المصدر: npg.copernicus

الفكرة الأساسية

الحوسبة الكمومية توفر حلاً مبتكرًا لتسريع وتحسين استيعاب البيانات في التنبؤات الرقمية للطقس، مما يقلل من التكلفة الحوسبية ويحسن دقة التنبؤات الجوية.

تفاصيل القصة

يعد استيعاب البيانات* تخصصًا رياضيًا يدمج البيانات الملاحظة والنماذج الرقمية لتحسين تفسير الأنظمة الديناميكية وتوقعها. ويعتبر استيعاب البيانات* عنصرًا أساسيًا في علوم الأرض، لا سيما في التنبؤ الرقمية للطقس (NWP)*. حيث تم بحث تقنيات استيعاب البيانات* على نطاق واسع في التنبؤ العددي للطقس* خلال العقدين الماضيين لتحسين الظروف الأولية لنماذج الطقس عن طريق دمج التنبؤات النموذجية والبيانات الملاحظة.

تستخدم معظم مراكز التنبؤ الرقمية للطقس* حول العالم أساليب استيعاب البيانات التغييرية* والفرقية التغييرية، التي تقلل دالة التكلفة* بشكل تدريجي عبر تحسينات متدرجة. ومع ذلك، تتطلب هذه الأساليب موارد حوسبية كبيرة.

في الآونة الأخيرة، ظهرت الحوسبة الكمومية كطريق جديد للتكنولوجيا الحوسبية، حيث تقدم حلاً واعدًا لتجاوز التحديات الحوسبية التي تواجهها الحواسيب التقليدية. يمكن للحواسيب الكمومية الاستفادة من تأثيرات الكم مثل النفقية والتراكب والتشابك لتقليل المتطلبات الحوسبية بشكل كبير.

في دراسة نُشرت في "العمليات غير الخطية في الجيوفيزياء Nonlinear Processes in Geophysics"، طور البروفيسور شونجي كوتسوكي وزملاؤه تقنية استيعاب بيانات جديدة مصممة لآلات التلدين الكمومي*. وتهدف هذه التقنية إلى تسريع استيعاب البيانات* الذي يشكل عنق الزجاجة الحوسبي الرئيسي في التنبؤات الرقمية للطقس. وجدت الدراسة أن آلات التلدين الكمومي قدمت تحليلات بدقة مماثلة للأساليب التقليدية، ولكن في جزء صغير من الوقت الذي تستغرقه تلك الأساليب.

تشير هذه النتائج إلى دور الحواسيب الكمومية في تقليل التكلفة الحوسبية لاستيعاب البيانات*، مما يمكن أن يحدث ثورة في أنظمة التنبؤ الرقمية للطقس المستقبلية ويؤدي إلى تحسينات في التنبؤات الجوية باستخدام وقت حوسبي أقل بكثير.

المصطلحات الأساسية

• • استيعاب البيانات (Data assimilation): عملية دمج البيانات الملاحظة مع النماذج الرقمية لتحسين التنبؤات للأنظمة الديناميكية.
  • التنبؤ الرقمية للطقس (Numerical Weather Prediction - NWP): استخدام النماذج الرياضية للتنبؤ بالحالة الجوية بناءً على الظروف الحالية.
  • الاستيعاب التغييري (Variational Data Assimilation): طريقة لضبط معلمات النموذج لتقليل الفرق بين تنبؤات النموذج والبيانات الملاحظة.
  • الاستيعاب التغييري المجموعي (Ensemble-Variational Data Assimilation): نهج يستخدم عدة محاكيات (مجموعة) لتحسين دقة استيعاب البيانات.
  • الحوسبة الكمومية (Quantum Computing): تم شرحه في مقال نظرة شاملة حول مستقبل الحَوسبة: الحَوسبة الكَمومية.
  • التلدين الكمومي (Quantum Annealing): التلدين الكمومي هو نوع من الحوسبة الكمومية يركز على حل مشاكل التحسين، والتي تتضمن إيجاد الحد الأدنى أو الحد الأقصى لدالة معينة. يستخدم التلدين الكمومي ظواهر الكم مثل التراكب والتشابك والنفق الكمومي لاستكشاف فضاء الحلول بشكل أكثر فعالية من الحوسبة التقليدية. يمكن استخدامه لحل مشاكل التحسين المعقدة بشكل أسرع وبكفاءة أعلى مقارنة بالطرق التقليدية.
  • مشاكل الأمثلة: نوع من المشاكل الرياضية التي تتطلب العثور على القيم المثلى لمجموعة من المتغيرات التي تحقق أفضل حل لدالة معينة، تُعرف باسم دالة الهدف أو دالة التكلفة. هذه المشاكل تتضمن عادةً تعظيم أو تقليل دالة التكلفة. تُستخدم هذه الأنواع من المشاكل في العديد من المجالات مثل التخطيط، والتصميم الهندسي، والذكاء الاصطناعي، واللوجستيات، والتمويل، وغيرها.
  • دالة التكلفة (Cost Function): دالة رياضية تستخدم في مشاكل الأمثلة لقياس الانحراف بين التنبؤات والبيانات الملاحظة.
  • متغيرات ثنائية (Binary Variables): متغيرات تستطيع أن تأخذ قيمتين فقط (0 أو 1)، مهمة لتمثيل المشاكل في الحوسبة الكمومية.