باستخدام أجهزة الكمبيوتر العملاقة والنماذج الكبيرة ، هل يمكن التنبؤ بأي كارثة أرصاد جوية؟

** الفراشة المراوغة **

يُطلق على الطريقة العالمية للتنبؤ بالطقس الحساب العددي ، وبعد جمع بيانات أرصاد جوية كافية وغنية بالقدر الكافي ، يتم استبدالها في معادلات معقدة ، والنتيجة هي ما يسمى بالتنبؤ ، وتكرار هذه العملية ، يكون التنبؤ مستمرًا.

توجد خلف هذه المعادلات بعض النظريات الصلبة ، مثل معادلات حركة السوائل والمعادلات الديناميكية الحرارية والواجهات المختلفة ، معادلات تبادل الطاقة في الهواء والماء والجليد الأرضي ، إلخ. تم حساب القوانين الفيزيائية والكيميائية التي تمثلها والتحقق منها بدقة.

لكن توقعات الطقس لا تزال غير دقيقة تمامًا. هذا النوع من التنبؤ العددي هو للتنبؤ بالاتجاه المستقبلي من خلال التغيرات في عناصر الأرصاد الجوية التي حدثت ، وتتأثر دقته بشكل خطير بدقة بيانات المراقبة.

علاوة على ذلك ، مع تغير مقاييس الزمان والمكان ، سيزداد تعقيد نظام الأرصاد الجوية بشكل كبير. فمن ناحية ، عند تحليل أسباب الطقس ، سيكون هناك الكثير من الأشياء المفقودة ، ومن ناحية أخرى ، سيكون هناك المزيد من الأخطاء في البيانات ، والتي بدورها تؤثر على التنبؤ.نتيجة.

وعندما يكون المقياس كبيرًا بما يكفي ، سيدخل الطقس في حالة فوضوية. هذا ليس استعارة ، نظام الأرصاد الجوية هو نظام فوضوي نموذجي ، اقترح علماء الأرصاد نظرية الفوضى لأول مرة في عام 1963.

يعني النظام الفوضوي أن الاضطرابات الصغيرة جدًا في النظام يمكن أن يكون لها عواقب مختلفة تمامًا - اسم آخر له هو تأثير الفراشة ، حيث ترفرف فراشة بجناحيها في كاليفورنيا وتندلع عاصفة في تكساس وخليج المكسيك.

هذا يتطلب أن يكون الحساب الأولي للقيمة دقيقًا للغاية ، لكننا نعلم جميعًا أن الدقة المطلقة غير موجودة ، ناهيك عن أنه في مواجهة مثل هذه الحركات الجوية المعقدة ، هناك أنواع وكميات كثيرة جدًا من البيانات التي يجب جمعها .

إن التنبؤ البشري بالطقس يشبه محاولة معرفة العلاقة بين أجنحة الفراشة ومسار عين العاصفة ، فهو أمر رائع ، وأحيانًا ميئوس منه ، وحتى مقصور على فئة معينة.

من ناحية ، يتم إنشاء معادلات دالة أكثر وأكثر تعقيدًا من حيث الدقة ، ويتم جمع أكبر قدر ممكن من البيانات على فترات زمنية أقصر ، ومن ناحية أخرى ، يتم الاعتماد على تجربة "بديهية" تقريبًا.

حتى يومنا هذا ، لا تزال جميع نتائج توقعات الطقس محددة بجزئين - نتيجة الحساب العددي ، بالإضافة إلى حكم المتنبئ. لا يزال التنبؤ بالطقس يعتمد بشكل كبير على الخبرة البشرية.

إلى حد ما ، يستخدم البشر مشاعرهم الخاصة لمحاربة فوضى الطبيعة.

** كمبيوتر عملاق **

لذلك ، فإن التنبؤ بالأرصاد الجوية يقدم خاصية غريبة - لأنه طالما يعتمد المرء على التجربة والشعور البشريين ، فسيكون هناك دائمًا إخفاقات ، خاصة في بعض المناخات القاسية ، لأن البيانات المتعلقة بالمناخات المتطرفة نادرة للغاية ، مما يؤدي إلى عدم وجود تجربة متماسكة منه.

ومع ذلك ، نظرًا لتحسن دقة التنبؤ العددي خلال العقود القليلة الماضية ، يمكن أن تصل توقعات الطقس الحالية إلى مستوى دقيق إلى حد ما في العديد من الحالات. تقترب توقعات الاستخدام متوسطة المدى من 10 أيام ، والتنبؤ قصير المدى — لـ على سبيل المثال ، عندما يصل الهواء البارد ، وكم ستنخفض درجة الحرارة ، كان البشر قادرين على الحكم بدقة شديدة. هذا لأنه على الرغم من أن التغيرات البيئية المناخية العالمية تتسم بالفوضى ، إلا أن العديد من المستويات الميكروسكوبية ، مثل تكوين الكتل الهوائية ، والتغيرات في ضغط الهواء ، ومسار حركات السحب ، يتم وصفها بوضوح ودقة من خلال المزيد والمزيد من الوظائف و الصيغ.

على سبيل المثال ، الأمطار الغزيرة الأخيرة في بكين وتيانجين وخبي.

في الفترة من 29 يوليو إلى الأول من أغسطس ، تحرك إعصار دوسوروي شمالًا مع وفرة من بخار الماء وتم اعتراضه بفعل الضغط العالي في شمال الصين ، ونادرًا ما حدثت عواصف مطيرة شديدة في التاريخ في منطقة بكين وتيانجين وخبي.

ينعكس التطرف في عدة جوانب ، الأول هو الكمية الكبيرة. يتجاوز هطول الأمطار في محافظة Lincheng ، Xingtai ، مقاطعة Hebei 1000 ملم ، أو متر واحد ، وهو ما يعادل إجمالي كمية الأمطار في العامين الأصليين هنا. ثانياً ، استمرت قرابة أربعة أيام اعتباراً من 29 يوليو ، وهطلت باستمرار لمدة 83 ساعة حتى في بكين. كما تعرضت خبى وشنشى وخنان وأماكن أخرى لأمطار غزيرة ليومين متتاليين. أخيرًا ، لها نطاق واسع من التأثير ، ويغطي المطر شمال الصين بأكمله.

توقع خبراء الأرصاد هذا المطر الشديد بدقة شبه كاملة. وراء هذا التقدم الكبير في التنبؤ بالطقس على مدى العقود القليلة الماضية - تطور الحساب العددي من مجموعة بسيطة من المعادلات إلى واحدة من أكثر الخوارزميات تعقيدًا في العالم. بعد كل شيء ، يتم استخدام المزيد من البيانات والخوارزميات لالتقاط لا يمكن التنبؤ بها الطقس حسنًا ، ومن أجل التعامل مع هذا الكم الهائل من البيانات والخوارزميات المعقدة ، تم تقديم أجهزة الكمبيوتر العملاقة.

قد لا يكون لدى الكثير من الناس فكرة عن الكم الهائل من بيانات الطقس ، ولكن هذا رقم: كل يوم ، تنمو بيانات الطقس في الصين لتصل إلى 40 تيرابايت. أنشأت بلدي مجموعة كاملة من شبكة مراقبة الطقس ثلاثية الأبعاد ، مع أكثر من 70000 محطة مراقبة للأرصاد الجوية تغطي 99.6 ٪ من مدن وقرى البلد. تم اختصار وقت نقل البيانات من ساعة واحدة في الماضي إلى دقيقة واحدة في الآونة الأخيرة سنين.

من الصعب جدًا التعامل مع مثل هذه الكمية الهائلة من البيانات نفسها ، ولكن يكاد يكون من المستحيل دمجها مع معادلات حسابية رقمية - تتطلب المعادلات التفاضلية الجزئية المعقدة وحسابات الفاصلة العائمة الكثير من الحسابات. القوة ، خاصة توقعات الطقس ، أيضًا يتطلب توقيتًا عاليًا للغاية ، وفي ظل قيود مختلفة ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر العملاقة فقط تلبية الطلب.

لحسن الحظ ، الصين في طليعة العالم في هذا الصدد.

لطالما كانت الحوسبة الفائقة بطاقة أعمال في الصين. على سبيل المثال ، تمتلك الصين 162 من أسرع 500 جهاز كمبيوتر عملاق في العالم. ومثال آخر هو أنني فزت بأعلى جائزة لتطبيقات الحوسبة الفائقة الدولية - جائزة Gordon Bell ثلاث مرات. اثنان منهم هما The يرتبط المحتوىان الحائزان على جوائز وهما "إطار ديناميكيات الغلاف الجوي" و "محاكاة الزلازل" بالأرصاد الجوية.

الحاسوب العملاق المستخدم حاليا في الصين يسمى "باي دون" وتبلغ ذروة سرعته الحاسوبية 8189.5 تريليون مرة في الثانية ، وتصل سعته التخزينية إلى 23088 تيرابايت ، وقد قفز المقياس إلى المرتبة الثالثة في العالم في مجال الأرصاد الجوية.

هذا لم ينتهِ. مع النمو السريع لحجم البيانات وبلى الأجهزة ، وعمر خدمة الحواسيب العملاقة في الغالب من 6 إلى 8 سنوات. لذلك ، بعد "Pai-Dawn" ، يتم إطلاق أجهزة كمبيوتر عملاقة جديدة واحدة تلو الأخرى. تم تركيب وإنشاء الدفعة الأولى لهذا العام من النظام الفرعي 1 للحوسبة عالية الأداء على مستوى الدولة (HPC). وقد تم تحسين أدائها مقارنةً بـ "Pai-Dawning" ، حيث وصلت إلى 13PFlops ، كما زادت سعة تخزينها إلى 76 بيتابايت.

المزيد من أجهزة الكمبيوتر العملاقة في الطريق.

الخريطة المفاهيمية لنظام الكمبيوتر المحلي عالي الأداء "Pai-Shuguang" ، الصورة مأخوذة من المركز الوطني لمعلومات الأرصاد الجوية.

** "الركود" والطريقة الجديدة **

بشكل عام ، تشكل الحوسبة العملاقة المكونة من مئات أو آلاف وحدات المعالجة المركزية أساسًا متينًا للتنبؤ بالطقس ، ولكن لا تزال هناك أشياء لا يمكن القيام بها أو يصعب القيام بها.

مثل الاعصار. إن تنبؤنا بإعصار Dusurui بعيد كل البعد عن دقة التنبؤ بهطول الأمطار الغزيرة. تستخدم جميع طرق التنبؤ بالأعاصير السائدة في العالم نماذج ديناميكية تحاكي حركة الغلاف الجوي بناءً على قوانين فيزياء الغلاف الجوي ، بما في ذلك ديناميكيات السوائل والديناميكا الحرارية ، ثم تتنبأ بالتغيرات في الأعاصير.

هناك العديد من الأخطاء في النموذج الديناميكي ، مما جعل الجميع يتوقع مسار Du Surui بطرق متنوعة في البداية. كان المركز الأوروبي لتوقعات الطقس متوسط المدى ، المعروف بأنه أكثر موثوقية ودقة في هذا المجال ، يعتقد ذات مرة أن Du سيذهب سوروي مباشرة إلى دلتا نهر اللؤلؤ.

في الواقع ، لطالما كان التنبؤ بالأعاصير مشكلة عالمية ، لأن الإعصار يمكن أن يخضع لتغيرات جذرية في شدته في فترة قصيرة من الزمن ، ومساره لا يمكن التنبؤ به بسبب تأثير العديد من العوامل على نطاق زمني كبير جدًا.

إنه نظام فوضوي نموذجي.

لذلك ، أصبحت التنبؤات الجوية القائمة على التنبؤ العددي معقدة من التناقضات ، مما يجعلها تحتوي على مساحة كبيرة للتحسين ، ولكنها محدودة للغاية - الطريقة الوحيدة للأشخاص لمقاربة الدقة هي تجميع الخبرة جمع البيانات وبناء المزيد و وظائف أكثر تعقيدًا ، لكن فوائدها الهامشية أصبحت أقوى وأقوى ، فزيادة البيانات لا يمكن أن تحسن بشكل كبير وشامل دقة التنبؤات الجوية على المستويين الكلي والجزئي ، بينما تستمر تكلفة الحوسبة في النمو بشكل عام.

في هذه المرحلة ، يبدو أن الوضع قد وصل إلى طريق مسدود. البيانات الضخمة ، والخوارزميات المعقدة ، ومتطلبات قدرة الحوسبة العالية تجعل الحسابات العددية تصبح عنق الزجاجة إلى حد ما ، ولكن هل تبدو هذه الشروط الثلاثة مألوفة؟

يبدو قليلا مثل العناصر الثلاثة لنموذج كبير؟

في الواقع ، في مادة الندوة الداخلية حول تكنولوجيا الأرصاد الجوية التي شاهدها بينوان ، أعلن بعض الخبراء بشكل مباشر أن الذكاء الاصطناعي وعمل الأرصاد الجوية متشابهان في المنهجية.

نظرًا لأن معادلات الحساب العددي لا يمكنها فعليًا استنفاد جميع الأسباب والتأثيرات في النظام الفوضوي بأكمله ، فلماذا لا تستخدم طريقة الشبكة العصبية لاستيراد بيانات ضخمة إليه ، والسماح للكمبيوتر بالعثور على القوانين وتعلمها بنفسه؟

يبدو أن هذا تفسير لا يمكن وصفه ، لكنه غامض للغاية ومعقول.

تم استخدام ENIAC ، وهو أول كمبيوتر إلكتروني للبشرية ، و EDSAC ، وهو أول كمبيوتر تم إنشاؤه وفقًا لهيكل von Neumann ، في الواقع لإجراء الحسابات العلمية المتعلقة بالأرصاد الجوية. لقد كان تطوير الأرصاد الجوية دائمًا يتماشى مع تطور علوم الكمبيوتر . يرتبط التقدم ارتباطًا وثيقًا - لقد عززت الحوسبة عالية الأداء حل المشكلات المعقدة في علوم الأرصاد الجوية ، وبعد القفز من التفكير الحوسبي العام ، يبدو أن الشبكات العصبية والنماذج الكبيرة تمثل اتجاهًا مثيرًا للاهتمام ومعقولًا للأرصاد الجوية والتنبؤ بالطقس. .

في الواقع ، أشار المرصد المركزي للأرصاد الجوية إلى نتائج نموذج الذكاء الاصطناعي واسع النطاق للتنبؤ بمسار إعصار دوسوروي.

طريق اخر

لم تظهر نماذج الأرصاد الجوية الكبيرة مع شعبية الذكاء الاصطناعي التوليدي في نهاية العام الماضي. كان هناك العديد من النماذج الكبيرة التي تستخدم قوة حوسبة قوية وكميات هائلة من البيانات ومختلف هياكل التعلم العميق للتنبؤ بالطقس. وأكثر النماذج شهرة في الخارج هي Nvidia FourCastNet و DeepMind و GraphCast من Google و ClimaX من Microsoft ، وأحدث الموديلات المحلية هي طراز Huawei Pangu ونموذج Shanghai Fengwu ، والأخير من مختبر الذكاء الاصطناعي في شنغهاي.

استخدم كل من Pangu و Fengwu مجموعة بيانات إعادة تحليل الأرصاد الجوية التابعة للمركز الأوروبي للأرصاد الجوية المسماة ERA5 ، والتي قدمت إجمالي 2000 تيرابايت من بيانات الأرصاد الجوية المختلفة التي تغطي 37 سطحًا متساوي الضغط على سطح الأرض على مدار الستين عامًا الماضية.

توفر هذه البيانات مساحة لتشغيل النماذج الكبيرة - بدلاً من استخدام حسابات رقمية دقيقة ومتناظرة ، يمكن للذكاء الاصطناعي أن ينقب بشكل أكثر مرونة في العلاقات المعقدة المتنوعة بين البيانات.

قامت Pangu ببناء هيكل محول ثلاثي الأبعاد لدمج العمليات الفيزيائية التفاعلية المعقدة للمحيطات والغلاف الجوي والأرض. في الماضي ، استخدمت النماذج المناخية الكبيرة ، مثل FourCastNet من Nvidia ، بنية ثنائية الأبعاد - كل سطح متساوي الضغط عبارة عن طبقة ، من الواضح ، هناك لا يمكن للطائرة ثنائية الأبعاد أن تعكس بشكل أفضل عملية تغيرات الأرصاد الجوية.

وفقًا للمواد التي شاهدها Pinwan ، استخدمت Huawei ترميز الموضع المطلق في هذا الهيكل ثلاثي الأبعاد ، مما أدى إلى تسريع تقارب النموذج بشكل كبير.بالإضافة إلى ذلك ، دربت Huawei أربعة نماذج أساسية تقابل ساعة واحدة و 3 ساعات و 6 ساعات و 24 ساعة على التوالي. التنبؤ بالساعة ، تقلل طريقة اندماج المجال الزمني بشكل كبير من الخطأ الناجم عن حجم الخطوة الصغير والتكرارات المتعددة في النموذج السابق.

للتنبؤ بالإعصار القديم والصعب ، استخدم Pangu متوسط ضغط مستوى سطح البحر كمعيار للتنبؤ ، وكانت النتيجة أفضل من تلك الخاصة بوكالة الأرصاد الجوية الأوروبية.

تتمثل فكرة نموذج Fengwu الكبير في استخدام 6 مشفرات مستقلة لتشفير وفك تشفير معلمات الأرصاد الجوية المختلفة (الرطوبة والرياح ودرجة الحرارة وما إلى ذلك) ، واستخدام شبكات محولات مستقلة للتعلم بين المتغيرات المختلفة.

تختلف عن طريقة Huawei في اندماج المجال الزمني لتقليل الأخطاء ، صممت Fengwu مساحة تخزين مؤقت لتخزين وإعادة عرض نتائج عملية التدريب ، بحيث يمكن للشبكة العصبية التكيف مع أخطائها ، وبالتالي تحقيق نتائج تنبؤ أفضل.

على الرغم من أن نتائج تنبؤات نماذج الأرصاد الجوية واسعة النطاق الجديدة هذه لا تزال أولية ، والنتائج المنشورة أفضل من طرق التنبؤ العددي التقليدية في بعض المؤشرات المحددة ، لا تزال هناك حاجة إلى اختبار شامل وتحسين ، ولكن ليس هناك شك في أنها تمثل نوعًا ما نموذج جديد يختلف اختلافًا جذريًا عن التنبؤ بالطقس التقليدي.

في الوقت الحالي ، حقق نموذج Pangu واسع النطاق من Huawei عملية تجارية أولية في المركز الأوروبي للتنبؤ بالطقس متوسط المدى ، بينما تدعي Fengwu أنها أكثر نماذج توقعات الطقس العالمية دقة عالية الدقة .38.7 كيلومتر ، أفضل من 54.11 كيلومترًا من المركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى.

أمامنا طريق طويل

التغيير قادم. نماذج الطقس الكبيرة لديها القدرة على قلب نماذج التنبؤ بالطقس بعدة طرق ، مثل السرعة. يستخدم Fengwu وحدة معالجة الرسومات (GPU) لإنشاء 37 مستوى من نتائج تنبؤات الطقس عالية الدقة وعالية الدقة لجميع مناطق العالم في الأيام الـ 14 المقبلة في غضون دقيقة واحدة ، بينما تستغرق توقعات الطقس لـ Pangu لمدة 7 أيام 9.8 ثانية فقط.

وبالتالي ، سيتغير نظام نقل بيانات الطقس في الوقت الفعلي والبنية التحتية العامة لطاقة الحوسبة التي تم إنشاؤها للحسابات الرقمية. وفقًا للمطلعين على مكتب الأرصاد الجوية الذي علمه Pinwan ، على الرغم من أنه يستخدم فقط كمرجع تنبؤ على المدى القصير ، على المدى المتوسط والطويل ، فإن إمكانات نماذج الأرصاد الجوية الكبيرة هائلة بلا شك.

الآن ، قد تكون هناك مشكلتان رئيسيتان تواجههما نماذج الأرصاد الجوية الكبيرة هذه ، الأولى هي الضبط. تُعد كيفية تسمية البيانات بشكل صحيح مثل المناخ القاسي في النموذج الكبير مشكلة. يتمتع نموذج الذكاء الاصطناعي بقدرة ملائمة قوية ، لذلك قد تحدث أخطاء في التنبؤ طويل الأجل. وقد يُطلق على هذا "وهم" نموذج الأرصاد الجوية.

بالإضافة إلى ذلك ، لا تمتلك النماذج الكبيرة الحالية صناعة أعمق تعرف كيفية الاحتياط ، ويتم إنشاء النماذج بواسطة علماء الكمبيوتر بدلاً من خبراء الأرصاد الجوية ، مما يعني أن هذه النماذج العمودية واسعة النطاق لا تزال تفتقر إلى "ردود الفعل البشرية" ضبط.

مشكلة أخرى هي قوة الحوسبة الشائعة. على الرغم من أن بلدي يحتل المرتبة الأولى في العالم من حيث تطوير الحواسيب العملاقة ، فإن النموذج الكبير لا يستخدم قوة الحوسبة العامة للحواسيب العملاقة التقليدية. يتطلب تشغيل الشبكات العميقة حوسبة موازية واسعة النطاق. إنها وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء ، وما زلنا عالقين في هذا الصدد.

لحسن الحظ ، فإن تكلفة قوة الحوسبة المرتبطة مباشرة بالنموذج الكبير للطقس ليست عالية.وفقًا للموقف الذي تعلمه Pinwan ، يمكن إكمال العشرات من بطاقات الرسومات Nvidia (ولا حتى النماذج الأكثر تقدمًا) في غضون أسابيع قليلة ، على الأكثر 2 أشهر تدريب نموذجي. أصبح هذا أيضًا ميزة على نماذج التنبؤ العددي التقليدية.

بمباركة نماذج الطقس الكبيرة ، قد تصبح عبارة "لا يمكن التنبؤ بها" قريبًا اقتراحًا خاطئًا ، وفي يوم من الأيام ، ربما يمكننا حقًا التنبؤ من أين تأتي الفراشات التي ترفرف والأعاصير العنيفة في نفس الوقت. إلى أين أنت ذاهب.