تم تصميم النموذج “SEEDS” بناءً على تكنولوجيا تشبه تلك المستخدمة في نماذج اللغات الكبيرة وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية، مما يسمح له بإنشاء سيناريوهات للطقس بسرعة وكفاءة أكبر من النماذج التقليدية. وأعلن الفريق الذي قام بتطوير النموذج عن نتائجهم في ورقة بحثية نُشرت في مجلة “ساينس أدفانسز” في مارس الماضي.
تنبؤ الطقس يمكن أن يكون صعبًا بسبب العديد من المتغيرات، لكن التنبؤ الدقيق يمكن أن يكون حيويًا للتصدي للظروف الجوية المتطرفة وتقليل الآثار السلبية للكوارث الطبيعية.
النماذج التقليدية للتنبؤ بالطقس تستند عادة إلى الفيزياء، وتقوم بتجميع البيانات وإعطاء تنبؤ نهائي باستخدام متوسط مختلف التنبؤات النموذجية. هذه النماذج قد تكون دقيقة بشكل عام، ولكنها قد لا تكون كافية لتوقع الأحداث الطارئة بشكل دقيق.
النموذج “SEEDS” الذي طورته “غوغل” يستخدم بيانات الأرصاد الجوية ويعتمد على العلاقات بين العوامل الجوية المختلفة لتوليد تنبؤات دقيقة. يمكن لهذا النموذج توليد مجموعات كبيرة من التنبؤات بتكلفة منخفضة مقارنة بالنماذج التقليدية.
باستخدام هذا النموذج، يمكن للباحثين تحسين تنبؤاتهم للأحداث الجوية المتطرفة والظروف غير المعتادة بشكل أكبر، مما يساعد في تعزيز الاستعداد للتغيرات الجوية وتقليل الأضرار المحتملة.