يدرس مشروع بحثي دولي تدعمه الإمارات استخدام الذكاء الاصطناعي ونماذج محاكاة متقدمة لتقييم "قابلية السحب للاستزراع" في الوقت شبه الحقيقي، وذلك في إطار الجهود الهادفة إلى جعل عمليات تعزيز هطول الأمطار أكثر دقة وفاعلية. ويتم تمويل المشروع من قبل برنامج الإمارات لبحوث علوم تعزيز هطول الأمطار (UAEREP).
وقد أجرت "لجنة التوجهات الاستراتيجية" التابعة للبرنامج مؤخراً زيارة ميدانية نصفية لجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي (MBZUAI) لتقييم سير العمل في مشروعها الحاصل على منحة الدورة الخامسة، الذي يحمل عنوان: "تحديد قابلية بذور السحب الدقيقة بطريقة عملية".
وخلال الزيارة، عرض فريق البحث أبرز الإنجازات، بما في ذلك إتمام أول محاكاة مخصصة لسحب باستخدام نموذج WRF-SBM على نطاق سحابة فوق الإمارات، والتي نُفذت على الحاسوب الفائق "Atmosphere" التابع للمركز الوطني للأرصاد (NCM).
قال الدكتور عبد الله المندوس، مدير عام المركز الوطني للأرصاد ورئيس المنظمة العالمية للأرصاد الجوية (WMO): "من خلال جمع أبرز المؤسسات العلمية من مختلف أنحاء العالم، يعمل البرنامج على دعم رؤية علمية مشتركة عبر جهود بحثية منسقة تُسرّع من تطوير حلول مستدامة للتحديات العالمية المتعلقة بأمن المياه".
وأضافت علياء المزروعي، مديرة برنامج الإمارات لبحوث علوم الاستمطار: "إن دمج الذكاء الاصطناعي والنمذجة المتقدمة في تقييم قابلية السحب للبذور يمثل خطوة تحولية في مجال أبحاث الاستمطار. ومن خلال الاستفادة من بيانات الأقمار الصناعية، والتعلم الآلي، والمحاكاة المثبتة، يطور هذا المشروع أداة لدعم اتخاذ القرار تتيح التقييم شبه الفوري للأنظمة السحابية".
ويجري تنفيذ المشروع بقيادة البروفيسور دانييل روزنفيلد من الجامعة العبرية في القدس، بالتعاون مع المركز الوطني للأرصاد الجوية وجامعة محمد بن زايد للذكاء الاصطناعي في دولة الإمارات العربية المتحدة، وجامعة ووهان في الصين، وجامعة كاليفورنيا في سان دييغو في الولايات المتحدة.
ويهدف المشروع إلى تطوير نظام يعتمد على البيانات في الوقت الفعلي لتقييم قابلية السحب للبذور على مستوى تجمعات السحب الركامية، باستخدام بيانات الأقمار الصناعية والمعلومات المناخية والنماذج المتقدمة وتقنيات التعلم الآلي لتوجيه قرارات عمليات البذر وتقدير حجم التأثير المحتمل.