انقلابی در پیش‌بینی وضعیت هوا با هوش مصنوعی

وضعیت هوا بر تمام جنبه‌های زندگی ما، از فعالیت‌های روزمره گرفته تا احساس امنیت، تأثیرگذار است. این موضوع باعث می‌شود پیش‌بینی دقیق آب‌وهوا، به‌ویژه در عصری که با تغییرات اقلیمی و افزایش نگران‌کننده حوادث جوی شدید روبه‌رو هستیم، به یک ضرورت تبدیل شود.

پیش‌بینی وضعیت هوا پدیده جدیدی نیست و دهه‌ها است که به شکل سنتی وجود دارد. با اینکه این روش‌ها مؤثر بوده‌اند، اما اغلب در پیش‌بینی دقیق وضعیت جوی برای بازه‌های زمانی طولانی با چالش‌هایی جدی مواجه‌اند.

در این میان، «GenCast»، یک مدل هوش مصنوعی پیشگام (و حتی انقلابی) که توسط «گوگل دیپ‌مایند» توسعه یافته، وعده می‌دهد که دقت پیش‌بینی‌ها را تا ۱۵ روز آینده متحول کند. این مدل با ترکیب تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین و علم هواشناسی، پیش‌بینی‌هایی دقیق‌تر و با وضوح بالاتر ارائه می‌دهد.

ظهور هوش مصنوعی در پیش‌بینی وضعیت هوا

مدل‌های سنتی به «پیش‌بینی عددی وضعیت هوا» (NWP) متکی هستند که در آن، شرایط اولیه جوی به ابرکامپیوترها داده می‌شود تا یک پیش‌بینی قطعی تولید کنند. مشکل اصلی اینجاست که وضعیت هوا یک سیستم «آشفته» (Chaotic) است؛ به این معنی که حتی کوچک‌ترین تغییر در شرایط اولیه، مانند تغییری جزئی در دما، می‌تواند به نتایجی کاملاً متفاوت منجر شود. این پدیده به «اثر پروانه‌ای» شهرت دارد که مفهومی برآمده از «نظریه آشوب» (Chaos Theory) است.

برای مقابله با این نوسانات، پیش‌بینی‌کنندگان چندین شبیه‌سازی با تغییرات جزئی در متغیرها ایجاد می‌کنند. این شبیه‌سازی‌ها سپس در قالب «پیش‌بینی گروهی» (Ensemble Forecast یا ENS) توسط نهادهایی مانند «مرکز اروپایی پیش‌بینی آب‌وهوای میان‌مدت» (ECMWF) ترکیب می‌شوند.

با وجود موفقیت‌های «ENS»، این روش با محدودیت‌هایی روبرو است:

• ناکارآمدی محاسباتی: اجرای شبیه‌سازی‌ها نیازمند منابع پردازشی عظیم است.
• مدل‌سازی محدود عدم قطعیت: نمایش کامل طیف احتمالی نتایج در این روش دشوار است.

هوش مصنوعی به عنوان راه‌حلی برای این چالش‌ها مطرح شده است. در حالی که مدل‌های اولیه بر پیش‌بینی‌های قطعی متمرکز بودند، پیشرفت‌های اخیر مانند «مدل‌های ترکیبی» (مثل «NeuralGCM») دقت را بهبود بخشیده‌اند، اما اغلب در سرعت و مقیاس‌پذیری با کمبودهایی مواجه هستند؛ مسائلی که «GenCast» برای حل آن‌ها طراحی شده است.

«GenCast» چیست و چه نوآوری به همراه دارد؟

ریشه‌های «GenCast»
«GenCast» که توسط «Google DeepMind» توسعه یافته و نتایج آن در «مجله Nature» منتشر شده، یک پیشرفت بزرگ در این حوزه است. این مدل، نخستین مدل «پیش‌بینی وضعیت هوا مبتنی بر یادگیری ماشین» (MLWP) محسوب می‌شود که در دقت و کارایی از سیستم «ENS» پیشی گرفته است. «GenCast» با بهره‌گیری از آخرین دستاوردهای هوش مصنوعی تولیدی، برای غلبه بر چالش‌های محاسباتی سیستم‌های سنتی طراحی شده است.

نتایج تاکنون چشمگیر بوده‌اند: «GenCast» در پیش‌بینی‌های ۱۵ روزه ۹۷.۲٪ و در پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت ۳۶ ساعته، ۹۹.۸٪ دقیق‌تر از مدل‌های سنتی عمل کرده است. شگفت‌انگیزتر از این آمار، سرعت بالای آن است. «GenCast» پیش‌بینی‌ها را تنها در ۸ دقیقه تولید می‌کند، در حالی که روش‌های سنتی ممکن است ساعت‌ها زمان برده و به ابرکامپیوترهایی با ده‌ها هزار پردازنده نیاز داشته باشند.

درک نوآوری «GenCast»
«GenCast» به جای تکیه صرف بر شبیه‌سازی‌های عددی، از «پیش‌بینی احتمالی» (Probabilistic Forecasting) بهره می‌برد. قدرت این رویکرد از «مدل انتشار» (Diffusion Model) تأمین می‌شود؛ نوعی هوش مصنوعی تولیدی که معمولاً در ساخت تصاویر و ویدیوها کاربرد دارد.

«GenCast» این مدل را برای هندسه کروی زمین تطبیق داده است که به آن امکان یادگیری و تولید احتمالات پیچیده را می‌دهد. «مدل‌های انتشار»، توزیع‌های مشترک واقعی برای متغیرهایی مانند باد و بارش را شبیه‌سازی می‌کنند که به بهبود پیش‌بینی‌های احتمالی منجر می‌شود. این رویکرد تولیدی، نیازهای محاسباتی را به حداقل رسانده و مدل را مقیاس‌پذیر و در دسترس می‌سازد.

«GenCast» چگونه کار می‌کند؟

«GenCast» با استفاده از ۴۰ سال داده‌های تاریخی هواشناسی آموزش دیده و بیش از ۸۰ متغیر مانند دما، رطوبت و فشار را پوشش می‌دهد. الگوریتم آن بر اساس «مدل‌های انتشار» (diffusion models) طراحی شده که در ابزارهایی مانند «DALL-E» یا «MidJourney» برای تولید تصویر استفاده می‌شوند، اما در اینجا برای پیش‌بینی وضعیت هوا تطبیق یافته‌اند.

این فرآیند با داده‌های «نویزی» (پر از اختلال) آغاز می‌شود که نشان‌دهنده عدم قطعیت در سیستم است. در هر مرحله، مدل با استفاده از الگوها و روابطی که از داده‌های تاریخی آموخته، سطح این عدم قطعیت را کاهش می‌دهد. این الگوریتم به جای تمرکز بر یک نتیجه واحد، مجموعه‌ای از پیش‌بینی‌های احتمالی را تولید می‌کند که سناریوهای مختلف را پوشش می‌دهد. این ویژگی به‌ویژه در پیش‌بینی رویدادهای شدید مانند طوفان‌های حاره‌ای که زمان و مسیر حرکت آن‌ها حیاتی است، بسیار مفید واقع می‌شود.

در نهایت، پس از چندین تکرار، مدل یک پیش‌بینی بسیار دقیق و پالایش‌شده ایجاد می‌کند. این رویکرد به «GenCast» اجازه می‌دهد تا توزیع‌های مشترک واقعی متغیرها را تولید کند؛ برای مثال، پیش‌بینی کند که چگونه توان باد با تغییرات دما و فشار همبستگی دارد.

کاربردها و تأثیرات «GenCast» در دنیای واقعی

«GenCast» یکی از مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی گوگل برای پیش‌بینی وضعیت هواست که در کنار مدل‌هایی مانند «NeuralGCM»، «SEEDS» و مدل‌های پیش‌بینی سیل توسط «Google Research» توسعه یافته است. این ابزارها در سرویس‌هایی مانند «جستجوی گوگل» (Search) و «نقشه‌های گوگل» (Maps) ادغام شده‌اند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری درباره بارش، آتش‌سوزی‌های جنگلی، سیلاب‌ها و موج‌های گرما ارائه دهند.

آمادگی در برابر شرایط آب‌وهوایی شدید
«GenCast» می‌تواند مسیر وقوع رویدادهای شدید جوی را چندین روز زودتر پیش‌بینی کند و به دولت‌ها و سازمان‌های امدادی برای واکنش سریع‌تر کمک کند. تأثیرات این مدل عبارت‌اند از:

• مدیریت بحران: پیش‌بینی زمان و مکان دقیق برخورد طوفان‌ها به مقامات اجازه می‌دهد تا دستور تخلیه را به‌موقع صادر کرده و پناهگاه‌های اضطراری را آماده کنند.
• کاهش خسارات اقتصادی: کسب‌وکارها می‌توانند دارایی‌های خود را ایمن کرده و از اختلال در عملیات حیاتی جلوگیری کنند که منجر به کاهش زیان‌های اقتصادی می‌شود.
• حفاظت از جان انسان‌ها: افزایش زمان آماده‌سازی برای بلایای طبیعی، مهم‌ترین مزیت این مدل است که به نجات جان افراد بیشتری می‌انجامد.
  به‌عنوان نمونه، در آزمایشی با طوفان حاره‌ای «هاگیبیس» (Hagibis)، «GenCast» توانست زمان دقیق وقوع آن را هفت روز پیش از برخورد پیش‌بینی کند.

بخش انرژی
منابع انرژی تجدیدپذیر مانند باد و خورشید وابستگی زیادی به پیش‌بینی‌های دقیق آب‌وهوایی دارند:

• پیش‌بینی توان بادی: برآورد دقیق‌تر تولید نیروگاه‌های بادی به پایداری شبکه برق کمک می‌کند.
• برنامه‌ریزی انرژی خورشیدی: پیش‌بینی پوشش ابری و تابش خورشید، مدیریت ذخیره‌سازی و توزیع انرژی را بهبود می‌بخشد.
• تثبیت شبکه برق: شرکت‌های برق می‌توانند تعادل بهتری میان عرضه و تقاضا برقرار کرده و از خاموشی‌ها جلوگیری کنند.

کشاورزی و حمل‌ونقل

• کشاورزی: پیش‌بینی‌های دقیق‌تر به کشاورزان کمک می‌کند تا برای کاشت، آبیاری و برداشت بهتر برنامه‌ریزی کنند و عملکرد محصولات را افزایش دهند.
• حمل‌ونقل و لجستیک: شرکت‌های لجستیکی می‌توانند با اتکا به پیش‌بینی‌های دقیق، مسیرها و برنامه‌های زمانی خود را بهینه‌سازی کنند.
• مدیریت زنجیره تأمین: شرکت‌ها می‌توانند اختلالات ناشی از شرایط جوی را پیش‌بینی کرده و از اتلاف منابع جلوگیری کنند.

چالش‌ها و مسیرهای آینده

اگرچه «GenCast» یک دستاورد بزرگ است، اما با محدودیت‌هایی نیز روبرو است:

• وضوح مکانی پایین‌تر: دقت فضایی «GenCast» برابر با ۰.۲۵ درجه (حدود ۲۸×۲۸ کیلومتر) است که در مقایسه با مدل‌های سنتی مانند «ECMWF» (با وضوح ۰.۱ درجه یا ۱۱×۱۱ کیلومتر) پایین‌تر است.
• عدم ادغام داده‌های لحظه‌ای: این مدل در حال حاضر نمی‌تواند داده‌های آنی را وارد کند و در پیش‌بینی پوشش ابرها ضعیف عمل می‌کند.
• چالش در پیش‌بینی رویدادهای نادر: اتکا به داده‌های ۴۰ سال گذشته ممکن است پیش‌بینی رویدادهایی که هر ۱۰۰ سال یک‌بار رخ می‌دهند را با مشکل مواجه کند.
• نیاز به توان پردازشی بالا: مدل‌های «دیفیوژن» همچنان به منابع پردازشی قابل‌توجهی نیاز دارند. تکنیک‌هایی مانند «تقطیر مدل» (Model Distillation) می‌توانند به کاهش این مشکل کمک کنند.

چگونه از «GenCast» در پروژه‌های خود استفاده کنیم؟

توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده می‌توانند از مخزن «GitHub» «گوگل دیپ‌مایند» که شامل «GraphCast» و «GenCast» است، استفاده کنند. این مخزن شامل کدهای نمونه، وزن‌های مدل از پیش آموزش‌دیده و دستورالعمل‌های دقیق برای اجرای مدل است. همچنین، «دفترچه‌های Jupyter» مانند gencast_mini_demo.ipynb راهنمای گام‌به‌گام برای بارگذاری داده‌ها و تولید پیش‌بینی‌ها را ارائه می‌دهند.

نکات تکمیلی درباره پیش‌بینی و احتمال

پیش‌بینی چیست؟
«پیش‌بینی» (Forecasting) بر تکنیک‌های ریاضی متکی است تا الگوها را شناسایی کرده و نتایج آینده را پیش‌بینی کند. همان‌طور که «راب هیندمن»، کارشناس این حوزه، به طعنه می‌گوید: «می‌توان احتمال بارش باران را بر اساس تعداد دوچرخه‌سواران در جاده پیش‌بینی کرد.» این جمله نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از روابط بین متغیرها برای پیش‌بینی‌های آگاهانه استفاده کرد.

نقش مدل‌سازی احتمالاتی
روش‌های سنتی اغلب یک نتیجه قطعی ارائه می‌دهند، اما سیستم‌های واقعی با عدم قطعیت همراه هستند. «مدل‌سازی احتمالاتی» به جای اینکه بگوید «فردا باران می‌بارد»، ممکن است پیش‌بینی کند که «احتمال بارش باران ۷۰٪ است». این روش از «استنتاج بیزی» (Bayesian Inference) و «فرآیندهای تصادفی» (Stochastic Processes) برای سنجش عدم قطعیت استفاده می‌کند، مشابه کاری که مدل‌هایی مانند «ChatGPT» برای پیش‌بینی کلمه بعدی انجام می‌دهند.

«GenCast» چگونه از این مفاهیم استفاده می‌کند؟
«GenCast» با ترکیب هر دو روش، به جای ارائه یک نتیجه قطعی، احتمال وقوع حالت‌های مختلف آینده را شبیه‌سازی می‌کند. این کار باعث می‌شود مدل، عدم قطعیت و تغییرات طبیعی سیستم‌های جوی را در نظر بگیرد و در نتیجه، قابل اعتمادتر عمل کند.

نتیجه‌گیری

«GenCast» فراتر از یک مدل پیش‌بینی آب‌وهواست؛ این فناوری نمایی از آینده پیش‌بینی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است که پتانسیل تحول در صنایع مختلف، بهبود آمادگی در برابر بلایای طبیعی و نجات جان انسان‌ها را دارد. بدون شک، تحولات آینده «GenCast» هیجان‌انگیز و تأثیرگذار خواهد بود.

پرسش‌های متداول درباره «GenCast»

• «GenCast» چیست؟
  یک مدل پیشرفته پیش‌بینی آب‌وهوا مبتنی بر هوش مصنوعی از «Google DeepMind» که با استفاده از روش‌های احتمالاتی، وضعیت جوی را تا ۱۵ روز آینده با دقت بالا پیش‌بینی می‌کند.
• «GenCast» چه تفاوتی با مدل‌های سنتی دارد؟
  مدل‌های سنتی (NWP) بر معادلات فیزیکی متکی هستند و زمان‌برند. «GenCast» با بهره‌گیری از یادگیری ماشین و داده‌های تاریخی، طیف وسیعی از سناریوهای ممکن را بسیار سریع‌تر پیش‌بینی می‌کند.
• نوآوری اصلی در «GenCast» چیست؟
  استفاده از «مدل انتشار» (Diffusion Model) که داده‌های نویزی را به‌صورت تدریجی پالایش می‌کند تا پیش‌بینی‌های دقیق و واقعی ارائه دهد.
• آیا «GenCast» می‌تواند رخدادهای شدید آب‌وهوایی را پیش‌بینی کند؟
  بله، این مدل در پیش‌بینی طوفان‌های حاره‌ای، گردبادها و موج‌های گرمایی بسیار مؤثر است و می‌تواند مسیر و محل برخورد آن‌ها را چند روز قبل پیش‌بینی کند.
• «GenCast» چگونه عدم قطعیت را مدیریت می‌کند؟
  با استفاده از چارچوب احتمالاتی، محدوده‌ای از نتایج ممکن و احتمال وقوع هرکدام را ارائه می‌دهد که باعث افزایش قابلیت اطمینان پیش‌بینی‌ها می‌شود.
• چرا با وجود رزولوشن پایین‌تر، «GenCast» دقت بیشتری دارد؟
  دقت بالای «GenCast» ناشی از مدل‌سازی احتمالاتی و تحلیل داده‌های گسترده تاریخی است. اگرچه وضوح مکانی آن (۰.۲۵ درجه) برای پیش‌بینی‌های محلی بسیار دقیق مناسب نیست، اما برای مناطق بزرگ‌تر، پیش‌بینی‌های آن از مدل‌های سنتی دقیق‌تر است.