الذكاء الاصطناعي الجديد قد يكشف عن نقاط التحول في تغير المناخ

الباحثون في جامعة واترلو يطورون ذكاءً اصطناعيًا جديدًا يمكن أن يخدم ك نظام إنذار مبكر ضد نقاط التحول في تغير المناخ.

كريس باخ هو أستاذ الرياضيات التطبيقية في جامعة واترلو، وهو أيضًا أحد مؤلفي ورقة البحث.

“لقد وجدنا أن الخوارزمية الجديدة قادرة не تنها على توقع نقاط التحول بدقة أكبر من النهج الحالية، ولكنها أيضًا توفر معلومات حول نوع الحالة التي تقع بعد نقطة التحول”، قال باخ. “许多 من هذه النقاط التحول غير مرغوب فيها، ونحن نود منعها إذا استطعنا ذلك”.

نقاط التحول في تغير المناخ

تتضمن هذه النقاط التحول المختلفة في تغير المناخ ذوبان التربة المتجمدة في القطب الشمالي، الذي يمكن أن يؤدي إلى إطلاق كميات كبيرة من الميثان مما يؤدي إلى تسخين سريع. كما يشمل انهيار أنظمة التيارات المحيطية، مما يمكن أن يؤدي إلى تغييرات فورية في أنماط الطقس. ومن الممكن أيضًا انهيار الصفائح الجليدية، مما يمكن أن يؤدي إلى تغيير سريع في مستوى سطح البحر.

وفقًا للباحثين، فإن هذا النهج الجديد يعتبر مبتكرًا لأنه تم برمجة الخوارزمية لتعلم أكثر من نوع واحد من نقاط التحول. بدلاً من ذلك، تتعلم سمات نقاط التحول بشكل عام.

تستند الخوارزمية الجديدة على دمج الذكاء الاصطناعي والنظريات الرياضية لنقاط التحول، مما يؤدي إلى نتائج أفضل من استخدام طريقة واحدة فقط. يتم تدريب الذكاء الاصطناعي على “عالم من نقاط التحول الممكنة”، والذي يتضمن حوالي 500000 نموذج. ثم يتم اختباره على نقاط تحول محددة في أنظمة العالم الحقيقي، مثل عينات_core التاريخية للمناخ.

تيموثي لينتون هو مدير معهد الأنظمة العالمية في جامعة إكستر، و هو أيضًا أحد مؤلفي الدراسة.

“يمكن أن يرفع نهجنا المُحسَّن الرايات الحمراء عندما نكون قريبين من نقطة تحول خطرة”، قال لينتون. “توفير إنذار مبكر محسّن لنقاط التحول في المناخ يمكن أن يساعد المجتمعات على التكيف وتقليل ضعفها تجاه ما يأتي، حتى لو لا يمكنهم تجنبه”.

خوارزمية التعلم العميق

يعتمد الباحثون على التعلم العميق، الذي يؤثر بشكل متزايد على التعرف على الأنماط والتصنيف بشكل إيجابي. لقد حول الباحثون كشف نقاط التحول إلى مشكلة في التعرف على الأنماط للمرة الأولى، وهذا يساعد على كشف الأنماط التي تظهر قبل نقطة التحول. هذا بدوره يساعد خوارزمية التعلم الآلي على القول ما إذا كانت نقطة تحول قادمة.

توماس بوري هو باحث ما بعد الدكتوراه في جامعة مكغيل، و هو أيضًا أحد مؤلفي الورقة.

“الناس على دراية بنقاط التحول في أنظمة المناخ، ولكن هناك نقاط تحول في علم الأحياء والوبائيات وحتى في أسواق الأسهم”، قال بوري. “ما تعلمناه هو أن الذكاء الاصطناعي جيد جدًا في كشف سمات نقاط التحول التي هي شائعة في مجموعة واسعة من الأنظمة المعقدة”.

مادهور أناند هو أحد الباحثين الآخرين، و هو مدير معهد جولف للابحاث البيئية.

وفقًا لأناند، فإن الخوارزمية الجديدة للتعلم العميق هي “مُغير اللعبة لقدرتنا على توقع التغييرات الكبيرة، بما في ذلك تلك المرتبطة بتغير المناخ”.

سيعمل الفريق الآن على إعطاء الذكاء الاصطناعي البيانات حول الاتجاهات المعاصرة في تغير المناخ. ومع ذلك، تحذر أناند من أن النتيجة تعتمد على كيفية استخدام هذه النتائج.

“إنه يمنحنا ميزة”، قالت. “لكن بالطبع، это يعتمد على ما تفعله الإنسانية مع هذه المعرفة. آمل فقط أن تؤدي هذه النتائج الجديدة إلى تغيير إيجابي عادل”.