على الرغم من أن أدوات الذكاء الاصطناعى التوليدي التي ترقى إلى حد كبير إلى المولدات المنحرفة تجذب معظم الاهتمام في مجال الذكاء الاصطناعي ، إلا أن هناك أحيانًا بعض التطبيقات المفيدة فعليًا للتكنولوجيا ، مثل استخدام Google Deepmind لنماذج الطقس من الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالأعاصير. تمكنت الأداة التجريبية ، التي تم إطلاقها في وقت سابق من هذا العام ، من توفير نمذجة دقيقة للإعصار Erin حيث بدأت في الحصول على Steam في المحيط الأطلسي في وقت سابق من هذا الشهر.
كما ذكرت ARS Technica لأول مرة ، قدم إعصار إيرين – الذي وصل إلى حالة الفئة 5 وتسبب في بعض الأضرار التي لحقت جزيرة برمودا ، وأجزاء من منطقة البحر الكاريبي ، والساحل الشرقي للولايات المتحدة – مختبر الطقس في Google Deepmind مع أول اختبار حقيقي لقدراتها.
وفقًا لجيمس فرانكلين ، الرئيس السابق للوحدة المتخصصة في الإعصار في المركز الوطني للأعاصير ، كان ذلك جيدًا ، حيث تفوق على النموذج الرسمي لمركز الإعصار الوطني ويتصدر العديد من النماذج الأخرى القائمة على الفيزياء خلال الـ 72 ساعة الأولى من النمذجة. لقد سقطت في النهاية قليلاً ، كلما طالت جهد التنبؤ ، لكنه ما زال يتصدر نموذج الإجماع من خلال التوقعات التي استمرت خمسة أيام.
على الرغم من أن نموذج Google كان دقيقًا بشكل مثير للإعجاب في الأيام الأولى من النمذجة ، إلا أن النموذج الأخير هو الأكثر أهمية بالنسبة للخبراء ، لكل ARS Technica ، حيث أن الأيام من ثلاثة إلى خمسة من النموذج هي التي تعتمد المسؤولون على اتخاذ القرارات بشأن دعوات الإخلاء وغيرها من الجهود التحضيرية. ومع ذلك ، يبدو أنه قد يكون هناك بعض الوعد في إمكانية نمذجة الطقس التي تعمل بمنظمة العفو الدولية-على الرغم من أن حجم العينة هنا صغير جدًا.
تستخدم معظم تقنيات النمذجة المعيارية الذهبية الحالية المستخدمة في تنبؤات العواصف محركات التنبؤ القائمة على الفيزياء ، والتي تحاول بشكل أساسي إعادة إنشاء ظروف الغلاف الجوي من خلال العوملة في أشياء مثل الرطوبة وضغط الهواء وتغيرات درجة الحرارة لمحاكاة كيف يمكن أن تتصرف العاصفة. بدلاً من ذلك ، يسحب نموذج Google من كمية هائلة من البيانات التي تم تدريبها عليها ، بما في ذلك “مجموعة بيانات إعادة التحليل التي تعيد بناء الطقس عبر الأرض بأكملها من ملايين الملاحظات ، وقاعدة بيانات متخصصة تحتوي على معلومات رئيسية حول المسار والشدة وحجم وقعة الرياح التي يبلغ عددها ما يقرب من 5000 من الأعاصير المرصودة من 45 عامًا.”
وفقًا لـ Google ، اختبرت نموذجها على العواصف من عامي 2023 و 2024 ، ووجدت أن تنبؤها لمدة خمسة أيام تمكنت من التنبؤ بمسار العاصفة بدقة أكبر من معظم النماذج الأخرى ، حيث تأتي حوالي 140 كيلومتر أو 90 ميلًا أقرب إلى الموقع الأكثر دقة. الآن يمكن أن يشير إلى عاصفة تتبعها في الوقت الفعلي كدليل على المفهوم ، على الرغم من أنه لا يوجد سبب للتفكير في أدوات الذكاء الاصطناعى مثل هذه سوف تحل محل الأساليب الأخرى في هذه المرحلة تمامًا.