نحو 5 كيلومترات مربعة، مقابل نحو 25 كيلومترًا مربعًا في WeatherNext 2.

وتتيح هذه الدقة الأعلى للنموذج تحليل التغيرات الجوية على نطاق أكثر تفصيلًا، وهو ما قد يساعد في تحسين التنبؤ بالظواهر التي تختلف شدتها من منطقة إلى أخرى على مسافات قصيرة.

بيانات الأقمار الصناعية تدعم WeatherNext 3

وتتمثل إحدى أبرز نقاط قوة WeatherNext 3 في اعتماده على بيانات مباشرة من الأقمار الصناعية، بدلًا من الاعتماد بصورة أساسية على نماذج التنبؤ العددي التقليدية التي قد تتأثر بتأخر وصول بعض البيانات.

وبحسب جوجل ديب مايند، تمنح البيانات المباشرة النموذج صورة أكثر حداثة عن حالة الغلاف الجوي، بما يساعده على تحسين التوقعات المتعلقة بدرجات الحرارة والرطوبة وسرعة الرياح وغيرها من المتغيرات الجوية.

كما يستفيد النموذج من بيانات محطات الأرصاد الجوية، بما يعزز قدرته على تقديم توقعات تفصيلية للظواهر الجوية التي يمكن أن تختلف بصورة كبيرة بين المناطق المتقاربة.

تحسن توقعات الأمطار والثلوج

ويولي WeatherNext 3 اهتمامًا خاصًا بالتنبؤ بهطول الأمطار والثلوج، إذ يدمج بيانات هطول الأمطار التابعة لوكالة ناسا مع تحليلات جوجل لبيانات الأقمار الصناعية.

وتشير جوجل ديب مايند إلى أن النموذج الجديد يمكن أن يحسن دقة توقعات هطول الأمطار بنسبة تصل إلى 50% في بعض الحالات، مع تحسن ملحوظ في المناطق التي كانت تواجه مستويات أقل من الموثوقية في توقعات الطقس.

ويعكس ذلك أهمية دمج بيانات الأقمار الصناعية ومصادر الرصد المختلفة مع تقنيات الذكاء الاصطناعي، خصوصًا عند التعامل مع الظواهر الجوية المتغيرة بسرعة.

WeatherNext 3 يدعم قطاع الطاقة المتجددة

ولا تقتصر تطبيقات WeatherNext 3 على توقعات الطقس اليومية، إذ يمتد استخدامه إلى قطاعات اقتصادية مهمة، وفي مقدمتها الطاقة المتجددة.

ويستطيع النموذج التنبؤ بسرعة الرياح على ارتفاع يقارب 100 متر، وهو مستوى قريب من الارتفاع التشغيلي لتوربينات الرياح، ما يمكن أن يساعد شركات الطاقة على تقدير مستويات إنتاج الكهرباء من طاقة الرياح بصورة أكثر دقة.

كما يوفر النموذج بيانات أكثر تفصيلًا بشأن الغطاء السحابي ومستويات الإشعاع الشمسي، وهي معلومات ذات أهمية لمشروعات الطاقة الشمسية، خاصة عند التخطيط للإنتاج وتقدير كفاءة الأصول العاملة في هذا القطاع.

دمج WeatherNext 3 في خدمات جوجل

ومن المقرر أن تستفيد مجموعة من خدمات جوجل من قدرات WeatherNext 3، بما يشمل تجارب الطقس في محرك البحث، وتطبيق Gemini، وخرائط جوجل، إلى جانب خدمات الطقس المرتبطة بمنصات الشركة المختلفة.

ويعكس ذلك توجه جوجل إلى توسيع نطاق استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي في الخدمات التي تعتمد على البيانات الجوية، مع الاستفادة من قدرتها على معالجة كميات كبيرة من البيانات القادمة من الأقمار الصناعية ومحطات الرصد.

الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بالطقس

ويمثل إطلاق WeatherNext 3 خطوة جديدة في توظيف الذكاء الاصطناعي لتحسين عمليات التنبؤ بالطقس، من خلال الجمع بين البيانات المباشرة من الأقمار الصناعية ومعلومات محطات الأرصاد وتقنيات التحليل المتقدمة.

ومع تزايد أهمية التنبؤات الجوية لقطاعات الطاقة والنقل والزراعة وإدارة المخاطر، تزداد الحاجة إلى نماذج قادرة على توفير بيانات أكثر سرعة ودقة وتفصيلًا.

ويبرز WeatherNext 3 ضمن هذا الاتجاه باعتباره نموذجًا يستهدف تحسين جودة التوقعات الجوية على مستويات مكانية وزمنية أكثر دقة، مع توسيع نطاق الاستفادة من البيانات الجوية في التطبيقات اليومية والقطاعات الاقتصادية المختلفة.