ابتكر فريق من جامعة كاليفورنيا – سان دييغو وكيل ذكاء اصطناعي يُدعى Zephyrus، قادرًا على تحليل بيانات الطقس والمناخ والإجابة على الأسئلة المطروحة باللغة الطبيعية، مثل الإنجليزية.
وقد نُشرت النتائج على منصة arXiv، وسيُعرض هذا الابتكار في المؤتمر الدولي الرابع عشر للتعلم التمثيلي (ICLR) في ريو دي جانيرو خلال الفترة من 23 إلى 27 أبريل.
تحديات البيانات المناخية
أدت النماذج المدفوعة بالذكاء الاصطناعي والتعلّم العميق إلى تحسين التنبؤ بالطقس، إلا أن تحليل هذه البيانات يبقى معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً.
أبرز الصعوبات هي أن هذه النماذج لا تستطيع وصف نتائجها بلغة مفهومة، ولا القدرة على معالجة المعلومات النصية مثل تقارير الأرصاد الجوية والنشرات الجوية.
كيف يعمل Zephyrus
يحوّل Zephyrus الاستفسارات اللغوية إلى كود برمجي للتعامل مع بيانات الطقس، ثم يعيد نتائج الكود إلى لغة طبيعية سهلة الفهم.
وأظهرت الاختبارات أن الوكيل نجح في مهام بسيطة، مثل تحديد مواقع معينة وفقًا لظروف الطقس، وإصدار توقعات الطقس لأماكن محددة في أوقات معينة، لكنه واجه صعوبة في التعامل مع الطقس القاسي أو إنتاج تقارير شاملة.
آفاق التطوير
يخطط الباحثون للنسخ القادمة باستخدام مجموعات بيانات أكبر وتخصيص النماذج مفتوحة المصدر للمهام المناخية بشكل أدق، الهدف هو تمكين الطلاب والعلماء من الوصول إلى البيانات المناخية بسرعة وفعالية، مما يسهم في “ديمقراطية علوم الأرض”.
“رؤيتنا هي تمكين الجميع من التفاعل مع البيانات المناخية والطقسية بشكل أسرع وأكثر فعالية، وZephyrus خطوة مهمة نحو خلق مساعدين ذكاء اصطناعي للعلماء”، تقول Rose Yu، إحدى المشاركات في البحث.
