नया एआई जलवायु परिवर्तन टिपिंग पॉइंट्स का खुलासा कर सकता है

वाटरलू विश्वविद्यालय के शोधकर्ता जलवायु परिवर्तन टिपिंग पॉइंट्स के खिलाफ एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में कार्य करने वाली एक नई कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) विकसित कर रहे हैं। यह नया शोध प्रणाली में तेजी से या अप्रतिवर्ती परिवर्तन होने से पहले सीमाओं पर केंद्रित है।

क्रिस बाउच वाटरलू विश्वविद्यालय में अनुप्रयुक्त गणित के प्रोफेसर हैं और वह इस शोध पत्र के सह-लेखक हैं।

“हमने पाया कि नया एल्गोरिदम न केवल मौजूदा दृष्टिकोणों की तुलना में टिपिंग पॉइंट्स की भविष्यवाणी करने में अधिक सटीक था, बल्कि यह भी बताया कि टिपिंग पॉइंट के परे किस प्रकार की स्थिति है,” बाउच ने कहा। “इनमें से कई टिपिंग पॉइंट्स अवांछनीय हैं, और हम उन्हें रोकना चाहेंगे अगर हम कर सकते हैं।”

जलवायु परिवर्तन टिपिंग पॉइंट्स

इन विभिन्न जलवायु परिवर्तन टिपिंग पॉइंट्स में आर्कटिक पेरmafrost का पिघलना शामिल हो सकता है, जो मेथेन की बड़ी मात्रा को रिलीज़ कर सकता है जो आगे तेजी से गर्मी का कारण बनता है। इसमें महासागरीय प्रवाह प्रणालियों का टूटना भी शामिल है, जो मौसम पैटर्न में तुरंत परिवर्तन का कारण बन सकता है। एक और संभावना बर्फ की चादर का विघटन है, जो तेजी से समुद्र के स्तर में परिवर्तन का कारण बन सकता है।

शोधकर्ताओं के अनुसार, यह नया दृष्टिकोण इसलिए नवीन है क्योंकि यह एक से अधिक प्रकार के टिपिंग पॉइंट्स के बारे में सीखने के लिए कार्यक्रम किया गया है। इसके बजाय, यह सामान्य रूप से टिपिंग पॉइंट्स की विशेषताओं को सीखता है।

नया एल्गोरिदम एआई और टिपिंग पॉइंट्स के गणितीय सिद्धांतों को हाइब्रिड करने पर आधारित है, जो एक ही तरीके से बेहतर परिणाम देता है। एआई को “संभावित टिपिंग पॉइंट्स के ब्रह्मांड” पर प्रशिक्षित किया जाता है, जिसमें लगभग 500,000 मॉडल शामिल हैं। इसके बाद इसे विभिन्न प्रणालियों में विशिष्ट वास्तविक दुनिया के टिपिंग पॉइंट्स पर परीक्षण किया जाता है, जैसे कि ऐतिहासिक जलवायु कोर नमूने।

टिमोथी लेंटन एक्सेटर विश्वविद्यालय में ग्लोबल सिस्टम्स इंस्टीट्यूट के निदेशक हैं और अध्ययन के अन्य सह-लेखकों में से एक हैं।

“हमारी बेहतर विधि खतरनाक टिपिंग पॉइंट्स के करीब होने पर लाल झंडे उठा सकती है,” लेंटन ने कहा। “जलवायु टिपिंग पॉइंट्स की सुधारित प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करके समाजों को आने वाली चीजों के लिए अनुकूलन और कमजोरता को कम करने में मदद मिल सकती है, भले ही वे इसे टाल न सकें।”

गहरा शिक्षा एल्गोरिदम

शोधकर्ताओं ने गहरे शिक्षा पर भरोसा किया, जो पैटर्न मान्यता और वर्गीकरण में सकारात्मक रूप से प्रभाव डाल रहा है। शोधकर्ताओं ने टिपिंग-पॉइंट्स का पता लगाने को पहली बार एक पैटर्न-मान्यता समस्या में परिवर्तित किया है, और यह टिपिंग पॉइंट से पहले मौजूद पैटर्न का पता लगाने में मदद करता है। इससे एक मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम को यह बताने में मदद मिलती है कि क्या एक टिपिंग पॉइंट आ रहा है।

थॉमस ब्यूरी मैकगिल विश्वविद्यालय में एक पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता हैं और पत्र के अन्य सह-लेखकों में से एक हैं।

“लोग जलवायु प्रणालियों में टिपिंग पॉइंट्स से परिचित हैं, लेकिन पारिस्थितिकी और महामारी विज्ञान और यहां तक कि स्टॉक बाजारों में भी टिपिंग पॉइंट्स हैं,” ब्यूरी ने कहा। “हमने जो सीखा है वह यह है कि एआई जटिल प्रणालियों की एक विस्तृत श्रृंखला में सामान्य टिपिंग पॉइंट्स की विशेषताओं का पता लगाने में बहुत अच्छा है।”

मधुर आनंद शोधकर्ताओं में से एक हैं और गुएल्फ पर्यावरण अनुसंधान संस्थान के निदेशक हैं।

आनंद के अनुसार, विकसित किया गया नया गहरा शिक्षा एल्गोरिदम “बड़े बदलावों की भविष्यवाणी करने की क्षमता के लिए एक गेम-चेंजर है, जिसमें जलवायु परिवर्तन से जुड़े लोग भी शामिल हैं।”

अब टीम एआई को जलवायु परिवर्तन के समकालीन रुझानों के लिए डेटा देगी। हालांकि, आनंद चेतावनी देते हैं कि परिणाम इस बात पर आधारित है कि इन निष्कर्षों का उपयोग कैसे किया जाता है।

“यह निश्चित रूप से हमें एक पैर देता है,” उसने कहा। “लेकिन当然, यह मानवता पर निर्भर करता है कि हम इस ज्ञान के साथ क्या करते हैं। मुझे बस यह आशा है कि ये नए निष्कर्ष समान, सकारात्मक परिवर्तन की ओर ले जाएंगे।”