في الفترة التي تسبق العاصفة الشتوية التي تضرب حاليًا العديد من مناطق الولايات المتحدة، كانت التنبؤات الجوية لبعض المناطق غير متناسقة، حيث تراوحت توقعات تساقط الثلوج بشكل كبير.
لم تتمكن إنفيديا من اختيار توقيت إصدار نماذجها الجديدة للتنبؤ بالطقس Earth-2 بشكل أفضل. أو، بالنظر إلى مدى دقة النماذج الجديدة كما تدعي الشركة، ربما كانت تعرف شيئًا لم نكن نعلمه؟
النماذج الجديدة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي تعد بجعل التنبؤ بالطقس أسرع وأكثر دقة. تدعي إنفيديا أن نموذجًا واحدًا على وجه الخصوص، وهو Earth-2 Medium Range، يتفوق على نموذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالطقس من جوجل، GenCast، في أكثر من 70 متغيرًا. وكان GenCast، الذي أطلقته جوجل في ديسمبر 2024، أكثر دقة بشكل ملحوظ من النماذج الموجودة التي كانت قادرة على إنتاج توقعات تصل إلى 15 يومًا.
أعلنت إنفيديا عن الأدوات الجديدة يوم الإثنين في اجتماع الجمعية الأمريكية للأرصاد الجوية في هيوستن.
قال “مايك بريتشارد”، مدير محاكاة المناخ في إنفيديا، للصحفيين في مكالمة قبل الاجتماع: “فلسفيًا وعلميًا، إنه عودة إلى البساطة”. “نحن نبتعد عن الهياكل الفريدة للذكاء الاصطناعي المبنية يدويًا ونتجه نحو مستقبل الهياكل البسيطة والقابلة للتوسع.”
تقليديًا، تعتمد معظم توقعات الطقس على محاكاة الفيزياء كما هو ملاحظ في العالم الحقيقي. كانت نماذج الذكاء الاصطناعي إضافة حديثة نسبيًا. يعتمد نموذج Earth-2 Medium Range على بنية جديدة من إنفيديا تُسمى Atlas، وقد ذكرت الشركة أنها ستصدر مزيدًا من التفاصيل يوم الإثنين.
إلى جانب Medium Range، تشمل مجموعة Earth-2 من إنفيديا نموذج Nowcasting ونموذج التوصيل العالمي للبيانات.
حدث Techcrunch
سان فرانسيسكو
|
13-15 أكتوبر 2026
ينتج نموذج Nowcasting توقعات قصيرة المدى من صفر إلى ست ساعات في المستقبل، ويهدف إلى مساعدة علماء الأرصاد الجوية في توقع تأثيرات العواصف وغيرها من الأحوال الجوية الخطرة.
قال “بريتشارد”: “نظرًا لأن هذا النموذج مُدرَّب مباشرة على ملاحظات الأقمار الصناعية الجيوستاتية المتاحة عالميًا، بدلاً من مخرجات نماذج الفيزياء الخاصة بالمنطقة، يمكن تكييف نهج Nowcasting في أي مكان على الكوكب مع تغطية قمر صناعي جيدة.” يجب أن تساعد هذه المعلومات حكومات الدول والدول الصغيرة على فهم كيفية تأثير أنظمة الطقس المتطرفة على أراضيها.
يستخدم نموذج التوصيل العالمي للبيانات بيانات من مصادر مثل محطات الطقس والبالونات لإنتاج لقطات مستمرة لظروف الطقس في آلاف المواقع حول العالم. تُستخدم هذه اللقطات كنقاط انطلاق لنماذج الطقس لتقديم توقعاتها.
تقليديًا، كانت تلك اللقطات تتطلب كميات هائلة من القوة الحاسوبية قبل أن يبدأ العمل في التنبؤ. قال “بريتشارد”: “إنها تستهلك حوالي 50% من إجمالي أحمال الحوسبة الفائقة للتنبؤات الجوية التقليدية”. “يمكن لهذا النموذج القيام بذلك في دقائق باستخدام وحدات معالجة الرسوم بدلاً من ساعات على الحواسيب الفائقة.”
تضاف النماذج الثلاثة الجديدة إلى نموذجين موجودين: CorrDiff، الذي يستخدم توقعات خشنة لإنشاء توقعات سريعة وعالية الدقة، وFourCastNet3، الذي يُحاكي متغيرات الطقس الفردية مثل درجة الحرارة، والرياح، والرطوبة.
قال “بريتشارد” إن النماذج الجديدة ينبغي أن تمنح المزيد من المستخدمين الوصول إلى أدوات التنبؤ بالطقس القوية، التي كانت تاريخيًا في نطاق الدول الأكثر ثراءً والشركات الكبيرة، التي تمتلك الأموال لدفع تكاليف الوقت على الحواسيب الفائقة.
قال “بريتشارد”: “هذا يوفر اللبنات الأساسية الأساسية المستخدمة من قبل الجميع في النظام البيئي — الخدمات الأرصادية الوطنية، وشركات الخدمات المالية، وشركات الطاقة — أي شخص يريد بناء وتنقيح نماذج التنبؤ بالطقس.” بعض الأدوات قيد الاستخدام بالفعل. على سبيل المثال، يستخدم علماء الأرصاد الجوية في إسرائيل وتايوان نموذج CorrDiff من Earth-2، في حين أن شركة The Weather Company وTotal Energies يقومان بتقييم Nowcasting، كما ذكرت إنفيديا.
قال “بريتشارد”: “بالنسبة لبعض المستخدمين، من المنطقي الاشتراك في نظام مركزي للتنبؤ بالطقس في المؤسسة. ولكن بالنسبة للآخرين مثل الدول، المسألة تتعلق بالسيادة.” “الطقس هو مسألة أمن قومي، والسيادة والطقس هما مفهومان غير قابلين للفصل.”