الذكاء الاصطناعي: مستقبل التنبؤ الجوي
شهد علم الأرصاد الجوية تطورًا لافتًا في السنوات الأخيرة بفضل تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلّم الآلي، التي غيّرت مفهوم التنبؤ بالطقس من مجرد معادلات فيزيائية معقدة إلى نماذج حاسوبية قادرة على معالجة كمّ هائل من البيانات بسرعة فائقة. وقد بدا هذا التطور واضحًا في العديد من دول العالم، ولا سيما تلك التي تعاني عمومًا من موارد مائية محدودة أو أحوال جوية متقلبة، حيث باتت الدقة في التوقعات مسألة مهمة لإدارة الموارد والاستعداد لأي تغيّرات حادّة في الطقس.
تقوم خوارزميات الذكاء الاصطناعي بتجميع البيانات المناخية من الأقمار الصناعية ومحطات الرصد الأرضية وصور الرادار، ثم تحلّلها عبر شبكات عصبية قادرة على اكتشاف الأنماط الخفيّة في الغلاف الجوي. وفي تقارير حديثة صادرة عن شركة DeepMind (2023)، تمكّن نظام ذكاء اصطناعي يدعى 'GraphCast' من التفوّق على النماذج التقليدية في توقّع حالة الجو لعدّة أيام قادمة بنسبة دقة فاقت 90%. من جهة أخرى، أظهرت الدراسات المشتركة بين المركز الأوروبي للتنبؤات متوسطة المدى (ECMWF) وعدد من شركات التقنية الأمريكية أنّ دمج الذكاء الاصطناعي بالنماذج العددية التقليدية قلّل من هامش الخطأ في التوقعات المتعلقة بالأمطار ودرجات الحرارة في مختلف أنحاء العالم (ECMWF, 2024).
بالإضافة إلى ذلك، نشهد تزايد الاعتماد على أنظمة الإنذار المبكر القائمة على الذكاء الاصطناعي، التي تحذّر من كوارث الطقس المفاجئة كالفيضانات. ورغم أنّ بعض الدول قد لا تتعرض عادةً لفيضانات موسمية بحجم ما يجري في أماكن أخرى، فإن هذه الأنظمة تساعد أيضًا في رصد موجات الحر أو البرد المفاجئ أو العواصف الرملية. فعلى سبيل المثال، أظهرت منصة عالمية للإنذار بالفيضانات تعتمد على تعلّم الآلة، قدرتها على رصد التغيرات الحادة في الغلاف الجوي، ما ساهم في تحذير المجتمعات المحلية في ثمانين بلدًا حول العالم قبل وقوع الأحداث الخطرة بأيام (Global Flood Alert System, 2023). ويمكن تكييف المفاهيم ذاتها لتلافي تبعات موجات الطقس القاسي على القطاعات الزراعية والاقتصادية في دول تتميّز بمناخ شبه جاف أو بموجات حر متكررة.
ولعلّ أبرز ما يُميّز توظيف الذكاء الاصطناعي في الأرصاد الجوية هو تحسين قدرة الهيئات المعنيّة على إدارة الموارد بشكل أفضل. على سبيل المثال، سلّطت دراسات محلية في مناطق تعاني ندرة المياه الضوء على أهمية التنبؤ المبكر بفترات الانحباس المطري، بغية تخطيط الاستهلاك وترشيد الموارد. في المقابل، تقوم بعض المؤسسات البحثية الأخرى بتطوير نماذج هجينة تمزج التعلم العميق بالنماذج الفيزيائية، لتتبع ظواهر مثل العواصف الرملية والانخفاض الحاد في درجات الحرارة، والذي قد يؤثر في تربية الماشية أو قطاع الزراعة.
على المستوى الدولي، تؤكد تقارير المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO) أنّ إدماج خوارزميات التعلّم الآلي في مراكز الرصد التقليدية رفع دقة التنبؤات قصيرة المدى وسهّل إصدار التحذيرات المستندة إلى بيانات متجدّدة فورًا (WMO, 2024). وفي السياق ذاته، تعمل شركات تقنية كبرى على مشاريع بحثية مع المركز الأوروبي (ECMWF) لاستثمار حواسيب فائقة السرعة لتشغيل نماذج ذكاء اصطناعي حيوية، مما يخوّلها إصدار توقعات تفصيلية على مستوى كل ساعة تقريبًا (ECMWF, 2024).
رغم هذه الإنجازات، تظل هناك تحديات تتمثل في محدودية البيانات المناخية ببعض المناطق، خصوصًا تلك التي تفتقر إلى عدد كافٍ من محطات الرصد الأرضية. وينصح خبراء المناخ بإنشاء محطات جديدة وتعزيز التعاون الدولي لمشاركة البيانات، من أجل تحقيق أقصى استفادة ممكنة من قدرات الذكاء الاصطناعي. كما يشير متخصصون في معاهد بيئية إلى ضرورة مراعاة الفروق المحلية، حيث لا يمكن الاعتماد على النتائج الحاسوبية وحدها دون دراسة خصوصية التضاريس والمناخ في كل منطقة (European Climate Institute, 2025). لذلك، بات التكامل بين الخبرة البشرية والأدوات الرقمية مطلبًا أساسيًا لضمان دقة وموثوقية التوقعات.
وفي الختام، يمكن القول إن الذكاء الاصطناعي يمهّد الطريق نحو مستقبل أكثر دقّة في مجال التنبؤات الجوية. وبفعل تسارع وتيرة الأبحاث الرامية إلى تطوير هذه التقنيات وترسيخها على الصعيد العالمي، تتزايد القناعة بأن الاستثمار في التطوير المناخي يمثل خطوة استراتيجية نحو تحسين إدارة الموارد الطبيعية، والحد من الخسائر البشرية والاقتصادية الناجمة عن التقلّبات المناخية. ومن شأن هذه الثورة الرقمية أن تقرّب توقعات الأرصاد الجوية من الواقع بشكل غير مسبوق، مما يدعم صنّاع القرار والمؤسسات المعنيّة حول العالم في بناء خطط مستدامة وفعّالة، تخدم المجتمعات وتحمي الحياة والبيئة.
هاشتاغز
جرب ميزات الذكاء الاصطناعي لدينا
اكتشف ما يمكن أن يفعله Daily8 AI من أجلك:
التعليقات
لا يوجد تعليقات بعد...
أخبار ذات صلة
السوسنة
منذ 11 ساعات
- السوسنة
نموذج جديد من غوغل يحدث نقلة في صناعة الفيديو
السوسنة- أعلنت شركة غوغل خلال مؤتمر I/O 2025 عن مجموعة من التقنيات الحديثة، أبرزها نموذج Veo 3 الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي لإنشاء الفيديوهات.وأوضحت غوغل أن نموذج Veo 3 الجديد يعد تطورًا كبيرًا مقارنة بنموذج Veo2 السابق، حيث لا يقتصر على إنشاء مقاطع الفيديو فحسب، بل يضيف أيضًا مؤثرات صوتية مميزة لتعزيز التجربة.يمكن لخوارزميات هذا النموذج إنشاء مؤثرات صوتية وضوضاء خلفية وحتى حوارات ومزامنتها مع الصور، وما يميزه هو قدرته على تحليل الصور بشكل دقيق ومزامنتها مع الأصوات للحصول على مقاطع فيديو عالية الجودة.لم تعلن غوغل عن المصادر التي استخدمتها في تدريب Veo 3، لكن التسريبات تشير إلى أنها اعتمدت على فيديوهات يوتيوب، وخاصة أن قسم DeepMind التابع لغوغل كان قد أشار سابقا إلى احتمالية الاستفادة من محتوى يوتيوب لتدريب الذكاء الاصطناعي.ولمواجهة تقنيات "التزييف العميق" ستحصل مقاطع الفيديو المولدة بنموذج Veo 3 على علامات مائية خاصة، إذ تستخدم غوغل تقنية SynthID التي تدمج علامات غير مرئية في كل إطار من إطارات الفيديو، وبالتالي سيكون بالإمكان معرفة أن المقطع تم توليده بالذكاء الاصطناعي.يتوفر النموذج الجديد ضمن تطبيق Gemini لمستخدمي باقات " AI Ultra" التي تكلّف اشتراكاتها 250 دولارا شهريا:
رؤيا
٠٣-٠٥-٢٠٢٥
- رؤيا
تعرف إلى أكثر 10 مناطق حرارة على كوكب الأرض.. من بينها مدن عربية
درجات الحرارة المذكورة في القائمة التالية تمثل قياسات قياسية قد لا تستمر دائمًا يتميّز كوكب الأرض بتفاوت كبير في درجات الحرارة بين مناطقه، حيث تسجل بعض المناطق مستويات حرارة قصوى تجعلها من بين الأشد حرارة في العالم، وفقًا لتحليلات موقع "ScienceFocus". ووفقًا للموقع، فإن درجات الحرارة المذكورة في القائمة التالية تمثل قياسات قياسية، قد لا تستمر دائمًا لكنها تعكس ارتفاعًا شديدًا في معدلات الحرارة. وادي الموت – الولايات المتحدة: 56.7 درجة مئوية سجّلت منطقة "فورنيس كريك" في وادي الموت بولاية كاليفورنيا أعلى درجة حرارة على الإطلاق بلغت 56.7 مئوية، في 10 يوليو/تموز 1913. كما سُجّلت حرارة سطحية في المنطقة بلغت 93.9 درجة مئوية في 1972. قبلي – تونس: 55 درجة مئوية في 7 يوليو 1931، سجّلت مدينة قبلي التونسية أعلى درجة حرارة في إفريقيا، واحتلت المرتبة الثانية عالميًا. الأهواز – إيران: 54 درجة مئوية في 29 يونيو 2017، سجّلت مدينة الأهواز درجة حرارة قياسية بلغت 54 مئوية. طيرات تسفي – غور بيسان (الاحتلال الإسرائيلي): 54 درجة مئوية سجّلت هذه المنطقة الواقعة في غور بيسان حرارة بلغت 54 مئوية في 21 يونيو 1942، وتُعتبر الأعلى في القارة الأوروبية بحسب تصنيف المنظمة العالمية للأرصاد الجوية. مطربة – الكويت: 53.9 درجة مئوية في 21 يوليو 2016، سجّلت مدينة مطربة الكويتية حرارة بلغت 53.9 مئوية، وهي الأعلى الموثقة رسميًا في آسيا. البصرة – العراق: 53.9 درجة مئوية في اليوم التالي، 22 يوليو 2016، سُجّلت في مدينة البصرة العراقية نفس درجة الحرارة التي سُجّلت في الكويت. تربت – باكستان: 53.7 درجة مئوية في 28 مايو 2017، سجّلت مدينة تربت في إقليم بلوشستان حرارة بلغت 53.7 مئوية، وكانت حينها رابع أعلى درجة حرارة مسجّلة عالميًا. حرس حدود الجزيرة – الإمارات: 52.1 درجة مئوية سُجّلت درجة حرارة 52.1 مئوية في منطقة الظفرة بأبوظبي في يوليو 2002، وتكرّرت مستويات مماثلة في يوليو 2013. مكسيكالي – المكسيك: 52 درجة مئوية بلغت الحرارة في وادي مكسيكالي 52 مئوية في 28 يوليو 1995، ما يجعلها واحدة من أكثر المدن المكسيكية حرارة. جدة – السعودية: 52 درجة مئوية سجّلت مدينة جدة في 22 يونيو 2010 درجة حرارة بلغت 52 مئوية، وتُعد من أعلى المعدلات في المنطقة. هذه الأرقام تعكس التأثيرات المتزايدة لظاهرة التغيّر المناخي، وسط تحذيرات من أن بعض المناطق قد تصبح غير صالحة للسكن مستقبلاً إذا استمرّت درجات الحرارة في الارتفاع.
أخبارنا
٣٠-٠٤-٢٠٢٥
- أخبارنا
حسام الحوراني : الذكاء الاصطناعي وعلم الأوبئة: عندما تُحارب الفيروسات بالخوارزميات
أخبارنا : في عالم يتغير بوتيرة غير مسبوقة، ويزداد ترابطه يوماً بعد يوم، أصبحت الأوبئة تهديدًا عالميًا لا يعرف حدودًا. ما أن يظهر فيروس في أقصى الشرق حتى يصل إلى الغرب خلال ساعات. وفي ظل هذا الواقع، لم يعد الاعتماد على أدوات تقليدية في علم الأوبئة كافيًا، بل بات لزامًا على البشرية تسخير أقوى أدوات العصر: الذكاء الاصطناعي. نعم، تلك الخوارزميات التي كانت يومًا مكرّسة لتحسين محركات البحث أو توصية الأفلام، أصبحت الآن في الخطوط الأمامية لمواجهة الأوبئة، والتنبؤ بها، والحد من آثارها المدمرة. علم الأوبئة، الذي يدرس أنماط انتشار الأمراض وتوزعها وتأثيراتها، شهد تحولًا جذريًا منذ دخول الذكاء الاصطناعي إلى ساحته. فبدلًا من التحليل اليدوي للبيانات والتقارير، بات العلماء اليوم يستخدمون نماذج تنبؤية متقدمة يمكنها تحليل ملايين البيانات في وقت قياسي، واستنتاج روابط خفية لا يمكن للعقل البشري اكتشافها بسهولة. أبرز ما يقدّمه الذكاء الاصطناعي لعلم الأوبئة هو القدرة على التنبؤ بالانتشار قبل أن يحدث. باستخدام تقنيات مثل تعلم الآلة (Machine Learning) وتحليل البيانات الضخمة (Big Data Analytics)، يمكن للخوارزميات تتبع مؤشرات مبكرة على تفشي مرض ما، سواء عبر تحليل نتائج البحث على الإنترنت، أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي، أو حتى تحليلات المشتريات في الصيدليات. خوارزميات مثل تلك التي طورتها شركة «بلو دوت» الكندية تمكّنت من رصد تفشي فيروس كورونا قبل منظمة الصحة العالمية، عبر تحليل حركة المسافرين والتقارير الصحية باللغة الصينية. ولم تتوقف فوائد الذكاء الاصطناعي عند التنبؤ، بل امتدت إلى تحسين أنظمة المراقبة الوبائية. ففي الوقت الذي كانت فيه الدول تكافح لتجميع البيانات يدوياً، كانت الخوارزميات تقوم بتحليل البيانات الصحية من المستشفيات، والمختبرات، وحتى من الأجهزة القابلة للارتداء، لاكتشاف نقاط التفشي ومراكز العدوى في الوقت الحقيقي. وقد ساعد هذا التحليل السريع في رسم خرائط دقيقة لتوزع المرض، وتوجيه الموارد الصحية بشكل فعال، واتخاذ قرارات سريعة بشأن الإغلاق أو الاستجابة الطبية. كما أثبت الذكاء الاصطناعي دوره في تسريع تطوير اللقاحات. من خلال تقنيات التعلم العميق، بات من الممكن تحليل تسلسل الجينوم الفيروسي، والتعرف على البروتينات المناسبة لتصميم اللقاح، واختصار سنوات من العمل إلى شهور أو حتى أسابيع. نموذج «AlphaFold» الشهير من DeepMind، على سبيل المثال، فتح آفاقًا جديدة في فهم البروتينات الفيروسية، وهو ما أسهم بشكل غير مباشر في تسريع أبحاث علاج كوفيد-19. وعلى مستوى المجتمع، يتيح الذكاء الاصطناعي تصميم نماذج محاكاة تعكس كيفية انتشار المرض في المدن، وتأثير السلوك البشري على سلاسل العدوى. هذه النماذج تساعد صناع القرار على اختبار السيناريوهات المختلفة – مثل إغلاق المدارس، أو فرض الكمامات، أو توزيع اللقاحات – قبل تنفيذها فعليًا، مما يوفر الوقت والتكلفة، ويقلل من الأخطاء القاتلة. لكن هذه القفزة التكنولوجية لا تخلو من التحديات. أولها وأخطرها هو الخصوصية. فلكي تعمل هذه الأنظمة بكفاءة، فإنها تحتاج إلى بيانات صحية دقيقة ومستمرة، وهو ما يفتح الباب لمخاوف تتعلق باستخدام البيانات الشخصية، ومخاطر المراقبة الزائدة. كما أن بعض الخوارزميات تعاني من التحيّز إذا لم تُدرّب على بيانات متنوعة تمثّل كافة الفئات السكانية، مما قد يؤدي إلى توصيات غير دقيقة أو غير عادلة في توزيع الموارد أو اللقاحات. بالإضافة إلى ذلك، هناك حاجة ملحّة إلى تعزيز التكامل بين الذكاء الاصطناعي والقطاع الصحي التقليدي. لا يزال كثير من العاملين في الصحة العامة ينظرون إلى هذه الأدوات كمنتج تقني بعيد عن الواقع العملي. وهنا، تأتي أهمية بناء جسور تعاون حقيقية بين المبرمجين وعلماء الأوبئة، وصناع السياسات، لضمان أن تكون النماذج الذكية قابلة للتطبيق، وتخدم هدفًا إنسانيًا واضحًا. في منطقتنا العربية، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يكون نقطة تحول في الاستعداد الصحي الوطني. فمع محدودية الموارد أحيانًا، وغياب أنظمة مراقبة متطورة، توفر هذه التقنيات وسيلة فعالة لرصد الأوبئة قبل تفاقمها، وتوجيه الاستجابة الطبية بكفاءة. يمكن للحكومات الاستثمار في بناء مراكز تحليل بيانات صحية مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتدريب الكوادر الطبية على استخدام هذه الأدوات ضمن برامج الوقاية والاستجابة السريعة. في نهاية المطاف، لا يمكننا منع ظهور الأوبئة، لكن يمكننا أن نستعد لها بذكاء. الذكاء الاصطناعي لا يُقدّم وصفة سحرية، لكنه يُمثل نقلة نوعية في كيفية فهمنا للأمراض، وتفاعلنا معها. إنه الشريك الرقمي الذي لا ينام، يحلل، ويتعلم، ويتطور مع كل موجة جديدة.في عالم الأوبئة فان الوقت هو الحياة، والدقة تعني النجاة. والذكاء الاصطناعي يمنحنا الأداة التي قد تُنقذ ملايين الأرواح، إذا ما استُخدمت بوعي، ومسؤولية وعدالة.
