مدلی که هزینه و زمان کمتری میطلبد، به پیشبینیهای سریع و دقیق کمک میکند و احتمالاً جانها و داراییها را نجات میدهد
Eric Holthaus
زمانی که طوفان گرمسیری ملیسا در جنوب هائیتی میچرخید، فیلیپ پاپین، هواشناس مرکز ملی هریکن (NHC)، اطمینان داشت که این طوفان در آستانه تبدیل به یک هریکن غولپیکر است.
بهعنوان پیشبینیکنندهٔ اصلی در آن زمان، او پیشبینی کرد که تنها در ۲۴ ساعت آینده طوفان به هریکن دستهٔ۴ تبدیل شده و مسیر خود را به سمت سواحل جامائیکا منحرف میکند. هیچ پیشبینیکنندهٔ NHC تا بهحال چنین پیشبینی جسورانهای برای تقویت سریع نداده بود.
اما پاپین یک کارت برتر در دست داشت: هوش مصنوعی بهصورت مدل جدید هریکن DeepMind گوگل که برای اولین بار در ژوئن منتشر شد. و همانطور که پیشبینی شد، ملیسا تبدیل به طوفانی با قدرت شگفتانگیز شد که در مسیر خود جامائیکا را تخریب کرد.
پیشبینیکنندگان مرکز ملی هریکن به طور فزایندهای به DeepMind گوگل وابسته شدهاند. صبح ۲۵ اکتبر، پاپین در بحث عمومی خود و در شبکههای اجتماعی توضیح داد که مدل گوگل دلیل اصلی اطمینان او بود: “حدود ۴۰ تا ۵۰ عضو از ترکیب DeepMind نشان میدهند که ملیسا میتواند به دستهٔ۵ برسد. در حالی که به دلیل عدم قطعیت مسیر، هنوز آماده پیشبینی این شدت نیستم، این امکان همچنان وجود دارد.
“بهنظر میرسد دورهای از تقویت سریع پیش خواهد آمد همانطور که طوفان به آرامی بر روی آبهای بسیار گرم اقیانوس حرکت میکند؛ این آبها بالاترین محتوی حرارتی اقیانوسی در تمام حوضه آتلانتیک را دارا هستند.”
DeepMind گوگل اولین مدل هوش مصنوعی اختصاصی به هریکنها است و اکنون اولین مدلی است که پیشبینیکنندگان سنتی هواشناسی را در بازی خود شکست داده است. در میان ۱۳ طوفان اقیانوس اطلس تا کنون در سال جاری، مدل گوگل بهترین بوده است — حتی در پیشبینی مسیر، پیشبینیکنندگان انسانی را پیشی گرفته است.
سرانجام ملیسا با شدت دستهٔ۵ به سواحل جامائیکا رسید، که یکی از قدرتمندترین برخوردهای ثبتشده در تقریباً دو قرن تاریخ حوضه آتلانتیک است. پیشبینی جسورانهٔ پاپین احتمالاً به مردم جامائیکا زمان بیشتری برای آماده شدن در برابر این فاجعه داد و ممکن است جانها و داراییها را نجات دهد.
DeepMind گوگل چندین سال است که پیشبینیهای جوی ارائه میدهد و سامانه پیشبینی اصلی که مدل جدید هریکن از آن استخراج شده است، در سال گذشته به طور چشمگیری در تشخیص الگوهای جوی در مقیاس بزرگ موفق عمل کرد.
مدل گوگل با شناسایی الگوهایی کار میکند که مدلهای هواشناسی مبتنی بر فیزیک و زمانبر سنتی ممکن است از دست بدهند.
“آنها این کار را بسیار سریعتر از همکاران مبتنی بر فیزیک انجام میدهند و نیاز به توان محاسباتی کمتر و زمانبر کمتر دارد،” مایکل لاوری، پیشبینیکننده پیشین NHC، گفت.
“آنچه این فصل هریکن در مدت کوتاهی ثابت کرده است این است که مدلهای هوش مصنوعی تازهوارد، نسبت به مدلهای فیزیکی آهستهای که به طور سنتی به آنها تکیه میکردیم، رقابتی هستند و در برخی موارد دقیقترند،” لاوری گفت.
برای اطمینان، DeepMind گوگل نمونهای از یادگیری ماشین است — تکنیکی که سالها در علوم دادهمحور مانند هواشناسی به کار رفته است — و هوش مصنوعی مولد مانند ChatGPT نیست.
یادگیری ماشین حجم عظیمی از دادهها را میگیرد و الگوهایی از آن استخراج میکند به گونهای که مدل آن تنها در چند دقیقه به یک پاسخ میرسد و میتواند این کار را بر روی یک کامپیوتر رومیزی انجام دهد — که بر خلاف مدلهای پرچمدار که دولتها برای دههها از آنها استفاده میکردند و اجرای آنها ساعتها طول میکشد و به برخی از بزرگترین ابرکامپیوترهای جهان نیاز دارد.
هنوز، این حقیقت که مدل گوگل میتواند بهسرعت مدلهای استاندارد پیشین را پشت سر بگذارد، برای هواشناسانی که تمام دوران کاری خود را صرف پیشبینی قویترین طوفانهای جهان کردهاند، شگفتانگیز است.
“من تحت تأثیر هستم,” جیمز فرانکلین، پیشبینیکننده بازنشسته NHC، گفت. “نمونه اکنون بهاندازه کافی بزرگ است که واضح است این صرفاً شانس یک مبتدی نیست.”
فرانکلین گفت که با وجود اینکه DeepMind گوگل تمام مدلهای دیگر را در پیشبینی مسیر آینده هریکنهای سراسر جهان در سال جاری پشت سر میگذارد، همانطور که بسیاری از مدلهای هوش مصنوعی گاهی پیشبینیهای شدت بالا را نادرست میکند. این مدل در پیشبینی هریکن ارین در اوایل سال دچار مشکل شد، چرا که این هریکن نیز در حال تقویت سریع به دستهٔ۵ در شمال کارائیب بود. همچنین در پیشبینی طوفان کالماگی – که دوشنبه به سواحل فیلیپین رسید – با مشکل مواجه شد.
در فصل خالی آینده، فرانکلین اعلام کرد که قصد دارد با گوگل درباره اینکه چگونه میتوان خروجی DeepMind را برای پیشبینیکنندگان مفیدتر کرد، با ارائه دادههای پشتصحنه بیشتر که بتوانند دقیقاً دلایل ارائهٔ پاسخها را ارزیابی کنند، گفتگو کند.
“چیزی که من را مزاحمت میدهد این است که با وجود اینکه این پیشبینیها بهنظر میرسد واقعباً بسیار خوب هستند، خروجی مدل به نوعی یک جعبه سیاه است,” فرانکلین گفت.
هیچگاه شرکتی خصوصی انتفاعی وجود نداشت که یک مدل هواشناسی سطح بالا تولید کند که به پژوهشگران امکان نگاهی به روشهای آن بدهد — بر خلاف تقریباً تمام مدلهای دیگر که بهصورت کامل و رایگان توسط دولتهای سازنده و نگهدارنده در اختیار عموم قرار میگیرند. در حالی که گوگل خروجی سطح بالای DeepMind را بهصورت زمان واقعی در وبسایت اختصاصی در دسترس عمومی قرار داده است، روشهای آن همچنان بهصورت عمده پنهان ماندهاند.
گوگل تنها شرکتی نیست که بهکارگیری هوش مصنوعی برای حل مشکلات دشوار پیشبینی هوا را آغاز کرده است. دولتهای آمریکا و اروپا نیز مدلهای هوش مصنوعی خود را در حال توسعه دارند — که در مقایسه با نسخههای قبلی بدون هوش مصنوعی، مهارت بهبود یافتهای نشان دادهاند.
گامهای بعدی پیشبینیهای هواشناسی مبتنی بر هوش مصنوعی بهنظر میرسد شامل شرکتهای نوپایی باشد که بهسراغ مسائلی قبلاً دشوار مانند پیشبینیهای نیمفصلی و هشدارهای پیشرفتهتری برای بروز گردبادها و سیلابهای ناگهانی میروند — و این شرکتها دریافتکننده سرمایهگذاری دولت آمریکا برای این کار هستند. یک شرکت به نام WindBorne Systems حتی در حال پرتاب بالونهای هواشناسی خود است تا خلأهای موجود در شبکه نظارت بر آبوهوا در ایالات متحده را پر کند، شبکهای که اخیراً توسط دولت ترامپ کاهش یافته است.
