في عام 2022، أجرى فريق من الباحثين من جامعة ستانفورد دراسة مقارنة بين تنبؤات خبراء الأرصاد الجوية وتنبؤات نماذج الذكاء الاصطناعي. وجدوا أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت أكثر دقة في التنبؤ بأحداث الطقس الشديدة، مثل العواصف الثلجية والأعاصير.
في دراسة أخرى، أجراها فريق من الباحثين من جامعة واشنطن، وجد أن نماذج الذكاء الاصطناعي كانت أكثر دقة في التنبؤ بدرجات الحرارة والرطوبة.
هناك عدة أسباب محتملة لنجاح الذكاء الاصطناعي في توقعات الطقس. أولاً، يمكن لـ AI معالجة كميات هائلة من البيانات بسرعة أكبر من البشر. ثانيًا، يمكن لـ AI اكتشاف الأنماط في البيانات التي قد لا ينتبه إليها البشر. ثالثًا، يمكن لـ AI تعلم وتحسين دقة توقعاته بمرور الوقت.
لا يزال الذكاء الاصطناعي في مراحله الأولى من التطور، ولكن لديه القدرة على إحداث ثورة في توقعات الطقس. يمكن أن تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي خبراء الأرصاد الجوية في تحسين دقة توقعاتهم، مما يمكن أن يساعد في إنقاذ الأرواح والممتلكات.
التأثيرات المحتملة لذكاء الاصطناعي على توقعات الطقس
إذا استمر الذكاء الاصطناعي في التفوق على خبراء الأرصاد الجوية في دقة توقعات الطقس، فقد يكون لها عدد من التأثيرات المحتملة.
أولاً، يمكن أن تؤدي إلى تحسين السلامة العامة. يمكن أن تساعد توقعات الطقس الأكثر دقة في تحذير الناس من الأحداث الجوية الشديدة، مما يمكن أن يساعد في تقليل عدد القتلى والمصابين.
ثانيًا، يمكن أن تؤدي إلى تحسين البنية التحتية. يمكن أن تساعد توقعات الطقس الأكثر دقة في تخطيط البنية التحتية، مثل الطرق والجسور، لمقاومة الأحداث الجوية الشديدة.
ثالثًا، يمكن أن تؤدي إلى تحسين الزراعة. يمكن أن تساعد توقعات الطقس الأكثر دقة في مساعدة المزارعين على اتخاذ قرارات مستنيرة بشأن الزراعة.
بالطبع، هناك أيضًا بعض التحديات التي يجب التغلب عليها قبل أن يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع في توقعات الطقس. أحد التحديات هو أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون معقدة للغاية وصعب التفسير. هذا يعني أنه قد يكون من الصعب للناس فهم سبب توقع نموذج الذكاء الاصطناعي لحدث طقس معين.
تحدي آخر هو أن أنظمة الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون متحيزة. هذا يعني أن توقعات نموذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تكون أكثر دقة لمجموعات معينة من الناس من غيرها.
ومع ذلك، فإن التحديات التي تواجه الذكاء الاصطناعي في توقعات الطقس يمكن التغلب عليها. إذا استمر البحث في هذا المجال، فمن المحتمل أن تصبح أنظمة الذكاء الاصطناعي أكثر دقة وأقل تحيزًا.
العلامات:
