Nouvel intelligence artificielle pour révéler les points de basculement du changement climatique

Les chercheurs de l’Université de Waterloo développent un nouvel intelligence artificielle (IA) qui pourrait agir comme un système d’alerte précoce contre les points de basculement du changement climatique. La nouvelle recherche se concentre sur les seuils au-delà desquels des changements rapides ou irréversibles se produisent dans un système.

Chris Bauch est professeur de mathématiques appliquées à l’Université de Waterloo et co-auteur de l’article de recherche.

“Nous avons constaté que le nouvel algorithme était capable de prédire les points de basculement avec plus de précision que les approches existantes, et de fournir également des informations sur le type d’état qui se trouve au-delà du point de basculement”, a déclaré Bauch. “Beaucoup de ces points de basculement sont indésirables, et nous aimerions les prévenir si nous le pouvons.”

Points de basculement du changement climatique

Ces différents points de basculement du changement climatique peuvent inclure la fonte du pergélisol arctique, qui pourrait libérer de grandes quantités de méthane et entraîner un réchauffement rapide. Cela inclut également la rupture des systèmes de courants océaniques, qui peut entraîner des changements immédiats dans les modèles météorologiques. Une autre possibilité est la dislocation des calottes glaciaires, qui pourrait causer un changement rapide du niveau de la mer.

Selon les chercheurs, cette nouvelle approche est innovante car elle a été programmée pour apprendre à connaître plus d’un type de point de basculement. Au lieu de cela, elle apprend les caractéristiques des points de basculement en général.

Le nouvel algorithme est basé sur l’hybridation de l’IA et des théories mathématiques des points de basculement, ce qui donne de meilleurs résultats que l’utilisation d’une seule méthode. L’IA est formée sur un “univers de points de basculement possibles”, qui comprend environ 500 000 modèles. Elle est ensuite testée sur des points de basculement réels dans divers systèmes, tels que des échantillons de cœur historiques de climat.

Timothy Lenton est directeur de l’Institut des systèmes mondiaux de l’Université d’Exeter et l’un des autres co-auteurs de l’étude.

“Notre méthode améliorée pourrait lever des drapeaux rouges lorsque nous sommes proches d’un point de basculement dangereux”, a déclaré Lenton. “Fournir une alerte précoce améliorée des points de basculement du climat pourrait aider les sociétés à s’adapter et à réduire leur vulnérabilité à ce qui arrive, même s’ils ne peuvent pas l’éviter.”

Algorithme d’apprentissage profond

Les chercheurs ont utilisé l’apprentissage profond, qui a un impact croissant sur la reconnaissance de modèles et la classification de manière positive. Les chercheurs ont converti la détection des points de basculement en un problème de reconnaissance de modèles pour l’IA, ce qui aide à détecter les modèles qui sont présents avant un point de basculement. Cela permet à un algorithme d’apprentissage automatique de déterminer si un point de basculement est imminent.

Thomas Bury est un chercheur postdoctoral à l’Université McGill et l’un des autres co-auteurs de l’article.

“Les gens sont familiers avec les points de basculement dans les systèmes climatiques, mais il y a des points de basculement en écologie et en épidémiologie, et même dans les marchés boursiers”, a déclaré Bury. “Ce que nous avons appris, c’est que l’IA est très bonne pour détecter les caractéristiques des points de basculement qui sont communes à une grande variété de systèmes complexes.”

Madhur Anand est l’un des autres chercheurs et directeur de l’Institut de recherche environnementale de Guelph.

Selon Anand, le nouvel algorithme d’apprentissage profond est un “changement de jeu pour la capacité à anticiper de grands changements, y compris ceux liés au changement climatique”.

L’équipe va maintenant travailler pour donner à l’IA les données sur les tendances contemporaines du changement climatique. Cependant, Anand avertit que le résultat dépend de la manière dont ces découvertes sont utilisées.

“Cela nous donne certainement un avantage”, a-t-elle déclaré. “Mais bien sûr, cela dépend de l’humanité en termes de ce que nous faisons avec ces connaissances. J’espère simplement que ces nouvelles découvertes conduiront à un changement positif et équitable.”