Recomandări cheie
- Modelele AI pot ajuta la prognoza schimbărilor climatice, spun experții.
- Un nou instrument AI numit IceNet le-ar putea permite oamenilor de știință să prezică cu exactitate adâncimea gheții arctice.
-
AI și analizele meteo pot ajuta, de asemenea, la combaterea schimbărilor climatice prin reducerea emisiilor din lanțul de aprovizionare.
Pe măsură ce există dovezi conform cărora vremea extremă din această vară este determinată de schimbările climatice, inteligența artificială ajută la prezicerea unde se vor schimba condițiile.
Un nou instrument AI le-ar putea permite oamenilor de știință să prezică cu mai multă precizie lunile de gheață arctică în viitor. IceNet are o precizie de aproape 95% în a prezice dacă gheața va fi prezentă cu două luni înainte, spun cercetătorii. Este una dintr-un număr tot mai mare de utilizări ale inteligenței artificiale pentru a prezice schimbările climatice.
„AI a îmbunătățit semnificativ eficiența rulării modelelor climatice complexe care, din punct de vedere istoric, au fost intensive din punct de vedere al calculului”, a declarat Daniel Intolubbe-Chmil, analist la Harbour Research,, într-un interviu prin e-mail pentru Lifewire.
Fără gheață, gheață, copil
IceNet lucrează la provocarea formidabilă de a face prognoze precise pentru gheața arctică pentru sezonul următor. Cercetătorii au descris modul în care funcționează IceNet într-o lucrare recentă publicată în revista Nature Communications.
„Temperatura aerului din apropierea suprafeței din Arctica a crescut de două până la trei ori mai mult decât media globală, un fenomen cunoscut sub numele de amplificare arctică, cauzat de mai multe feedback-uri pozitive”, au scris cercetătorii în lucrare. „Creșterea temperaturii a jucat un rol esențial în reducerea gheții marii arctice, cu extinderea gheții marine din septembrie acum aproximativ la jumătate față de cea din 1979, când au început măsurătorile prin satelit ale Arcticii.„
Gheața de mare este greu de prognozat din cauza relației sale complexe cu atmosfera de deasupra și oceanul de dedesubt, potrivit autorilor lucrării. Spre deosebire de sistemele convenționale de prognoză care încearcă să modeleze direct legile fizicii, cercetătorii au proiectat IceNet pe baza unui concept numit deep learning. Prin această abordare, modelul „învață” cum se schimbă gheața din mii de ani de date de simulare a climei, împreună cu decenii de date de observație, pentru a prezice extinderea gheții marii arctice în lunile viitoare.
„Arctica este o regiune în prima linie a schimbărilor climatice și a cunoscut o încălzire substanțială în ultimii 40 de ani”, a declarat autorul principal al lucrării, Tom Andersson, cercetător de date la BAS AI Lab, într-o știre. eliberare. „IceNet are potențialul de a umple o lacună urgentă în prognozarea gheții marine pentru eforturile de sustenabilitate arctică și rulează de mii de ori mai rapid decât metodele tradiționale.”
AI lansează o rețea largă
Alte simulatoare de inteligență artificială sunt, de asemenea, cu ochii pe schimbările climatice. Cercetătorii au folosit tehnica Deep Emulator Network Search, de exemplu, pentru a îmbunătăți o simulare a modului în care funinginea și aerosolii reflectă și absorb lumina soarelui. Cercetarea a constatat că emulatorul a fost de 2 miliarde de ori mai rapid și de peste 99,999% identic cu simularea fizică.
AI și analizele meteo pot ajuta, de asemenea, la combaterea schimbărilor climatice prin reducerea emisiilor în lanțul de aprovizionare, a declarat Renny Vandewege, vicepreședinte la compania de prognoză meteo DTN, pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.
De exemplu, în transport maritim, traseul optimizat pentru vreme poate reduce emisiile cu până la 4% și poate reduce consumul de combustibil cu până la 10%, iar ruta meteorologică în industria aviației poate preveni redirecționarea inutilă pentru a evita vremea rea, sau ocolind un aeroport care așteaptă să aterizeze”, a spus el.
Prognoza precisă pentru rețelele de drumuri poate reduce tratarea inutilă a drumurilor de iarnă, reducând numărul de substanțe chimice dăunătoare, a spus Vandenwege.
„În loc să trateze un drum întreg, echipele de întreținere a drumurilor pot alege să trateze locații selectate de-a lungul unui drum unde există secțiuni de drum cu puncte reci sau pot decide dacă tratamentul este necesar”, a adăugat el.
Modelele de învățare automată și AI sunt din ce în ce mai folosite pentru a ajuta la înțelegerea emisiilor de CO2 și metan, a declarat Marty Bell, directorul științific al companiei de prognoză meteo WeatherFlow, pentru Lifewire într-un interviu prin e-mail.
„Modelele ne sporesc, de asemenea, rezistența la schimbările climatice, ajutându-ne să ne modificăm abordarea privind producția și utilizarea energiei”, a spus Bell. „În timp ce multe dintre aceste aplicații AI funcționează la scară largă pe sistemele de distribuție a energiei de utilități, altele funcționează la nivel casnic, unde ML informează modelele AI încorporate în dispozitivele de zi cu zi cu internetul lucrurilor care gestionează mai eficient consumul de energie în casă.”
