ใหม่ AI อาจเปิดเผยจุดเปลี่ยนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

นักวิจัยที่มหาวิทยาลัยวอเตอร์ลู正在พัฒนา AI ใหม่ที่สามารถใช้เป็นระบบเตือนล่วงหน้าสำหรับการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศจุดเปลี่ยน การวิจัยใหม่นี้ มุ่งเน้นไปที่ขอบเขตที่เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วหรือไม่สามารถกลับเปลี่ยนได้ในระบบ.

Chris Bauch เป็นศาสตราจารย์ด้านคณิตศาสตร์ประยุกต์ที่มหาวิทยาลัยวอเตอร์ลู และเป็นผู้เขียนร่วมของเอกสารวิจัย

“เราพบว่าแอลกอริทึมใหม่สามารถคาดการณ์จุดเปลี่ยนได้อย่างแม่นยำมากกว่าวิธีการที่มีอยู่ และให้ข้อมูลเกี่ยวกับประเภทของสถานะที่อยู่หลังจุดเปลี่ยน” Bauch กล่าว “จุดเปลี่ยนหลายจุดไม่พึงประสงค์ และเราต้องการป้องกันไม่ให้เกิดขึ้นหากเป็นไปได้”

จุดเปลี่ยนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

จุดเปลี่ยนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่หลากหลายสามารถรวมถึงการละลายของพื้นเย็นในอาร์กติก ซึ่งสามารถปล่อยก๊าซมีเทนจำนวนมากที่ทำให้เกิดการเพิ่มขึ้นของอุณหภูมิอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้ยังรวมถึงการล่มสลายของระบบกระแสน้ำในมหาสมุทร ซึ่งสามารถทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศในทันที ความเป็นไปได้อีกอย่างหนึ่งคือการแตกสลายของแผ่นน้ำแข็ง ซึ่งสามารถทำให้เกิดการเปลี่ยนแปลงระดับน้ำทะเลอย่างรวดเร็ว

ตามนักวิจัย วิธีการใหม่นี้เป็นนวัตกรรมที่ได้รับโปรแกรมมาเพื่อเรียนรู้เกี่ยวกับจุดเปลี่ยนมากกว่าหนึ่งประเภท แต่เรียนรู้ลักษณะของจุดเปลี่ยนโดยทั่วไป

แอลกอริทึมใหม่นี้เป็น基于การผสมผสาน AI และทฤษฎีทางคณิตศาสตร์ของจุดเปลี่ยน ซึ่งให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าวิธีการเดียวๆ แอลกอริทึมได้รับการฝึกอบรมบน “จักรวาลของจุดเปลี่ยนที่เป็นไปได้” ซึ่งรวมถึงแบบจำลองประมาณ 500,000 แบบ จากนั้นจะถูกทดสอบบนจุดเปลี่ยนที่เฉพาะเจาะจงในระบบโลก เช่น ตัวอย่างแก่น้ำแข็งที่มีประวัติ

Timothy Lenton เป็นผู้อำนวยการของสถาบันระบบโลกที่มหาวิทยาลัยเอ็กซิเตอร์ และเป็นผู้เขียนร่วมของการศึกษา

“วิธีการที่ดีขึ้นของเราอาจทำให้เกิดสัญญาณเตือนเมื่อเรากำลังใกล้จะถึงจุดเปลี่ยนที่อันตราย” Lenton กล่าว “การให้การเตือนล่วงหน้าที่ดีขึ้นเกี่ยวกับจุดเปลี่ยนของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศสามารถช่วยให้สังคมปรับตัวและลดความอ่อนไหวต่อสิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้น แม้ว่าจะไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้”

แอลกอริทึมการเรียนรู้ลึก

นักวิจัยได้พึ่งพาการเรียนรู้ลึก ซึ่งมีผลกระทบอย่างมากต่อการรู้จำรูปแบบและการจำแนกประเภทในเชิงบวก นักวิจัยได้แปลงการตรวจจับจุดเปลี่ยนเป็นปัญหาในการรู้จำรูปแบบสำหรับครั้งแรก ซึ่งช่วยในการตรวจจับรูปแบบที่มีอยู่ก่อนจุดเปลี่ยน ซึ่งจะช่วยให้แอลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถบอกได้ว่าจุดเปลี่ยนกำลังจะเกิดขึ้น

Thomas Bury เป็นนักวิจัยหลังปริญญาเอกที่มหาวิทยาลัยแมคกิลล์ และเป็นผู้เขียนร่วมของเอกสาร

“คนส่วนใหญ่คุ้นเคยกับจุดเปลี่ยนในระบบสภาพภูมิอากาศ แต่มีจุดเปลี่ยนในนิเวศวิทยาและวิทยาการระบาดและแม้แต่ในตลาดหุ้น” Bury กล่าว “สิ่งที่เรียนรู้คือ AI มีความสามารถในการตรวจจับคุณลักษณะของจุดเปลี่ยนที่พบได้ทั่วไปในระบบที่ซับซ้อน

Madhur Anand เป็นนักวิจัยอีกคนหนึ่งและผู้อำนวยการของสถาบันวิจัยสิ่งแวดล้อม Guelph

ตาม Anand แอลกอริทึมการเรียนรู้ลึกที่พัฒนาขึ้นใหม่นี้เป็น “เกมเชนเจอร์สำหรับการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ รวมถึงการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ”

ทีมจะทำงานเพื่อให้ AI ได้รับข้อมูลเกี่ยวกับแนวโน้มร่วมสมัยของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อย่างไรก็ตาม Anand เตือนว่าผลลัพธ์ขึ้นอยู่กับว่าผลการวิจัยเหล่านี้ถูกใช้อย่างไร

“มันให้เราได้เปรียบอย่างแน่นอน” เธอกล่าว “แต่แน่นอนว่ามันขึ้นอยู่กับมนุษย์ในแง่ของสิ่งที่เราทำด้วยความรู้นี้ ฉันหวังว่าผลการวิจัยใหม่เหล่านี้จะนำไปสู่การเปลี่ยนแปลงที่เท่าเทียมและเป็นบวก”