توقعات عادلة؟ كيف يقدم 180 من خبراء الأرصاد الجوية بيانات الطقس "الجيدة بما فيه الكفاية"

ما هو التنبؤ الجيد بالطقس بما فيه الكفاية؟ هذا سؤال ربما لا يفكر فيه معظم الناس كثيرًا، حيث تبدو الإجابة واضحة ودقيقة. ولكن مرة أخرى، معظم الأشخاص ليسوا مديرين تنفيذيين للتكنولوجيا في DTN. لارس إيوي هو كذلك، وقد تكون إجابته مختلفة عن إجابات معظم الناس. مع وجود 180 خبيرًا في الأرصاد الجوية ضمن طاقم عمل يقدمون توقعات الطقس في جميع أنحاء العالم، دي تي ان هي أكبر شركة طقس ربما لم تسمع عنها من قبل.

مثال على ذلك: لم يتم تضمين DTN في "ForecastWatch"نظرة عامة على دقة توقعات الطقس العالمية والإقليمية 2017 - 2020ويصنف التقرير 17 من مقدمي توقعات الطقس وفقًا لمجموعة شاملة من المعايير، ومنهجية شاملة لجمع البيانات وتقييمها. فكيف لا يتم تقييم شركة بدأت في الثمانينات، وتخدم جمهورًا عالميًا، وكان لها دائمًا تركيز قوي على الطقس؟

• أنظر أيضا: الطقس في الولايات المتحدة والتنبؤ بالمناخ على وشك التحسن

توقعات الطقس باعتبارها مشكلة البيانات الضخمة وإنترنت الأشياء

يرمز اسم DTN إلى "شبكة النقل الرقمي"، وهو إشارة إلى أصول الشركة كخدمة معلومات زراعية يتم تقديمها عبر الراديو. بمرور الوقت، تبنت الشركة التطور التكنولوجي، وركزت على تقديم ما تسميه "خدمات الاستخبارات التشغيلية" لعدد من الصناعات، واتجهت نحو العالمية.

شغلت إيوي سابقًا مناصب عليا في مجموعة من الشركات، بما في ذلك شركات مثل AMD، وBMW، وOracle. إنه يشعر بقوة تجاه البيانات وعلوم البيانات والقدرة على تقديم رؤى لتقديم نتائج أفضل. أشار Ewe إلى DTN باعتبارها شركة عالمية متخصصة في التكنولوجيا والبيانات والتحليلات، وهدفها هو تقديم رؤى قابلة للتنفيذ في الوقت الفعلي تقريبًا للعملاء لإدارة أعمالهم بشكل أفضل.

الطقس في DTN كخدمة® (WAAS®) يجب أن يُنظر إليه على أنه جزء مهم من الهدف الأوسع، وفقًا لإيوي. وقال إيوي: "لدينا مئات من المهندسين ليس فقط متخصصين في التنبؤ بالطقس، ولكن أيضًا في الأفكار". وأوضح أيضًا أن شركة DTN تستثمر في إنتاج تنبؤاتها الخاصة بالطقس، على الرغم من إمكانية الاستعانة بمصادر خارجية لها، وذلك لعدد من الأسباب.

العديد من خدمات التنبؤ بالطقس المتاحة إما ليست عالمية، أو تعاني من نقاط ضعف في مجالات معينة مثل دقة الصورة، وفقًا لإيوي. وأضاف أن شركة DTN تستفيد من جميع مدخلات البيانات المتاحة للجمهور والعديد من مدخلات البيانات الخاصة لإنشاء تنبؤاتها الخاصة. تعمل شركة DTN أيضًا على تعزيز تلك البيانات من خلال مدخلات البيانات الخاصة بها، حيث إنها تمتلك وتدير الآلاف من محطات الأرصاد الجوية في جميع أنحاء العالم. وتشمل مصادر البيانات الأخرى الأقمار الصناعية والرادار، وبالونات الطقس، والطائرات، بالإضافة إلى البيانات التاريخية.

بعض الأمثلة على الخدمات ذات الترتيب الأعلى التي توفرها شركة DTN للتنبؤات الجوية هي تحليل تأثير العواصف وتوجيه الشحن. يتم استخدام تحليل تأثير العاصفة من قبل المرافق للتنبؤ بشكل أفضل بانقطاعات الخدمة والتخطيط والموظفين وفقًا لذلك. يتم استخدام إرشادات الشحن من قبل شركات الشحن لحساب المسارات المثلى لسفنها، سواء من منظور السلامة، ولكن أيضًا من منظور كفاءة استهلاك الوقود.

ما يكمن في قلب هذا النهج هو فكرة استخدام تكنولوجيا وبيانات التنبؤ الخاصة بشركة DTN، ومن ثم دمجها مع البيانات الخاصة بالعملاء لتوفير رؤى مخصصة. وأشار إيوي إلى أنه على الرغم من وجود خدمات أساسية يمكن لشركة DTN تقديمها أيضًا، فكلما كانت البيانات أكثر تحديدًا، كانت الخدمة أفضل. ماذا يمكن أن تكون تلك البيانات؟ أي شيء يساعد نماذج DTN على الأداء بشكل أفضل.

يمكن أن يكون موقع السفن أو شكلها أو صحة شبكة البنية التحتية. وفي الواقع، بما أن مثل هذه المفاهيم تُستخدم بشكل متكرر عبر نماذج DTN، فإن الشركة تتحرك في اتجاه نهج التوأم الرقمي، كما قال إيوي.

في كثير من النواحي، يعد التنبؤ بالطقس اليوم مشكلة بيانات كبيرة. وأضاف إيوي أنها إلى حد ما مشكلة تتعلق بإنترنت الأشياء وتكامل البيانات، حيث تحاول الوصول إلى مجموعة من البيانات ودمجها وتخزينها لمزيد من المعالجة.

ونتيجة لذلك، فإن إنتاج التنبؤات الجوية لا يتطلب فقط الخبرة الميدانية علماء الأرصاد الجوية، ولكن أيضًا عمل فريق من علماء البيانات ومهندسي البيانات والآلات خبراء التعلم/DevOps. مثل أي مهمة تتعلق بالبيانات الضخمة وعلوم البيانات على نطاق واسع، هناك مفاضلة بين الدقة والقدرة على الاستمرار.

• أفضل تكنولوجيا الطقس القاسي 2022: معدات انقطاع التيار الكهربائي

توقعات الطقس جيدة بما فيه الكفاية على نطاق واسع

مثل معظم مديري التكنولوجيا التنفيذيين، تستمتع Ewe بالعمل مع التكنولوجيا، ولكنها تحتاج أيضًا إلى أن تكون على دراية بالجانب التجاري للأشياء. إن الحفاظ على الدقة الصحيحة، أو "الجيدة بما فيه الكفاية"، دون التقليل من شأن الأمور وفي الوقت نفسه جعل هذا الأمر قابلاً للتطبيق من الناحية المالية هو أمر معقد للغاية. تتعامل شركة DTN مع هذا الأمر بعدة طرق.

إحدى الطرق هي تقليل التكرار. وكما أوضح إيوي، بمرور الوقت ومن خلال عمليات الدمج والاستحواذ، أصبحت شركة DTN تمتلك أكثر من خمسة محركات للتنبؤ. وكما هو الحال عادةً، كان لكل واحد منهم نقاط قوة ونقاط ضعف. أخذ فريق DTN أفضل العناصر في كل منها وقام بتجميعها في محرك تنبؤ عالمي واحد.

هناك طريقة أخرى تتمثل في تحسين الأجهزة وتقليل التكلفة المرتبطة بها. عملت DTN مع AWS لتطوير مثيلات أجهزة جديدة مناسبة لاحتياجات حالة الاستخدام شديدة المتطلبات. باستخدام مثيلات AWS الجديدة، تستطيع DTN تشغيل نماذج التنبؤ بالطقس عند الطلب وبسرعة وحجم غير مسبوقين.

في الماضي، كان من الممكن فقط تشغيل نماذج التنبؤ بالطقس على فترات زمنية محددة، مرة أو مرتين يوميًا، حيث كان تشغيلها يستغرق ساعات. الآن، يمكن تشغيل النماذج حسب الطلب، وتوليد توقعات عالمية مدتها ساعة واحدة في حوالي دقيقة واحدة، وفقًا لإيوي. ومع ذلك، فإن الأمر الذي لا يقل أهمية هو حقيقة أن هذه الحالات أكثر اقتصادا في الاستخدام.

أما فيما يتعلق بالعلم الفعلي لكيفية عمل نموذج DTN - فهو يحتوي على كلاً من نماذج التعلم الآلي المبنية على البيانات، بالإضافة إلى النماذج التي تتضمن خبرة في مجال الأرصاد الجوية. أشار إيوي إلى أن شركة DTN تتبع نهجًا جماعيًا، حيث تقوم بتشغيل نماذج مختلفة ووزنها حسب الحاجة للوصول إلى النتيجة النهائية.

ومع ذلك، فإن هذه النتيجة ليست ثنائية - المطر أو عدم المطر، على سبيل المثال. بل هو احتمالي، بمعنى أنه يعين الاحتمالات للنتائج المحتملة - احتمال 80٪ لـ 6 رياح بوفورت، على سبيل المثال. السبب وراء ذلك يتعلق بما تستخدمه هذه التنبؤات: الاستخبارات التشغيلية.

وهذا يعني مساعدة العملاء على اتخاذ القرارات: هل يجب إخلاء منشأة الحفر البحرية هذه أم لا؟ هل يجب تغيير مسار هذه السفينة أو هذه الطائرة أم لا؟ هل يجب أن يقام هذا الحدث الرياضي أم لا؟

يعد النهج الجماعي أمرًا أساسيًا في القدرة على تحليل التنبؤات في معادلة المخاطر، وفقًا لإيوي. إن حلقات ردود الفعل وأتمتة اختيار النماذج المناسبة بالأوزان المناسبة في الظروف المناسبة هو ما تعمل عليه شركة DTN بنشاط.

وهذا أيضًا هو المكان الذي يأتي فيه الجانب "الجيد بما فيه الكفاية". القيمة الحقيقية، كما قال إيوي، تكمن في الاستهلاك النهائي للتنبؤات التي تولدها تلك النماذج. "أنت تريد أن تكون حذرًا جدًا في كيفية موازنة مستويات استثمارك، لأن الطقس هو مجرد معلمة مدخلة واحدة للنموذج النهائي التالي. في بعض الأحيان، قد لا تحدث هذه الدرجة الإضافية من الدقة فرقًا في النموذج التالي. في بعض الأحيان، يحدث ذلك."

عند اكتمال الدائرة، أشار إيوي إلى أن اهتمام DTN يتركز على العمليات اليومية للشركة لعملائها، وكيف يؤثر الطقس على تلك العمليات ويسمح بأعلى مستوى من الأمان والعوائد النقدية عملاء. "لقد ثبت أن هذا أكثر قيمة من وجود طرف خارجي يقيس دقة توقعاتنا. إن تفاعلنا اليومي مع العملاء هو الذي يقيس مدى دقة وقيمة توقعاتنا."