2021. 10. 19. - 09:40

Mesterséges intelligencia mutathatja meg az éghajlatváltozás borulási pontjait

Mesterséges intelligencia mutathatja meg az éghajlatváltozás borulási pontjait

A kutatók olyan mesterséges intelligenciát fejlesztenek, amely fel tudja mérni az éghajlatváltozás döntő, boruló pontjait. Korai figyelmeztető rendszerként működhet az elszabadult változások esetén.

Mély tanulási algoritmus szolgálhat korai figyelmeztető rendszerként az elszabadult éghajlatváltozás ellen. A Waterloo-i Egyetem kutatói olyan mesterséges intelligenciát fejlesztettek ki, amely képes felmérni a változás döntő eseményeit.
 
A kutatás azokat a küszöbértékeket vizsgálja, amelyeknél túl gyors vagy visszafordíthatatlan változás történik egy rendszerben - mondta Chris Bauch, a Waterloo-i Egyetem alkalmazott matematika professzora, a tanulmány társszerzője.
 
„Megállapításaink alapján az új algoritmus nemcsak a megdöntési pontokat tudta pontosabban megjósolni, mint a napjainkban meglévő megközelítések. Információt is szolgáltatott arról, milyen típusú állapot áll fenn a fordulóponton túl - magyarázta Bauch. - Ezen fordulópontok közül sok egyáltalán nem kívánatos, ezért ha lehet, szeretnénk megakadályozni őket.” Olvasd el: Nap- és szélhajtotta drón néz szembe a hurrikánnal
 
Mesterséges intelligencia szolgálhat korai figyelmeztető rendszerként az elszabadult éghajlatváltozás ellen
Mesterséges intelligencia szolgálhat korai figyelmeztető rendszerként az elszabadult éghajlatváltozás ellen
 
Példaként az a néhány fordulópont, amely az elszabaduló éghajlatváltozással jár: az olvadó sarkvidéki fagyott talaj, amely tömeges mennyiségű metánt szabadíthat fel és további gyors hevítést ösztönözhet; az óceáni áramlási rendszerek megtörése, mely szinte azonnali időjárási változásokhoz vezethet; de ilyen a jégtakaró szétesése is, ami gyors tengerszint-változást eredményezhet.
 
Az innovatív megközelítés a mesterséges intelligencia használatával nemcsak egyfajta borulási pont megismerésére lett programozva, hanem általában a borulási pontok jellemzőire.
 
A megközelítés ereje a mesterséges intelligencia hibridizálásából és a fordulópontok matematikai elméleteiből származik, s jelenleg többet ér el, mint bármelyik módszer önmagában.
 
Miután a kutatók a mesterséges intelligenciát megtanították arra, hogy mi minősíthető „lehetséges fordulópontok univerzumának” - mely mintegy 500 ezer modellt tartalmazott -, a kutatók különböző valós rendszerek borulási pontjain tesztelték azt különböző rendszerekben, beleértve a történelmi éghajlati mintákat.
 
„A továbbfejlesztett módszer képes vészjeleket küldeni, amikor veszélyes fordulóponthoz közeledünk – mondta el Timothy Lenton, az Exeteri Egyetem Global Systems Institute igazgatója, a tanulmány egyik szerzője. - Az éghajlati fordulópontokra vonatkozó korai figyelmeztetés segíthet a társadalmaknak alkalmazkodni és csökkenteni a sebezhetőséget a közeledő problémával szemben, akkor is, ha nem tudják azt elkerülni”. Olvasd el: Önjáró vitorlás drónok a klímaváltozás ellen
 
A mély tanulás egyébként óriási lépéseket tesz előre a mintafelismerés és besorolás terén. A kutatók azonban most először alakították át a dőléspont-észlelést mintázat-felismerési problémává. Tették ezt azért, hogy megpróbálják felderíteni a fordulópont előtt előforduló mintákat, és gépi tanulási algoritmust kapjanak, mely megmondja, hogy érkezik-e fordulópont.
 
Fordulópontok nemcsak a klíma tekintetében, az ökológiában és a járványtanban, sőt a tőzsdéken is vannak.
 
A mesterséges intelligencia nagyon jól érzékeli a bukópontok jellemzőit, amelyek a legkülönbözőbb komplex rendszerekben közösek – emelte ki Thomas Bury, a McGill Egyetem posztdoktori kutatója, a tanulmány társ-szerzője.
 
Az új mélytanulási algoritmus komoly előnyt jelent a nagy módosulások, beleértve az éghajlatváltozással járó változások megjóslására – tette hozzá Madhur Anand, a projekt egyik kutatója, a Guelph Környezetkutató Intézet igazgatója.
 
 
L.A.

Hírlevél feliratkozás

Kérjük, add meg adataidat a hírlevélre történő feliratkozáshoz! A megadott adatokat bizalmasan kezeljük, azokat harmadik félnek át nem adjuk.
hungarospa_logo_kicsi
gyulai_vafurdo

profight_banner.