تعتبر سفينة الشحن النموذجية، في العادة، ضخمة الحجم، إذ يبلغ طول الأكبر منها أكثر من 1300 قدم، أو ما يقرب من طول خمسة مجمعات سكنية في منطقة مانهاتن الأميركية. لكن شركة ألمانية ناشئة تدعى «كارغو كايت» CargoKite تتجه في الاتجاه المعاكس: حيث يمكن أن يكون طول بعض «السفن المصغرة» الخاصة بها أقصر بنحو 10 مرات.
سفينة مسيّرة بطاقة الرياح
يحتوي التصميم، الذي لا يزال قيد التطوير، على اختلاف رئيسي آخر. فبدلاً من الاعتماد على وقود الديزل، يستخدم طاقة الرياح. حيث ترفع طائرة ورقية كبيرة إلى ارتفاع نحو 1000 قدم فوق السفينة، وتقوم بسحب السفينة عبر الماء.
تقول إميلي بيندر، المؤسسة المشاركة والرئيسة التنفيذية للشركة الناشئة ومقرها ميونيخ: «مع السفن التي تعمل بالوقود الأحفوري، فإن أفضل طريقة لتقليل التكاليف هي بناء سفن أكبر حجماً. إلا أن لدينا تقنية لم تعد تعمل بالوقود الأحفوري، وهذا يكسر نموذج التكلفة. لدينا وحدة اقتصادية مختلفة تماماً».
في الوقت الحالي، يعد الوقود أكبر بند من بنود المصروفات التشغيلية لشركات الشحن. ومن خلال استخدام طاقة الرياح، تتوقع شركة «كارغو كايت» خفض التكاليف بما يكفي «لأن نبرر تكلفة بناء السفن على نحو أكبر مع الحفاظ على الجدوى الاقتصادية»، كما تقول السيدة بيندر. يمكن أن يؤدي وجود سفينة شحن أصغر إلى تسريع عمليات التسليم وزيادة المرونة.
قد تطلب شركة -تحتاج إلى شحن الأثاث أو الأجهزة الإلكترونية أو الملابس- حاوية واحدة فقط، على سبيل المثال، أو حتى أقل من حمولة الحاوية.
من وجهة نظر شركة مثل «إيكيا»، فإن السفينة الضخمة ليست ضرورية. فمع السفينة الصغيرة، من الممكن دخول الموانئ غير المجهزة لاستقبال سفن الشحن الكبيرة، ما يجعل من الممكن تجنب التأخير الناجم عن حركة الشحن الكثيفة. كما يمكن للسفن الصغيرة أيضاً الاستجابة بشكل أكثر مرونة للعملاء الذين يرغبون في إجراء عمليات تسليم في اللحظة الأخيرة.
تصاميم بطائرات ورقية
كيف يعمل التصميم العامل بالطائرة الورقية؟ تستفيد الطائرة الورقية من الرياح عالية الارتفاع التي تكون أكثر ثباتاً وقوة من الرياح القريبة من السطح. والنهج الأساسي مشابه لطائرة ورقية تُستخدم في ركوب الأمواج، ولكن على نطاق أكبر.
ورأى المؤسس المشارك للشركة ماركوس بيشوف -الذي هو مهندس وراكب أمواج بالطائرة الورقية بنفسه- تصاميم أخرى أضافت طائرات ورقية إلى سفن الشحن الحالية. ولكن على متن سفينة حالية، والتي لم يتم تحسينها لاستخدام طاقة الرياح، من الممكن فقط إحداث فرق صغير في الانبعاثات. وتقول بيندر إن بيشوف بدأ يفكر، ماذا لو صممتُ سفينة باستخدام طائرة ورقية بدلاً من الطريقة الأخرى.
يحتوي التصميم الجديد على أجنحة مُزعنفة بالأسفل تساعد في رفع الهيكل، مثل قارب السباق، لتقليل السحب. وعندما لا تهب الرياح، يمكن للسفينة استخدام محرك الديزل كاحتياطي. لكن الخطة النهائية هي استخدام بطارية مدمجة يمكن شحنها بالرياح التي تلتقطها الطائرة الورقية.
يتتبع برنامج الشركة بيانات الطقس، ويستخدم الذكاء الاصطناعي لحساب المسار الأمثل باستمرار، بناء على سرعة واتجاه الرياح ومسار السفن الأخرى. في النهاية، يمكن للسفن أن تسافر بشكل مستقل، رغم أنه امتثالاً للوائح الحالية، سوف تبدأ الشركة بطواقم على متنها.
نجاح الاختبارات
وقد بنت الشركة الناشئة قارباً صغيراً لاختباره العام الماضي، ما أثبت نجاح المفهوم الأساسي. وتتعاون شركة شحن الآن في مجال البحث والتطوير، إذ أعلنت الشركة هذا الصيف عن شراكتها مع شركة «لومار لابس»، الذراع الاستثمارية لشركة الشحن البريطانية «لومار»، لمواصلة تطوير التصميم. وتخطط شركة «كارغو كايت» العام المقبل لبناء نموذج أولي جديد لاختبار قدرة السفينة على حمل البضائع على متنها.
تتوقع شركة «كارغو كايت» صنع نسختين من التصميم. يمكن للنموذج الأصغر «ميكرو شيب»، بطول نحو 130 قدماً، أن يحمل 16 حاوية شحن. ويعني الحجم والوزن الصغيران أن الأجنحة المزعنفة يمكن أن ترفع السفينة بالكامل حتى تتمكن من السفر بشكل أسرع بكثير من سفينة الشحن النموذجية.
لكن الشركة تخطط للبدء بنسخة أكبر، نحو 260 قدماً أو ضعف طولها. ومن خلال حمل المزيد من البضائع، يمكنها المساعدة في تقليل التكاليف قبل أن تنتقل الشركة إلى الاستقلال الذاتي التام.
لأول مرة: تنبؤات الذكاء الاصطناعي الدقيقة لقوة الأعاصير تتفوق على دقة النظم الكومبيوتريةhttps://aawsat.com/%D8%B9%D9%84%D9%88%D9%85/5071294-%D9%84%D8%A3%D9%88%D9%84-%D9%85%D8%B1%D8%A9-%D8%AA%D9%86%D8%A8%D8%A4%D8%A7%D8%AA-%D8%A7%D9%84%D8%B0%D9%83%D8%A7%D8%A1-%D8%A7%D9%84%D8%A7%D8%B5%D8%B7%D9%86%D8%A7%D8%B9%D9%8A-%D8%A7%D9%84%D8%AF%D9%82%D9%8A%D9%82%D8%A9-%D9%84%D9%82%D9%88%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D8%A3%D8%B9%D8%A7%D8%B5%D9%8A%D8%B1-%D8%AA%D8%AA%D9%81%D9%88%D9%82-%D8%B9%D9%84%D9%89-%D8%AF%D9%82%D8%A9-%D8%A7%D9%84%D9%86%D8%B8%D9%85
التنبؤ الدقيق بالأعاصير يقلل من حجم الكوارث الناجمة عنها
واشنطن:«الشرق الأوسط»
TT
واشنطن:«الشرق الأوسط»
TT
لأول مرة: تنبؤات الذكاء الاصطناعي الدقيقة لقوة الأعاصير تتفوق على دقة النظم الكومبيوترية
التنبؤ الدقيق بالأعاصير يقلل من حجم الكوارث الناجمة عنها
كنت أدرس الأعاصير وأتنبأ بها وأكتب عنها لأكثر من عقدين من الزمان، منذ وقت طويل عندما كنا نرسم خرائط الطقس يدوياً، كما كتب إريك هولثاوس (*).
توقعات الذكاء الاصطناعي الدقيقة للطقس
إلا أن إعصارَي «هيلين» و«ميلتون» كانا أول إعصارين اعتمدت فيهما بشدة على توقعات الطقس التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي. ويبدو هذا الأمر وكأنه نقطة تحول.
وفي عصرنا الحالي الذي يتسم بحالة الطوارئ المناخية المتصاعدة، تساعد الأجواء الدافئة في جعل الطقس أكثر تطرفاً وخطورة، مما يعرض مزيداً من الناس للخطر كل عام. ولذا فإن التنبؤات الأكثر ثقة بتلك الأعاصير التي ستتحول إلى وحش أو التي ستتلاشى بأمان، تمنح الناس مزيداً من الوقت للاستعداد.
تحديث تطور الأعاصير ساعة بساعة
خلال إعصاري «هيلين» و«ميلتون»، تم تطوير أداة الذكاء الاصطناعي التي استخدمتها كثيراً -AI RI- بواسطة باحثين في جامعة ويسكونسن. وهي تقدم احتمالات محدثة كل ساعة حول فرص حدوث نوبة من التكثيف السريع لسيرورة إعصار ناشئ جديد.
في مرحلة ما، كانت هذه الأداة (AI RI) تعطي فرصة بنسبة 100 في المائة تقريباً بأن «ميلتون» سيزداد قوة ليتحول من الفئة 1 إلى الفئة 5 في غضون 24 ساعة قادمة. وبالطبع، تبين أن هذا التنبؤ صحيح.
ولم يشهد أي إعصار أطلسي في 175 عاماً من تسجيلاتنا للأعاصير تعززاً في قوته، مثل إعصار «ميلتون». ولم يكن لأحد أن يتصور حدوث مثل هذا.
تنبؤات غير مسبوقة
هذا التنبؤ الدقيق حتى قبل 5 سنوات كان صعباً باستخدام نماذج الطقس الحاسوبية التقليدية.
قبل قرن واحد فقط، كان من المستحيل تقريباً وضع توقعات للظروف الجوية المعاكسة بشكل موثوق، ضمن أي نطاق زمني. ولإعطاء فكرة عن حجم التقدم، فإن التنبؤ بالطقس لمدة 4 أيام أصبح الآن دقيقاً، مثلما كان حال التنبؤ بالطقس ليوم واحد في عام 1995.
ويعِد الذكاء الاصطناعي بتمديد هذه المكاسب أياماً وأسابيع وأشهراً في المستقبل، وعلى مقاييس جغرافية أدق وأدق، حتى على مستوى المناخ المحلي والحي.
** في غضون 25 عاماً، من المتوقع أن تكلف التأثيرات الإجمالية لتغير المناخ تريليونات الدولارات سنوياً **
كلفة الكوارث الطبيعية
وحتى بعد تعديل التضخم النقدي، تكلف الكوارث الطبيعية الآن نحو 5 أضعاف ما كانت عليه في الثمانينات. ويمكن أن تمثل التقلبات الجوية اليومية ما يصل إلى 3 في المائة- 6 في المائة، من الناتج المحلي الإجمالي سنوياً. أما الفيضانات الناجمة عن هطول الأمطار الشديدة وحدها، مثل تلك التي نجمت عن «هيلين»، فتكلف الآن ما متوسطه 1 في المائة من الناتج المحلي الإجمالي للولايات المتحدة كل عام.
وفي غضون 25 عاماً، من المتوقع أن تكلف التأثيرات الإجمالية لتغير المناخ تريليونات الدولارات سنوياً.
تطبيق ذكاء اصطناعي على كومبيوتر محمول
ورداً على سؤالي: «لقد فوجئت قليلاً بأن عمليات التشغيل الروتينية لنموذج التكثيف السريع لا تتطلب أي طاقة حاسوبية على الإطلاق»، تقول سارة غريفين، الخبيرة في الأعاصير والأقمار الاصطناعية في جامعة ويسكونسن التي طورت أداة الذكاء الاصطناعي: «إنها لا تحتاج إلى أي شيء فاخر؛ إذ لا توجد حاجة إلى وحدة معالجة رسومية، وعادة ما تعمل في أقل من دقيقة».
** الذكاء الاصطناعي يغيِّر عمل خبراء الأرصاد الجوية**
قبل البداية السريعة لأدوات الذكاء الاصطناعي، تم تطوير أفضل نموذج حاسوبي للأعاصير بتكلفة 150 مليون دولار. وكان لا بد من تشغيله على أحد أسرع أجهزة الكومبيوتر في العالم.
لذا فإن حقيقة أنه يمكن تشغيل «AI RI» من الناحية النظرية، خلال بضع دقائق على جهاز كومبيوتر محمول، أشبه بالسحر. وقد ظلت إدارة الأرصاد الجوية الوطنية ومنظمتها الأم (NOAA) لسنوات، تستثمر في الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لمساعدة علمائها على غربلة كميات هائلة من البيانات البيئية التي يجمعونها كل يوم.
وتؤتي هذه الاستثمارات ثمارها بالفعل، وبشكل كبير، وخصوصاً عندما يتعلق الأمر بجعل تكنولوجيا التنبؤ بالطقس أكثر فائدة للمجتمعات المحرومة والأشخاص على الخطوط الأمامية لحالة الطوارئ المناخية.
50 عاماً من نماذج الطقس الكومبيوترية
منذ اختراعها قبل نحو 50 عاماً، كانت نماذج الطقس بمساعدة الكومبيوتر تُشغَّل دائماً تقريباً على أكبر أجهزة الكومبيوتر التي يستطيع العلماء تحمل تكلفتها. وذلك لأن مئات الحسابات الرياضية والفيزيائية يجب إجراؤها مراراً وتكراراً لتتبع جميع المسارات المحتملة للأمام في الوقت المناسب لكل جزء من الغلاف الجوي الذي توجد بيانات عنه، بقدر ما يمكن جمع هذه البيانات. إنها دورة لا تنتهي أبداً من الخيارات الصعبة حول كيفية تركيز قوة الحوسبة النادرة بأكبر قدر من الكفاءة، وهو صراع صعب جداً ضد قوى الطبيعة.
وهذا يعني أن التنبؤ بالطقس كان مكلفاً دائماً، كما أن عدم المساواة صارخ؛ إذ تنفق الحكومات في البلدان الأكثر ثراءً -مثل الولايات المتحدة وأوروبا- ما معدله نحو 25 دولاراً سنوياً لكل مواطن على توقعات الطقس الخاصة بها، بينما تنفق البلدان الأكثر فقراً أقل من دولار واحد سنوياً لكل مواطن، الأمر الذي يؤدي إلى انخفاض دقة التوقعات بالنسبة للأشخاص الذين من المرجح أن يشاركوا في أنشطة حساسة للطقس، مثل الزراعة أو صيد الأسماك.
الذكاء الاصطناعي يحقق المساواة المناخية العالمية
ومن أفضل جوانب الذكاء الاصطناعي قدرته على تحقيق المساواة في هذا المجال. وللتعرف على مزيد حول هذا الموضوع، تحدثت مع مايكل فيشر الباحث في مجال الأعاصير، وأستاذ الأرصاد الجوية في جامعة ميامي. وميامي هي قلب عالم التنبؤ بالأعاصير، فهي المكان الذي يوجد فيه خبراء التنبؤ بالأعاصير الرسميون التابعون للمركز الوطني للأعاصير، كما أنها موطن «صائدي الأعاصير»، وهم قسم من احتياطي القوات الجوية الأميركية الذي كان لعقود من الزمان يطير بالطائرات عبر الأعاصير لقياس موقعها وحركتها وقوتها.
تحسين مُدخلات البيانات
يركز عمل فيشر على تحسين التنبؤ بالأعاصير، وخصوصاً فائدة رادارات الطقس المحمولة جواً على طائرات صائدي الأعاصير. ويقول: «أعتقد أن الذكاء الاصطناعي يفتح كثيراً من الأبواب التي ليست ممكنة بالضرورة، على الأقل مع القدرات الحسابية الحالية؛ لأن هذه النماذج يمكن أن تعمل بسرعة كبيرة». ويضيف: «إنه يسمح لنا بالقيام بأشياء، مثل إنشاء توقعات عالية الدقة للمناطق المحلية، ونأمل أن يساعد ذلك في إنقاذ الأرواح، إضافة إلى جوانب أخرى مثل موجات الحر والطقس المتطرف والأمطار الغزيرة».
إنني كبير السن بما يكفي لأتذكر عندما كنت طالباً جامعياً في عام 2000 عندما بدأت نماذج الطقس الحاسوبية المبكرة في التفوق بشكل موثوق على مهارة المتنبئين البشريين. ومع ذلك، لم يثق أساتذتي بها، وبدلاً من ذلك كانوا يعلموننا صفحات من «القواعد الأساسية» و«الحيل البسيطة» لتقدير التوقعات بناءً على التعرف على الأنماط في خرائط الطقس.
لكن هناك شيئاً واحداً قالوه عن بناء نموذج طقس حاسوبي جدير بالاهتمام ظل عالقاً في ذهني حقاً: «القمامة تدخل، والقمامة تخرج». وهذا يعني أن توقعات الكومبيوتر الخاصة بك لا تكون جيدة إلا بقدر البيانات التي تبدأ بها. وهذا هو هدف مشروع تحسين توقعات الأعاصير الذي أطلقه فيشر، لاستخدام التعلم الآلي لمراقبة جودة البيانات المتدفقة من صائدي الأعاصير أثناء طيرانهم.
يقول فيشر إن الأمر يستغرق من عالم الأرصاد الجوية المدرب نحو أسبوعين لتصفية «الضوضاء» يدوياً من رادار الطائرة. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الخاص به القيام بذلك في دقائق، بينما لا تزال الطائرة في الهواء، بحيث يمكن بعد ذلك إرسال البيانات في الوقت الفعلي إلى نماذج الطقس للتوصل إلى توقعات.
نماذج طقس حكومية وخاصة
واليوم، بالطبع، ليست هيئة الأرصاد الجوية الوطنية هي الوحيدة التي تستثمر في تحسين نماذج الطقس باستخدام الذكاء الاصطناعي، فكل الأسماء الكبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي تفعل ذلك أيضاً.
تمتلك «غوغل» GraphCast، بينما تمتلك «نيفيديا» FourCastNet. وتعِدُ الشركات الناشئة –مثل «precip.ai» و«atmo.ai»- عملاءها بتحليلات الطقس المحلية والدقيقة للغاية لجميع أنواع الاستخدامات. وتجعل «غوغل» أحدث نموذج للطقس المعزز بالذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر. قد يكون التنبؤ بالطقس نقطة مضيئة نادرة في مجال الذكاء الاصطناعي؛ خصوصاً مع زيادة الحاجة بسبب تصاعد مخاطر المناخ.
تستخدم هيئة الأرصاد الجوية الوطنية الذكاء الاصطناعي في خدمة ترجمة لغة جديدة لنشرات الطقس، لجعل التوقعات في متناول الجميع بحيث لا تقتصر على اللغة الإنجليزية فقط.
مخاوف تحيّز الذكاء الاصطناعي
إلا أن فيشر يشعر ببعض المخاوف المألوفة، وخصوصاً بشأن التحيز الذي قد يقدمه فريقه أثناء تدريبهم للذكاء الاصطناعي؛ لكنه يعتقد في الوقت الحالي أن الأداة يمكن استخدامها بشكل متوازن.
وتمنح مشاركة شركات التكنولوجيا الكبرى فيشر الأمل في أن روح التعاون هذه في مواجهة حالة الطوارئ المناخية قد تستمر. ويقول: «إذا كان هدفنا الرئيسي هو محاولة المساعدة في إنقاذ الأرواح وحماية الممتلكات، فأعتقد أن العمل معاً بوصفنا مجتمعاً علمياً هو أفضل طريقة للقيام بذلك»،