نموذج ذكاء اصطناعي قد يحدث ثورة في التنبؤ بالطقس
تاريخ النشر: 24th, March 2025 GMT
#سواليف
طور فريق من العلماء من جامعة كامبريدج نموذجا جديدا للتنبؤ بالطقس يعتمد على #الذكاء_الاصطناعي ويتفوق على الأنظمة التقليدية المستخدمة حاليا بعشرات المرات، من حيث السرعة والكفاءة.
يعيد هذا النموذج، الذي يعرف باسم ” #طقس_آردفارك”، صياغة أساليب #التنبؤ_الجوي، إذ يستبدل الحواسيب العملاقة والخبراء البشريين الذين تعتمد عليهم وكالات الأرصاد الجوية، بنظام ذكاء اصطناعي واحد يمكن تشغيله على جهاز كمبيوتر مكتبي عادي.
وبفضل هذه التقنية، تتحول عملية التنبؤ المعقدة التي تستغرق ساعات إلى ثوان معدودة فقط.
مقالات ذات صلةوأظهرت الاختبارات قدرة “آردفارك” على التفوق على نظام التنبؤ الوطني الأمريكي (GFS)، رغم استخدامه 10% فقط من بيانات الإدخال، ما دفع العلماء إلى وصفه بأنه “ثورة في التنبؤ بالطقس”.
ويتميز النموذج الجديد بتصميمه البسيط وإمكانية تشغيله على أجهزة الكمبيوتر العادية، ما يفتح الباب أمام استخدامه في مجموعة واسعة من المجالات. وتشمل تطبيقاته: توقعات دقيقة لسرعات الرياح في مزارع الرياح البحرية الأوروبية، وتنبؤات هطول الأمطار ودرجات الحرارة للمزارعين في البلدان النامية.
وقال الدكتور سكوت هوسكينغ، مدير العلوم والابتكار للبيئة والاستدامة في معهد آلان تورينغ: “من خلال تحويل التنبؤات الجوية من الحواسيب العملاقة إلى أجهزة الكمبيوتر المكتبية، يمكننا إضفاء طابع ديمقراطي على التنبؤات الجوية، ما يجعل هذه التقنيات القوية متاحة للدول النامية والمناطق التي تعاني من نقص البيانات حول العالم”.
وأوضحت آنا ألين، الباحثة في جامعة كامبريدج التي قادت الدراسة، أن “آردفارك” لا يمثل سوى البداية لما يمكن تحقيقه، قائلة: “يمكن تطبيق هذا النهج التعليمي الشامل بسهولة على مشكلات أخرى في التنبؤ بالطقس، مثل الأعاصير وحرائق الغابات والعواصف المدارية. وإلى جانب الطقس، تمتد تطبيقاته إلى مجالات أخرى مثل جودة الهواء وديناميكيات المحيطات والتنبؤ بالجليد البحري”.
المصدر: سواليف
كلمات دلالية: سواليف الذكاء الاصطناعي التنبؤ الجوي
إقرأ أيضاً:
الذكاء الاصطناعي يعزز دقة التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة
طوّر باحثون في معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا (MIT) نموذجًا حسابيًا جديدًا قادرًا على التنبؤ بهياكل الأجسام المضادة بدقة غير مسبوقة، مما قد يُحدث تحولًا كبيرًا في تصميم أدوية فعالة ضد أمراض معدية مثل كوفيد-19 وHIV.
الذكاء الاصطناعي يتجاوز التحديات السابقة
رغم التقدم الكبير الذي حققته نماذج الذكاء الاصطناعي المعتمدة على "نماذج اللغة الكبيرة" (LLMs) في التنبؤ بهياكل البروتينات، إلا أنها واجهت صعوبات عند التعامل مع الأجسام المضادة، خاصة بسبب المناطق شديدة التغير فيها والمعروفة بـ"المناطق مفرطة التغير". للتغلب على هذه العقبة، ابتكر فريق (MIT) تقنية جديدة تحسّن أداء هذه النماذج وتمنحها القدرة على فهم تعقيدات هذه البروتينات المناعية.
تقول بوني بيرغر، أستاذة الرياضيات في (MIT) ورئيسة مجموعة الحوسبة والبيولوجيا في مختبر علوم الحاسوب والذكاء الاصطناعي (CSAIL): «طريقتنا تسمح بالوصول إلى نطاق واسع من الاحتمالات، مما يتيح لنا إيجاد إبر حقيقية في كومة قش. وهذا قد يوفر على شركات الأدوية ملايين الدولارات بتجنب التجارب السريرية غير المجدية».
نموذج AbMap: أداة ذكية للتنقيب في بحر الأجسام المضادة
النموذج الجديد، الذي يحمل اسم (AbMap)، يعتمد على وحدتين مدربتين بشكل دقيق: الأولى تتعلم من بنى ثلاثية الأبعاد لحوالي 3000 جسم مضاد موجودة في قاعدة بيانات البروتينات (PDB)، والثانية تعتمد على بيانات تقيس مدى ارتباط أكثر من 3700 جسم مضاد بثلاثة أنواع مختلفة من المستضدات.
باستخدام (AbMap)، يمكن التنبؤ بهيكل الجسم المضاد وقوة ارتباطه بالمستضد، فقط من خلال تسلسل الأحماض الأمينية. وفي تجربة واقعية، استخدم الباحثون النموذج لتوليد ملايين التعديلات على أجسام مضادة تستهدف بروتين «سبايك» لفيروس SARS-CoV-2، وتمكّن النموذج من تحديد أكثرها فعالية.
وقد أظهرت التجارب بالتعاون مع شركة Sanofi أن 82 % من الأجسام المضادة المختارة باستخدام النموذج أظهرت أداءً أفضل من النسخ الأصلية.
اختصار الطريق نحو العلاجات الفعالة
يُعد هذا التقدم فرصة ذهبية لشركات الأدوية لتقليص الوقت والتكاليف اللازمة في مراحل البحث والتطوير. ووفقًا للبروفيسور روهيت سينغ، المؤلف المشارك للدراسة: «الشركات لا تريد المخاطرة بكل شيء في جسم مضاد واحد قد يفشل لاحقًا. النموذج يمنحها مجموعة من الخيارات القوية للمضي قدمًا بثقة».
تحليل الاستجابات المناعية على مستوى الأفراد
بعيدًا عن التطبيقات الدوائية، يُمكن للنموذج أن يُحدث نقلة في فهم التباين في الاستجابات المناعية بين الأفراد. فعلى سبيل المثال، لماذا يُصاب البعض بكوفيد-19 بشكل حاد، بينما ينجو آخرون دون أعراض؟ أو لماذا يبقى بعض الأشخاص غير مصابين بـHIV رغم تعرضهم للفيروس؟
الدراسة أظهرت أنه عند مقارنة البنية الثلاثية للأجسام المضادة بين الأفراد، فإن نسبة التشابه قد تكون أعلى بكثير من النسبة التي تُظهرها المقارنة الجينية التقليدية (10%). وهذا قد يفتح الباب لفهم أعمق لكيفية عمل جهاز المناعة وتفاعله مع مسببات الأمراض المختلفة.
يقول سينغ: «هنا يتجلى دور نماذج اللغة الكبيرة بوضوح، فهي تجمع بين نطاق التحليل الواسع القائم على التسلسل الجيني ودقة التحليل البنيوي».
دعم وتمويل دولي
حظي البحث بدعم من شركة Sanofi وعيادة عبد اللطيف جميل لتعلم الآلة في مجال الصحة، مما يعكس تزايد اهتمام المؤسسات العالمية بالذكاء الاصطناعي كأداة استراتيجية في الطب الحيوي.
بهذا الإنجاز، يُبرهن الذكاء الاصطناعي مجددًا على قدرته في إحداث ثورة صامتة في المختبرات الطبية، حيث لا تقتصر فوائده على التسريع والتحليل، بل تمتد لتوجيه القرارات الحاسمة التي قد تُنقذ أرواح الملايين.
أسامة عثمان (أبوظبي)
اقتراح أميركي يسمح لإيران بتخصيب اليورانيوم.. ولكن!