طور علماء صينيون مؤخرا نموذجا مختلطا جديدا من “التعلم العميق”، أحد وسائل تطوير الذكاء الاصطناعي، يساعد على التنبؤ بتدفقات المجاري المائية في مناطق مستجمعات المياه على نطاق عالمي، وذلك بهدف تحسين التنبؤ بالفيضانات.

و”التعلم العميق” هو إحدى وسائل تطوير الذكاء الاصطناعي والتي تقوم على مبدأ تعلم أجهزة الكمبيوتر معالجة البيانات بطريقة مستوحاة من طريقة اشتغال الدماغ البشري، بما يمكنها من تفكيك الأنماط المعقدة في الصور والنصوص والأصوات والبيانات الأخرى لإنتاج رؤى وتنبؤات دقيقة.

ووفقا للأكاديمية الصينية للعلوم، فإن التنبؤ بتدفقات المجاري المائية والفيضانات لا يزال أحد التحديات طويلة الأمد في علم الهيدرولوجيا، وتواجه النماذج التقليدية القائمة على أساس مادي قيودا تتمثل في المعايير القليلة وإجراءات المعايرة المعقدة، ولاسيما في مستجمعات المياه غير المقيسة، حيث لا تتوفر بيانات رصد عن أن أكثر من 95 في المائة من مستجمعات المياه الصغيرة والمتوسطة الحجم في العالم.

واستخدم علماء من معهد المخاطر الجبلية والبيئة التابع للأكاديمية مجموعات البيانات لأكثر من 2000 مستجمع مياه في جميع أنحاء العالم، لإجراء تدريب نموذجي من أجل تحقيق القدرة على التنبؤ بتدفق المجاري المائية على نطاق عالمي لجميع المستجمعات المائية المقيسة وغير المقيسة.

وأظهرت النتائج أن دقة تنبؤ هذا النموذج كانت أعلى من النماذج الهيدرولوجية التقليدية ومن نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى.