新しいAIが気候変動の転換点を明らかにする

ウォータールー大学の研究者は、気候変動の転換点に対する早期警戒システムとして機能する新しい人工知能（AI）を開発中である。新しい研究は、システムで急激なまたは不可逆的な変化が発生するしきい値に焦点を当てている。

クリス・バウチはウォータールー大学の応用数学の教授であり、研究論文の共同著者である。

「新しいアルゴリズムは、既存のアプローチよりも転換点をより正確に予測するだけでなく、転換点の先にある状態の種類についての情報も提供することができた」とバウチは述べた。「これらの多くの転換点は望ましくないものであり、可能であればそれらを防ぎたい。」

気候変動の転換点

これらの気候変動の転換点には、メタンを大量に放出してさらに急速な加熱を引き起こす可能性のある北極の永久凍土の融解が含まれる。他には、気象パターンの急激な変化を引き起こす可能性のある海洋の海流システムの崩壊や、急速な海面上昇を引き起こす可能性のある氷床の崩壊も含まれる。

研究者によると、この新しいアプローチは、1つの種類の転換点についてではなく、転換点の特性を一般的に学習するようにプログラムされているという点で革新的なものである。

新しいアルゴリズムは、AIと転換点の数学理論を組み合わせたものであり、単独の方法だけでは得られないより良い結果をもたらす。AIは、約50万個のモデルを持つ「転換点の可能な宇宙」に基づいて訓練されており、歴史的な気候コアサンプルなどの実世界の転換点にテストされている。

ティモシー・レントンはエクセター大学のグローバルシステム研究所のディレクターであり、研究の共同著者の一人である。

「私たちの改良された方法は、危険な転換点に近づいているときに警告信号を上げることができる」とレントンは述べた。「気候の転換点に対する改良された早期警戒は、社会が適応し、避けることができないものに対する脆弱性を減らすのに役立つ可能性がある。」

ディープラーニングアルゴリズム

研究者は、パターン認識と分類に肯定的な影響を与えているディープラーニングに頼った。研究者は、転換点の検出をパターン認識の問題に変換し、転換点の前に存在するパターンを検出するのを助けた。これにより、マシンラーニングアルゴリズムが転換点が近づいているかどうかを判断することができる。

トーマス・バリーはマギル大学のポスドク研究者であり、研究論文の共同著者の一人である。

「人々は気候システムの転換点に慣れていますが、生態学や疫学、さらには株式市場にも転換点がある」とバリーは述べた。「私たちが学んだことは、AIは、多くの複雑なシステムに共通する転換点の特徴を検出するのに非常に優れているということである。」

マドゥル・アナンドは研究者の一人であり、グエルフ環境研究研究所のディレクターである。

アナンドによると、新しく開発されたディープラーニングアルゴリズムは、「大きな変化、特に気候変動に関連する変化を予測する能力にとって、ゲームチェンジャーである」という。

チームは、AIに気候変動の最新の傾向に関するデータを提供する作業に取り組む予定である。しかし、アナンドは、これらの発見がどのように利用されるかによって結果が決まることを警告している。

「これは私たちに優位性を与えてくれる」と彼女は述べた。「しかし、もちろん、人間がこれらの知識をどのように利用するかによって決まる。私たちは、これらの新しい発見が公平で、前向きな変化につながることを希望する。」