منظمة العفو الدولية تعمل على تحويل التنبؤ بالطقس – وقد يكون ذلك بمثابة تغيير للمزارعين في جميع أنحاء العالم

عند الشراء من خلال روابط على مقالاتنا ، قد يكسب المستقبل وشركاء المشاركة في العمولة.

تم نشر هذا المقال في الأصل في المحادثة. ساهم المنشور بالمقال في space.com أصوات الخبراء:.

بالنسبة للمزارعين ، يحمل كل قرار زراعة المخاطر ، والعديد من هذه المخاطر تتزايد مع تغير المناخ. واحدة من أكثر الأطراف هي الطقس ، والتي يمكن أن تلحق الضرر بمحاصيل المحاصيل وسبل العيش. على سبيل المثال ، يمكن للرياح الموسمية المتأخرة إجبار مزارع الأرز في جنوب آسيا على إعادة زراعة المحاصيل أو تبديلها تمامًا ، وفقدان الوقت والدخل.

يمكن أن يساعد الوصول إلى توقعات الطقس الموثوقة في الوقت المناسب للمزارعين على الاستعداد للأسابيع المقبلة ، وإيجاد أفضل وقت لزرع أو تحديد مقدار الأسمدة اللازمة ، مما يؤدي إلى عائدات المحاصيل بشكل أفضل وخفض التكاليف.

ومع ذلك ، في العديد من البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط ​​، لا تزال التوقعات الدقيقة الطقس بعيدة المنال ، محدودة تكاليف التكنولوجيا المرتفعة ومتطلبات البنية التحتية لنماذج التنبؤ التقليدية.

موجة جديدة من نماذج التنبؤ بالطقس التي تعمل بالطاقة الذكرية لديها القدرة على تغيير ذلك.

باستخدام الذكاء الاصطناعي ، يمكن لهذه النماذج تقديم تنبؤات دقيقة ومترجمة في جزء صغير من التكلفة الحسابية للنماذج التقليدية القائمة على الفيزياء. وهذا يجعل من الممكن للوكالات الوطنية للأرصاد الجوية في البلدان النامية تزويد المزارعين بالمعلومات الموضعية في الوقت المناسب حول أنماط هطول الأمطار التي يحتاجها المزارعون.

التحدي هو الحصول على هذه التكنولوجيا حيث تكون هناك حاجة إليها.

لماذا تتنبأ الذكاء الاصطناعى بالأمور الآن

نماذج التنبؤ بالطقس القائمة على الفيزياء تستخدمها مراكز الأرصاد الجوية الرئيسية في جميع أنحاء العالم قوية ولكنها مكلفة. أنها تحاكي الفيزياء في الغلاف الجوي للتنبؤ بالظروف الجوية المقبلة ، لكنها تتطلب بنية تحتية حوسبة باهظة الثمن. التكلفة تضعهم بعيدة عن متناول معظم البلدان النامية.

علاوة على ذلك ، تم تطوير هذه النماذج بشكل أساسي من قبل الدول الشمالية وتحسينها. إنها تميل إلى التركيز على المناطق المعتدلة ذات الدخل المرتفع وإيلاء اهتمام أقل للمناطق المدارية ، حيث توجد العديد من البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

بدأ تحول كبير في نماذج الطقس في عام 2022 حيث طور الباحثون في الصناعة والجامعات نماذج تعليمية عميقة يمكن أن تولد تنبؤات دقيقة قصيرة ومتوسطة المدى للمواقع في جميع أنحاء العالم حتى أسبوعين.

عملت هذه النماذج بسرعات عدة أوامر ذات حجم أسرع من النماذج القائمة على الفيزياء ، ويمكن أن تعمل على أجهزة الكمبيوتر المحمولة بدلاً من أجهزة الكمبيوتر الفائقة. الطرز الأحدث ، مثل Pangu-Weather و Graphcast ، قد تطابق أو حتى تفوقت على الأنظمة القائمة على الفيزياء الرائدة لبعض التنبؤات ، مثل درجة الحرارة.

تتطلب النماذج التي تحركها الذكاء الاصطناعي قوة حوسبة أقل بشكل كبير من الأنظمة التقليدية.

على الرغم من أن الأنظمة القائمة على الفيزياء قد تحتاج إلى آلاف ساعات وحدة المعالجة المركزية لتشغيل دورة تنبؤ واحدة ، إلا أن نماذج الذكاء الاصطناعى الحديثة يمكنها القيام بذلك باستخدام وحدة معالجة الرسومات الواحدة في دقائق بمجرد تدريب النموذج. وذلك لأن الجزء المكثف من تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي ، الذي يتعلم العلاقات في المناخ من البيانات ، يمكنه استخدام تلك العلاقات المستفادة لإنتاج توقعات دون حساب واسع النطاق – وهذا اختصار رئيسي. في المقابل ، تحتاج النماذج القائمة على الفيزياء إلى حساب الفيزياء لكل متغير في كل مكان ووقت لكل توقعات تم إنتاجها.

في حين أن تدريب هذه النماذج من بيانات النموذج القائمة على الفيزياء يتطلب استثمارًا كبيرًا مقدمًا ، بمجرد تدريب الذكاء الاصطناعي ، يمكن للنموذج إنشاء تنبؤات كبيرة في المجموعة-مجموعات من عمليات التنبؤ المتعددة-في جزء من التكلفة الحسابية للنماذج القائمة على الفيزياء.

حتى الخطوة الباهظة للتدريب على نموذج الطقس الذكاء الاصطناعي تظهر وفورات حسابية كبيرة. وجدت إحدى الدراسات أن النموذج المبكرة Fourcastnet يمكن تدريبه في غضون ساعة تقريبًا على الحاسوب الخارق. وقد جعل ذلك وقته لتقديم توقعات أسرع من النماذج الحديثة القائمة على الفيزياء.

نتيجة كل هذه التطورات: التنبؤات عالية الدقة على مستوى العالم خلال ثوانٍ على جهاز كمبيوتر محمول واحد أو كمبيوتر سطح المكتب.

تتقدم الأبحاث بسرعة لتوسيع استخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤات من أسابيع إلى أشهر ، مما يساعد المزارعين في اتخاذ خيارات الزراعة. يتم بالفعل اختبار نماذج الذكاء الاصطناعى لتحسين التنبؤ المتطرف بالطقس ، مثل الأعاصير خارج المدارية وهطول الأمطار غير الطبيعية.

تنبؤات الخياطة لقرارات العالم الحقيقي

في حين أن نماذج الطقس منظمة العفو الدولية تقدم إمكانات تقنية مثيرة للإعجاب ، إلا أنها ليست حلول توصيل ولعب. يعتمد تأثيرها على مدى جودة معايرتها للطقس المحلي ، والمعيّنة ضد الظروف الزراعية في العالم الحقيقي ، وتوافق مع القرارات الفعلية التي يحتاجها المزارعون ، مثل ما ومتى يزرع ، أو متى يكون الجفاف.

لإلغاء تأمين إمكاناتها الكاملة ، يجب أن تكون التنبؤ من الذكاء الاصطناعي متصلاً بالأشخاص الذين تهدف قراراتهم إلى توجيهها.

لهذا السبب تساعد مجموعات مثل AIM for Scale ، وهو التعاون الذي نعمل معه كباحثين في السياسة العامة والاستدامة ، الحكومات على تطوير أدوات الذكاء الاصطناعى التي تلبي الاحتياجات في العالم الحقيقي ، بما في ذلك تدريب المستخدمين وتصميم التوقعات لاحتياجات المزارعين. تعمل مؤسسات التنمية الدولية ومنظمة العالم للأرصاد الجوية على توسيع نطاق الوصول إلى نماذج التنبؤ من الذكاء الاصطناعي في البلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط.

يمكن تصميم توقعات الذكاء الاصطناعي لتلبية الاحتياجات الزراعية الخاصة بالسياق ، مثل تحديد نوافذ الزراعة المثلى ، والتنبؤ بنوبات الجفاف أو إدارة الآفات التخطيط. إن نشر تلك التوقعات من خلال الرسائل النصية أو الراديو أو وكلاء التمديد أو تطبيقات الهاتف المحمول يمكن أن يساعد في الوصول إلى المزارعين الذين يمكنهم الاستفادة. هذا صحيح بشكل خاص عندما يتم اختبار الرسائل نفسها باستمرار وتحسينها لضمان تلبية احتياجات المزارعين.

وجدت دراسة حديثة في الهند أنه عندما تلقى المزارعون هناك توقعات أكثر دقة للرياح الموسمية ، اتخذوا قرارات أكثر استنارة حول ماذا وكم يزرعون – أو ما إذا كانوا يزرعون على الإطلاق – مما يؤدي إلى نتائج استثمار أفضل وتقليل المخاطر.

حقبة جديدة في التكيف المناخي

لقد وصلت التنبؤ بالطقس من الذكاء الاصطناعي إلى لحظة محورية. يتم دمج الأدوات التي كانت تجريبية قبل خمس سنوات فقط في أنظمة التنبؤ بالطقس الحكومي. لكن التكنولوجيا وحدها لن تغير الحياة.

من خلال الدعم ، يمكن للبلدان ذات الدخل المنخفض والمتوسط ​​بناء القدرة على توليد وتقييم وتصرف على توقعاتها الخاصة ، وتوفير معلومات قيمة للمزارعين الذين فقدوا منذ فترة طويلة في خدمات الطقس.

تم إعادة نشر هذه المقالة من المحادثة تحت رخصة العموم الإبداعية. اقرأ المقالة الأصلية.