كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين توقعات عرام العواصف للمساعدة في إنقاذ الأرواح

عندما تقوم بالشراء من خلال الروابط الموجودة في مقالاتنا، قد تحصل شركة Future وشركاؤها المشتركون على عمولة.

تم نشر هذه المقالة أصلا في المحادثة. ساهم المنشور بالمقال في موقع Space.com أصوات الخبراء: افتتاحية ورؤى.

الأعاصير هي الأخطار الطبيعية الأكثر تدميرا في أمريكا، حيث تسبب المزيد من القتلى والأضرار في الممتلكات من أي نوع آخر من الكوارث. منذ عام 1980، تسببت هذه العواصف الاستوائية القوية في أضرار تجاوزت 1.5 تريليون دولار أمريكي وقتلت أكثر من 7000 شخص.

السبب الأول للأضرار والوفيات الناجمة عن الأعاصير هو عرام العاصفة.

تصاعد العاصفة هو الارتفاع في مستوى مياه المحيط، الناجم عن مجموعة من الرياح القوية التي تدفع المياه نحو الساحل وانخفاض ضغط الهواء داخل الإعصار مقارنة بالضغط خارجه. بالإضافة إلى هذه العوامل، يؤدي تكسر الأمواج بالقرب من الساحل إلى ارتفاع مستوى سطح البحر بالقرب من الساحل، وهي ظاهرة نسميها إعداد الموجة، والتي يمكن أن تكون عنصرًا مهمًا في عرام العواصف.

تعد التنبؤات الدقيقة بعرام العواصف أمرًا بالغ الأهمية لمنح سكان المناطق الساحلية وقتًا للإخلاء ومنح المستجيبين للطوارئ وقتًا للاستعداد. لكن توقعات هبوب العواصف بدقة عالية يمكن أن تكون بطيئة.

كمهندس ساحلي، أنا أدرس كيف تتفاعل العواصف والأمواج مع السمات الطبيعية وتلك التي من صنع الإنسان في قاع المحيط والساحل وطرق التخفيف من تأثيرها. لقد استخدمت نماذج قائمة على الفيزياء للفيضانات الساحلية وقمت مؤخرًا باستكشاف الطرق التي يمكن للذكاء الاصطناعي من خلالها تحسين الظروف المناخية التنبؤ بسرعة العواصف.

كيف يتم توقع هبوب العواصف اليوم

اليوم، توقعات العواصف التشغيلية تعتمد على النماذج الهيدروديناميكية، التي تعتمد على فيزياء تدفق المياه.

وتستخدم هذه النماذج الظروف البيئية الحالية ــ مثل مدى سرعة تحرك العاصفة نحو الشاطئ، وسرعة الرياح واتجاهها، وتوقيت المد والجزر، وشكل قاع البحر والمناظر الطبيعية ــ لحساب ارتفاع المد المتوقع وتحديد المواقع الأكثر عرضة للخطر.

النماذج الهيدروديناميكية لقد تحسنت بشكل كبير في العقود الأخيرة، وأصبحت أجهزة الكمبيوتر أكثر قوة بشكل ملحوظ، بحيث عمليات محاكاة سريعة منخفضة الدقة ممكنة على مساحات واسعة جدا. ومع ذلك، قد يستغرق تشغيل المحاكاة عالية الدقة التي توفر تفاصيل على مستوى الحي عدة ساعات.

يمكن أن تكون هذه الساعات حاسمة للمجتمعات المعرضة للخطر للإخلاء بأمان وللاستعداد المناسب للمستجيبين للطوارئ.

ل تنبؤ بالمناخ عندما تهب العواصف عبر منطقة واسعة، يقوم مصممو النماذج بتقسيم المنطقة المستهدفة إلى العديد من القطع الصغيرة التي تشكل معًا شبكة أو شبكة حسابية. بكسل الصورة في الصورة. كلما كانت أجزاء الشبكة أو الخلايا أصغر، زادت الدقة وأصبح التنبؤ أكثر دقة. ومع ذلك، فإن إنشاء العديد من الخلايا الصغيرة عبر مساحة كبيرة يتطلب قوة حاسوبية أكبر، وبالتالي فإن التنبؤ بعرام العواصف يستغرق وقتًا أطول نتيجة لذلك.

ويمكن لخبراء الأرصاد الجوية استخدام شبكات كمبيوتر منخفضة الدقة لتسريع العملية، ولكن هذا يقلل من الدقة، مما يترك المجتمعات في حالة من عدم اليقين بشأن مخاطر الفيضانات.

يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تسريع ذلك.

كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إنشاء تنبؤات أفضل

هناك مصدران رئيسيان لعدم اليقين في التنبؤات بعرام العواصف.

أحدهما يتضمن البيانات التي يتم إدخالها في نموذج الكمبيوتر. إن مسار عاصفة الإعصار ومجال الرياح، اللذين يحددان مكان وصوله إلى اليابسة ومدى شدة الاندفاع، هما لا يزال من الصعب التنبؤ بدقة أكثر من بضعة أيام مقدما. التغييرات في الساحل وقاع البحر، مثل من تجريف القنوات أو فقدان المستنقعات المالحة أو أشجار المانغروف أو الكثبان الرملية, يمكن أن يؤثر على المقاومة التي ستواجهها العواصف.

يتضمن عدم اليقين الثاني حل الشبكة الحسابية، والتي يتم من خلالها حل المعادلات الرياضية للحركة المفاجئة والموجية. يحدد القرار مدى رؤية النموذج للتغيرات في ارتفاع المناظر الطبيعية والغطاء الأرضي وتفسيرها، ومدى دقة حل فيزياء ارتفاع الأعاصير والأمواج.

يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي إنتاج تنبؤات تفصيلية بشكل أسرع. على سبيل المثال، قام المهندسون والعلماء بتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي على أساس الشبكات العصبية العميقة يمكنها التنبؤ بمستويات المياه على طول الساحل بسرعة ودقة باستخدام بيانات حول مجال الرياح. في بعض الحالات، هذه النماذج لديها كانت أكثر دقة من النماذج الهيدروديناميكية التقليدية.

ويمكن للذكاء الاصطناعي أيضًا تطوير توقعات للمناطق ذات البيانات التاريخية القليلة، أو استخدامه لفهم الظروف القاسية التي ربما لم تحدث هناك من قبل.

بالنسبة لهذه التنبؤات، يمكن استخدام النماذج القائمة على الفيزياء لتوليد بيانات تركيبية تدريب الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات قد تكون ممكنة ولكنها لم تحدث بالفعل. بمجرد تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على كل من البيانات التاريخية والاصطناعية، يمكنه بسرعة إنشاء تنبؤات للارتفاع المفاجئ باستخدام تفاصيل حول الرياح والضغط الجوي.

يمكن أن يؤدي تدريب الذكاء الاصطناعي على البيانات المستمدة من النماذج الهيدروديناميكية أيضًا إلى تحسين قدرته على إنشاء خرائط مخاطر الغمر بسرعة توضح الشوارع أو المنازل التي من المحتمل أن تغمرها الفيضانات في الأحداث المتطرفة التي قد لا يكون لها سابقة تاريخية ولكن يمكن أن تحدث في المستقبل.

مستقبل الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأعاصير

الذكاء الاصطناعي هو يتم استخدامها بالفعل في التنبؤات التشغيلية بعرام العواصف بطريقة محدودة، وذلك أساسًا لزيادة النماذج المستندة إلى الفيزياء شائعة الاستخدام.

بالإضافة إلى تحسين تلك الأساليب، قام فريقي وباحثون آخرون بذلك تطوير طرق لاستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بعرام العواصف باستخدام البيانات المرصودة، تقييم الأضرار بعد الأعاصير و معالجة صور الكاميرا لاستنتاج شدة الفيضانات. وهذا يمكن أن يسد فجوة حرجة في البيانات اللازمة للتحقق من صحة نماذج العواصف على المستويات الدقيقة.

ومع انتشار نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة في كل جانب من جوانب حياتنا وتوافر المزيد من البيانات لتدريبها، فإن التكنولوجيا توفر إمكانية تحسين التنبؤ بالأعاصير وعرام العواصف في المستقبل، مما يعطي المجتمعات الساحلية تحذيرات أسرع وأكثر تفصيلاً حول المخاطر في الطريق.