أعلنت مايكروسوفت عن أداة مفتوحة المصدر للتعلم الآلي تصحح الأخطاء المنهجية في نماذج الطقس الحالية. وتتيح الطريقة، التي تُسمى تصحيح الانحياز الاحتمالي (PBC)، للجهات المعنية إصدار توقعات أكثر موثوقية للفترة الممتدة من أسبوعين إلى ستة أسابيع. وهي تعمل على وحدات معالجة مركزية عادية، ولا تحتاج إلى حواسيب فائقة أو وحدات معالجة رسومية عالية الأداء.
كيف تحسّن PBC التوقعات؟
تتعلم PBC الانحياز المعتاد في نموذج الطقس، مثل ميله إلى توقع درجات حرارة أبرد لأن النموذج دُرّب على بيانات مناخية قديمة، ثم تعدّل النتائج. وفي الاختبارات، حسّنت دقة النموذج القائم على الفيزياء التابع للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF) في 98 ٪ من أهداف الهطول و92 ٪ من أهداف درجات الحرارة. كما ضاعفت دقة نظام التنبؤ الأحدث بالذكاء الاصطناعي التابع لـECMF.
لماذا يهم ذلك؟
لأن البرنامج خفيف ومجاني، تستطيع خدمات الأرصاد الجوية الأصغر حجمًا، ولا سيما في المناطق النامية، اعتماده من دون الحاجة إلى أجهزة باهظة التكلفة. وتمنح التوقعات الأفضل للمدى المتوسط المزارعين وقتًا أطول لحماية المحاصيل، وتساعد فرق الاستجابة للطوارئ على الاستعداد لظواهر الطقس المتطرفة.
لماذا يهم
بالنسبة إلى الناس، قد تعني التوقعات الأدق للفترة الممتدة من أسبوعين إلى ستة أسابيع تلقي إنذارات مبكرة بالعواصف أو الجفاف، ما يمنح المزارعين والمسؤولين المحليين فرصة أفضل للتحرك. كما أن الأداة مجانية ومفتوحة المصدر ومنخفضة التكلفة، ما قد يتيح وصولها إلى مناطق لم تتوفر لها سابقًا القدرة الحاسوبية اللازمة لتشغيل نماذج الطقس المتقدمة.
