نظام WeatherNext من Google DeepMind يتنبأ بمسار الأعاصير وشدتها في آن واحد

نظام WeatherNext Cyclones (WN-C) من Google DeepMind هو نظام ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالأعاصير المدارية، يمكنه التنبؤ قبل حوالي يوم كامل مقارنة بالنماذج التشغيلية الرائدة. تم تطويره بالتعاون مع المركز الوطني للأعاصير (NHC)، والمعهد التعاوني لأبحاث الغلاف الجوي، ومكتب الأرصاد الجوية البريطاني، ويعمل مباشرة على مختبر الطقس من Google منذ يونيو 2025. بالنسبة للتنبؤ بخمسة أيام، يبلغ متوسط خطأ الموقع 230 كيلومترًا، مقارنة بـ 370 لنموذج ECMWF الجماعي (ENS) و335 لنموذج GenCast السابق من DeepMind. بالنسبة للتنبؤ بشدة الإعصار خلال ثلاثة أيام، فإن WN-C أكثر دقة بمقدار 3.75 عقدة من نموذج HAFS التابع للإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA). على الرغم من استخدام شبكة تغطي كل نقطة فيها حوالي 28 كيلومترًا مربعًا، وهي أكثر خشونة بحوالي 100 مرة من النماذج الإقليمية المتخصصة، فإن النظام يؤدي بشكل أفضل، مما دفع الباحثين إلى استنتاج أن الدقة العالية ليست ضرورية تمامًا للتنبؤات الحديثة بالشدة. يستخدم النموذج شبكات توليدية وظيفية (FGN) بدلاً من الانتشار، مما يجعله أسرع بثماني مرات. تم تدريبه على ما يقرب من 20 تيرابايت من بيانات الغلاف الجوي العالمية وقاعدة بيانات منسقة تضم حوالي 5000 إعصار تاريخي. يمكن للنظام توليد 1000 سيناريو تنبؤ متوازٍ لكل عاصفة، مما يساعد في التقاط الأحداث المتطرفة النادرة. بينما يحسن WN-C التنبؤات بالمسار بنسبة 28% عند دمجه مع نماذج الإجماع، فإنه يضيف حوالي 6% فقط من التحسن للشدة، مما يشير إلى أن النماذج التقليدية لا تزال تساهم بشكل كبير. أتاحت DeepMind الكود والأوزان لنموذجي WeatherNext 2 وWN-C مجانًا على GitHub، ويمكن تشغيل نسخة مصغرة في دفتر ملاحظات مجاني على Colab. ومع ذلك، يؤكد المؤلفون أن خدمات الأرصاد الجوية الوطنية تظل مرجعًا موثوقًا للتحذيرات الرسمية.