هذه الشركة الناشئة العاملة بالذكاء الاصطناعي في مجال الطقس تتفوق على الوكالات الحكومية في مجال التنبؤ

توفر أداة جديدة للتنبؤ بالطقس تعمل بالذكاء الاصطناعي تم إصدارها اليوم من قبل شركة WindBorne Systems الناشئة تنبؤات أكثر تكرارًا ودقة بشأن المتغيرات الرئيسية مقارنة بالنظام الرائد عالميًا الذي طورته الحكومات الأوروبية، وذلك بفضل التقدم في كيفية تغذية قراءات أجهزة الاستشعار في نماذج التعلم العميق.

بدأت WindBorne، التي أسستها مجموعة من طلاب جامعة ستانفورد في عام 2019، ببناء منطاد طقس أفضل، بفكرة بيع بيانات الطقس. ولكن مع وصول نماذج التعلم العميق للتنبؤ بالطقس في عام 2022، أدرك الفريق أنه يمكنهم الحصول على قيمة أكبر من خلال بناء نموذجهم الخاص أيضًا.

يصادف اليوم إطلاق الإصدار السادس من هذا النموذج، WeatherMesh، الذي تقول الشركة إنه أكثر دقة من التنبؤات التقليدية وتلك التي يعتمدها الذكاء الاصطناعي والتي ينتجها المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى (ECMWF)، وهي المنظمة الحكومية الأوروبية التي يعتبرها خبراء الأرصاد الجوية المزود الرائد للتنبؤات الجوية الدقيقة.

إحدى الطرق البسيطة لفهم ذلك، كما يقول كاي مارشلاند، كبير مسؤولي المنتجات في WindBorne، هي أن WeatherMesh-6 “دقيق بعد خمسة أيام مثل التوقعات التقليدية في اليوم السابق”، خاصة فيما يتعلق بقياسات درجة حرارة السطح.

وينتج WeatherMesh-6 توقعات كل ساعة، بدلاً من كل ست ساعات، كما تفعل النماذج التقليدية. وقد انخفضت دقة هذه الدقة الآن إلى 3 كيلومترات في أوروبا والولايات المتحدة القارية، حيث تكون جودة البيانات على أعلى مستوى.

يتم إنشاء التنبؤات الجوية التقليدية من خلال نماذج فيزيائية معقدة تتطلب أجهزة كمبيوتر فائقة التكلفة لتشغيلها وتستغرق وقتًا طويلاً للقيام بذلك. تميل نماذج الذكاء الاصطناعي – التي تبنيها الشركات الناشئة والمختبرات الكبرى مثل Google DeepMind – إلى التحرك بشكل أسرع من النماذج الفيزيائية، ولكنها في الوقت الحالي لا تتمتع بدقة عالية أو تتنبأ بنفس الدقة على مدى فترات زمنية أطول.

ومع ذلك، فإن الذكاء الاصطناعي للطقس يتحسن بسرعة ويتم استخدامه بالفعل في الوكالات الحكومية الكبرى حول العالم. ويعمل الباحثون على دمجها في الأنظمة المستخدمة لتجميع بيانات الطقس وإنتاج التنبؤات العامة.

تستفيد WindBorne من مزيجها الفريد من بناء النماذج وجمع البيانات. تمتلك الشركة الآن حوالي 400 بالونًا لجمع قراءات أجهزة الاستشعار أثناء الطيران في أي وقت، ويتم إطلاقها من 15 موقعًا حول العالم. يأتي التقدم في نموذجها الحالي من التحسينات في كيفية إدخال البيانات التي تم جمعها بواسطة البالونات في النماذج.

“أنا شخصياً لا أفهم نموذج العمل الخاص بالوجود [an] وقال جون دين، الرئيس التنفيذي لشركة WindBorne، لـ TechCrunch: “إنها شركة طقس تعتمد على الذكاء الاصطناعي دون ميزة مجموعة البيانات”.

ويُعزى تفوق ECMWF إلى مهارات المنظمة في “استيعاب البيانات”، أي العمل على تحويل قراءات أجهزة الاستشعار المتباينة إلى صورة شاملة للعالم يمكن قراءتها آليًا. في الوقت الحالي، تعتمد نماذج الطقس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي على مجموعات البيانات التي ينتجها ECMWF والإدارة الوطنية الأمريكية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA).

لكن شركة WindBorne وغيرها من المنظمات تعمل على إدخال البيانات مباشرة في النماذج، ويقول رئيس قسم الذكاء الاصطناعي في الشركة، Joan Creus-Costa، ​​إن الاستيعاب المباشر للبيانات من بالوناتها ومصادر أخرى هو السبب الرئيسي للتحسين في الإصدار الجديد من WeatherMesh. لقد استغرق الأمر عامًا من ضبط وإعادة تصميم النموذج القائم على المحولات حتى يتمكن النموذج من تقديم هذه التوقعات دون فقدان الاستقرار.

“عندما بدأنا في القيام بذلك [data assimilation]قال دين: “كنا لا نزال نعتمد بشكل كبير على ECMWF. أتوقع اليوم، إذا قمنا بإزالة الشروط الأولية لـ ECMWF، فسنظل في الواقع نحقق نتائج جيدة.”

عانت الشركة من ذعر العام الماضي عندما طارت طائرة تابعة لشركة يونايتد إيرلاينز في أحد بالوناتها. وبينما تعرضت الطائرة لأضرار طفيفة، لم يصب أحد بأذى، ويرجع ذلك جزئيًا إلى أن WindBorne اتبعت اللوائح الأمريكية بشأن حجم مجموعة أجهزة الاستشعار الخاصة بها. لكن الآن، تستخدم الشركة نظام مراقبة الطيران العالمي ADS-B لتحريك بالوناتها بعيدًا عن طريق مرور الطائرات، في محاولة لتقليل احتمالات وقوع حادث آخر.

تبيع WindBorne، التي جمعت 25 مليون دولار من تمويل المشروع بتقييم مُعلن عنه قدره 85 مليون دولار في عام 2024، بيانات البالون الخاصة بها إلى الإدارة الوطنية للمحيطات والغلاف الجوي (NOAA)، حيث يتم استخدامها في مؤسسة التنبؤ بالطقس الأمريكية، والقوات الجوية والبحرية الأمريكية. تبيع الشركة أيضًا توقعاتها للمستثمرين وتجار السلع، لكن دين يقول إن الشركة لا تزال تركز على بناء نموذجها والبنية التحتية للبيانات على المنتجات التجارية، ويرجع ذلك جزئيًا إلى الطبيعة المتغيرة لبيئة المعلومات.

“أنا لا أحاول استثمار فريق ضخم في بناء منتج SaaS، إذا كانت الطريقة التي يريد بها الناس معلومات المستهلك بعد عامين من الآن هي من خلال وكيل، أليس كذلك؟” قال دين.

تصحيح: ذكرت هذه القصة بشكل خاطئ كيف تستخدم بالونات WindBorne نظام ADS-B لتجنب الحركة الجوية؛ وتقوم الشركة بمراقبة الحركة الجوية وتحريك منطادها حوله، ولكن لم تقم بعد بإضافة أجهزة الإرسال والاستقبال ADS-B إلى منصات الاستشعار الخاصة بها.