گرافکست (GraphCast): هوش مصنوعی برای پیشبینی دقیق و سریع آب و هوای جهانی
3دقیقه
آنچه در این مقاله میخوانید [پنهانسازی]
مدل هوش مصنوعی گرافکست (GraphCast) برای پیشبینی سریع جهانی
در جهانی که پدیدههای آب و هوایی شدید به طور فزایندهای رخ میدهند، اهمیت پیشبینیهای سریع و دقیق هرگز تا این اندازه حیاتی نبوده است. مدل GraphCast، که یک سیستم پیشرفته هوش مصنوعی از Google DeepMind است، یک جهش بزرگ در حوزه پیشبینی آب و هوا محسوب میشود.
دقت بیسابقه و سرعت فوقالعاده
GraphCast یک مدل هوش مصنوعی پیشرفته است که میتواند پیشبینیهای آب و هوای میانمدت (تا ۱۰ روز آینده) را با دقت بینظیر و سرعتی بسیار بالاتر از سیستمهای شبیهسازی استاندارد صنعتی، مانند سیستم پیشبینی با وضوح بالا (HRES) که توسط مرکز اروپایی پیشبینی آب و هوای میانمدت (ECMWF) تولید میشود، انجام دهد.
ویژگیهای کلیدی GraphCast:
1. سرعت بالا: در حالی که پیشبینی ۱۰ روزه با استفاده از رویکردهای سنتی (مانند HRES) ممکن است ساعتها زمان محاسباتی در یک ابررایانه با صدها دستگاه نیاز داشته باشد، GraphCast این کار را تنها در کمتر از یک دقیقه بر روی یک دستگاه Google TPU v4 انجام میدهد. این کارایی بالا یکی از مزایای اصلی مدلهای مبتنی بر یادگیری عمیق است.
2. مدل مبتنی بر داده: برخلاف روشهای سنتی پیشبینی آب و هوا (NWP) که بر معادلات فیزیکی تعریف شده متکی هستند، GraphCast از یادگیری عمیق و شبکههای عصبی گراف (GNNs) استفاده میکند. این مدل بر اساس چهار دهه دادههای بازتحلیل آب و هوایی (مانند مجموعه داده ERA5 مرکز ECMWF) آموزش دیده است تا روابط علت و معلولی حاکم بر تکامل آب و هوا را بیاموزد.
3. دقت بسیار بالا: در یک ارزیابی جامع در برابر سیستم معیار HRES، GraphCast در بیش از ۹۰ درصد از متغیرهای مورد آزمایش و زمانهای سرنخ پیشبینی، نتایج دقیقتری ارائه داد. به طور خاص، در ناحیه تروپوسفر (مهمترین منطقه اتمسفر)، این مدل بر روی ۹۹.۷ درصد از متغیرهای آب و هوایی آینده عملکرد بهتری نسبت به HRES نشان داد.
4. جزئیات پیشبینی: GraphCast پیشبینیها را با وضوح بسیار بالای ۰.۲۵ درجه طول/عرض جغرافیایی (۲۸ کیلومتر در ۲۸ کیلومتر در خط استوا) انجام میدهد و بیش از یک میلیون نقطه شبکهای را پوشش میدهد.
هوش مصنوعی AlphaFold 3 چگونه آینده کشف دارو و زیستشناسی را تغییر میدهد؟
هشدارهای زودتر برای آب و هوای شدید
یکی از مزایای حیاتی GraphCast، توانایی آن در شناسایی رویدادهای شدید آب و هوایی زودتر از مدلهای سنتی است، حتی با وجود اینکه مستقیماً برای این منظور آموزش ندیده است. این قابلیت میتواند پتانسیل نجات جان انسانها را از طریق آمادگی بیشتر افزایش دهد.
• مسیر سیکلونها: GraphCast حرکت سیکلونها را با دقت بیشتری نسبت به HRES پیشبینی میکند. برای مثال، یک نسخه زنده از این مدل، فرود طوفان لی در نوا اسکوشیا را حدود نه روز زودتر پیشبینی کرد، در حالی که پیشبینیهای سنتی تنها حدود شش روز قبل از فرود قطعی شده بودند.
• رودخانههای جوی: این مدل میتواند رودخانههای جوی (مناطق باریک انتقال بخار آب) را شناسایی کند، که در پیشبینی خطر سیلابهای شدید و برنامهریزی برای واکنشهای اضطراری کمک میکند.
• دمای شدید: GraphCast در پیشبینی افزایش دما از بالاترین دمای تاریخی در هر مکان خاصی مفید است و میتواند به پیشبینی امواج گرمایی، که رویدادهای خطرناک و فزایندهای هستند، کمک کند.
آینده متنباز پیشبینی آب و هوا
GraphCast در حال حاضر دقیقترین سیستم پیشبینی ۱۰ روزه جهانی است. برای دسترسیپذیرتر کردن پیشبینی آب و هوا مبتنی بر هوش مصنوعی، کد این مدل متنباز (Open Source) شده است. این دسترسی به محققان و پیشبینیکنندگان در سراسر جهان این امکان را میدهد تا از قابلیتهای آن بهره ببرند و مدل را برای پدیدههای خاص یا مناطق مختلف جهان بهینه کنند. ECMWF نیز در حال حاضر در حال انجام آزمایش زنده با پیشبینیهای ۱۰ روزه GraphCast در وبسایت خود است.
پیشگامی در استفاده از هوش مصنوعی در پیشبینی آب و هوا میتواند به نفع میلیاردها نفر در زندگی روزمره آنها باشد، و همچنین جامعه جهانی را برای مقابله با بزرگترین چالشهای زیستمحیطی توانمند سازد.
