تأثیر هوش مصنوعی در پیش‌بینی هواشناسی

در زمینه رو به رشد هواشناسی، یک رقیب جدید ظاهر شده است. یک مدل هواشناسی مبتنی بر هوش مصنوعی به تازگی قدرت خود را در پیش‌بینی مسیر و شدت یک چرخه گردابی استوایی بالقوه از سواحل شمال‌غربی استرالیا نشان داده است. این توسعه نوآورانه توانایی‌های مدل‌های هواشناسی سنتی را پشت سر گذاشته و هیجان و کنجکاوی در میان هواشناسان سراسر جهان برانگیخته است.

چالش ذاتی در پیش‌بینی چرخه‌های گردابی استوایی در پیش‌بینی هایشان است. مدل‌های پیش‌بینی اغلب دچار مشکل می‌شوند در تعیین دقیق مسیر و شدت آینده این سامانه‌های هواشناختی. با این حال، مدل مبتنی بر هوش مصنوعی که توسط مرکز اروپایی برای پیش‌بینی Weather Forecasts (ECMWF) توسعه یافته است، نشانه‌های بسیار زیادی از توانمندی‌های بالقوه خود در مقابله با این مسئله نشان داده‌است.

مدل‌های هواشناسی مختلف، شامل سه مدل شناخته شده پیش‌بینی عددی هواشناسی (NWP) و مدل ECMWF بر پایه هوش مصنوعی، برای پیش‌بینی مکان گرداب استوایی مورد ارزیابی قرار گرفتند. بخش‌های بالای تصویر مقایسه گزارش می‌دهد گرداب‌های استوایی نزدیک سواحل شمال‌غربی استرالیا را، در حالی که بخش پایین سمت راست نشانگر پیش‌بینی مدل مبتنی بر هوش مصنوعی از یک سامانه فشار کم ضعیف‌تر به سمت شمال غربی بود.

با تجزیه‌وتحلیل، مشخص شد که مدل ECMWF مبتنی بر هوش مصنوعی در دقت خود برجسته بوده‌است. تصویر ماهواره‌ای و نمودار فشار متوسط سطح دریا (MSLP)، گرفته شده در ساعت 11 بامداد در تاریخ 17 مارس به وقت استرالیای شرقی (AEDT)، تایید کرد که گرداب استوایی در نزدیکی پیشگویی‌های انجام شده توسط مدل‌های ACCESS-G و ECMWF-AIFS قرار گرفت. در حالی که این مشاهده یک امتیاز به هر دو مدل هوش مصنوعی و مدل‌های NWP داده‌است، مدل‌های GFS و ECMWF-HRES نتوانستند به درستی مکان طوفان را پیش‌بینی کنند.

تحلیل MSLP نشان داد که فشار مرکزی گرداب استوایی در ساعت 11 بامداد در 17 مارس همان سال 999 هکتوپاسکال بود. با این حال، پیش‌بینی‌های مدل‌ها پنج روز قبل به طور قابل توجهی متفاوت بوده‌است. مدل ECMWF فشار مرکزی 981 هکتوپاسکال را پیش‌بینی کرده بود، مدل GFS 968 هکتوپاسکال را پیش‌بینی کرده بود، مدل ACCESS-G 981 هکتوپاسکال را پیش‌بینی کرد و مدل ECMWF-AIFS مبتنی بر هوش مصنوعی فشار 997 هکتوپاسکال را پیش‌بینی کرده بود. به شگوفایی، مدل مبتنی بر هوش مصنوعی بهترین پیش‌بینی‌ را داشت و تنها فاصله 2 هکتوپاسکالی را از فشار واقعی داشت. در مقابل، مدل‌های NWP به 18 تا 31 هکتوپاسکال اشتباه انداخته بودند.

بدون شک، این مطالعه موفق برگرفته از ظرفیت مدل‌های هواشناسی بر پایه هوش مصنوعی در پیش‌بینی‌ دقیق گرداب‌های استوایی را مبرز می‌کند. با این حال، مهم است که توجه کنیم که این تنها یک نمونه از یک سیستم هواشناسی است. تست‌های واقعی‌دنیا دیگری لازم است تا قابلیت‌های کامل عملی مدل‌های هواشناسی بر پایه هوش مصنوعی به عمل درآیند.

سوالات متداول:

س: تفاوت مدل‌های هواشناسی بر پایه هوش مصنوعی با مدل‌های سنتی چیست؟
پ: مدل‌های هواشناسی بر پایه هوش مصنوعی از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پردازش حجم عظیمی از داده استفاده کرده و الگوهایی که ممکن است توسط مدل‌های سنتی از دست رفته باشند شناسایی می‌کنند. این امر امکان پیش‌بینی‌های دقیق‌تر، به ویژه در صحنه‌های هواشناسی پیچیده مانند چرخه‌های گردابی استوایی را فراهم می‌کند.

س: چگونه مدل ECMWF بر پایه هوش مصنوعی کار می‌کند؟
پ: مدل ECMWF بر پایه هوش مصنوعی از الگوریتم‌های پیشرفته و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های هواشناسی و شبیه‌سازی رفتار سامانه‌های هواشناختی استفاده می‌کند. این امر به این مدل امکان تولید پیش‌بینی‌های بسیار دقیق از طریق شناسایی روابط و الگوهای پیچیده در داده‌ها را می‎دهد.

س: مدل‌های پیش‌بینی عددی هواشناسی (NWP) چیستند؟
پ: مدل‌های پیش‌بینی عددی هواشناسی ابزارهای مبتنی بر کامپیوتری هستند که توسط هواشناسان برای شبیه‌سازی و پیش‌بینی شرایط جوی استفاده می‌شوند. این مدل‌ها از معادلات ریاضی استفاده می‌کنند تا فرایندهای فیزیکی رخ داده در جو را نمایش دهند و پیش‌بینی‌ها را براساس شرایط اولیه و داده‌های مرزی تولید کنند.

منابع:
– European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF)
– Bureau of Meteorology (Australia)

برای کسب اطلاعات بیشتر، می‌توانید به سایت European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) یا دفتر هواشناسی استرالیا (Bureau of Meteorology) مراجعه کنید.

The source of the article is from the blog japan-pc.jp