Nowy AI może ujawnić punkty zwrotne zmian klimatycznych

Naukowcy z University of Waterloo rozwijają nowy sztuczny inteligent (AI), który może działać jako system wczesnego ostrzegania przed punktami zwrotu zmian klimatycznych. Nowe badanie koncentruje się na progach, poza którymi występuje szybka lub nieodwracalna zmiana w systemie.

Chris Bauch jest profesorem matematyki stosowanej na University of Waterloo i współautorem artykułu badawczego.

“Stwierdziliśmy, że nowy algorytm nie tylko może przewidzieć punkty zwrotne z większą dokładnością niż istniejące podejścia, ale również dostarczyć informacje o tym, jaki rodzaj stanu występuje poza punktem zwrotnym”, powiedział Bauch. “Wiele z tych punktów zwrotu jest niepożądanych i chcielibyśmy ich uniknąć, jeśli to możliwe.”

Punkty zwrotne zmian klimatycznych

Różne punkty zwrotne zmian klimatycznych mogą obejmować topnienie arktycznego permafrostu, co mogłoby uwolnić duże ilości metanu, prowadząc do dalszego szybkiego nagrzewania. Obejmuje to również rozpad oceanicznych systemów prądów, co może skutkować natychmiastowymi zmianami w wzorcach pogodowych. Inną możliwością jest rozpad lodowców, który mógłby spowodować szybką zmianę poziomu morza.

Według naukowców, nowe podejście jest innowacyjne, ponieważ zostało zaprogramowane do nauki o więcej niż jednym rodzaju punkcie zwrotnym. Zamiast tego, uczy się ono cech punktów zwrotu w ogóle.

Nowy algorytm opiera się na połączeniu sztucznej inteligencji i matematycznych teorii punktów zwrotu, co daje lepsze wyniki niż jeden z tych metod zastosowanych oddzielnie. AI jest szkolony na “uniwersum możliwych punktów zwrotu”, które obejmuje około 500 000 modeli. Następnie jest testowany na konkretnych punktach zwrotu w różnych systemach, takich jak historyczne próbki rdzeniowe klimatyczne.

Timothy Lenton jest dyrektorem Global Systems Institute na University of Exeter i jednym z innych współautorów badania.

“Nasza ulepszona metoda może podnieść czerwone flagi, gdy jesteśmy blisko niebezpiecznego punktu zwrotnego”, powiedział Lenton. “Dostarczanie ulepszonego wczesnego ostrzegania przed punktami zwrotu klimatycznymi może pomóc społecznościom w adaptacji i zmniejszeniu ich podatności na to, co nadchodzi, nawet jeśli nie mogą go uniknąć.”

Głęboki algorytm uczenia

Naukowcy oparli się na głębokim uczeniu, które coraz bardziej wpływa na rozpoznawanie wzorców i klasyfikację w pozytywny sposób. Naukowcy przekształcili wykrywanie punktów zwrotu w problem rozpoznawania wzorców dla AI, co pozwala na wykrywanie wzorców, które występują przed punktem zwrotnym. To z kolei pomaga algorytmowi maszynowego uczenia się określić, czy punkt zwrotny jest blisko.

Thomas Bury jest naukowcem w McGill University i jednym z innych współautorów artykułu.

“Ludzie są zaznajomieni z punktami zwrotu w systemach klimatycznych, ale są punkty zwrotu w ekologii i epidemiologii, a nawet na rynkach giełdowych”, powiedział Bury. “To, czego się nauczyliśmy, to fakt, że AI jest bardzo dobry w wykrywaniu cech punktów zwrotu, które są wspólne dla wielu złożonych systemów.”

Madhur Anand jest jednym z naukowców i dyrektorem Guelph Institute for Environmental Research.

Według Anand, nowo opracowany algorytm głębokiego uczenia jest “zmianą gry dla możliwości przewidywania dużych zmian, w tym tych związanych ze zmianą klimatu”.

Zespół będzie teraz pracował nad tym, aby dać AI dane na temat współczesnych trendów zmian klimatycznych. Jednak Anand ostrzega, że wynik zależy od tego, jak będą wykorzystywane te odkrycia.

“Zdecydowanie daje nam przewagę”, powiedziała. “Ale oczywiście, to zależy od ludzkości, co zrobimy z tą wiedzą. Tylko mam nadzieję, że te nowe odkrycia doprowadzą do równych, pozytywnych zmian.”