Yeni AI İklim Değişikliği Nokta Atışlarını Açığa Çıkarmaya Yarayabilir

Waterloo Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, iklim değişikliği noktalarına karşı erken uyarı sistemi olarak görev yapacak yeni bir yapay zeka (AI) geliştiriyorlar. Yeni araştırma, bir sistemdeki hızlı veya geri dönülmez değişiklikler meydana gelen eşiklerin ötesine odaklanıyor.

Chris Bauch, Waterloo Üniversitesi’nde uygulamalı matematik profesörü ve araştırma makalesinin ortak yazarı.

“Yeni algoritmanın, mevcut yaklaşımlardan daha doğru bir şekilde nokta atışlarını tahmin edebildiğini ve ayrıca nokta atışlarının ötesindeki durum hakkında bilgi sağlayabildiğini keşfettik” dedi Bauch. “Bu nokta atışlarının çoğu istenmeyen ve önlemek istiyoruz.”

İklim Değişikliği Nokta Atışları

Bu çeşitli iklim değişikliği noktalarına, eriyen Arktik permafrost dahildir ve bu, daha fazla hızlı ısınmaya yol açabilecek büyük miktarda metan salımına neden olabilir. Ayrıca, hava koşullarında anında değişikliklere neden olabilecek okyanus akıntı sistemlerinin çökmesi de dahildir. Bir başka olasılık da, hızlı deniz seviyesi değişikliğine neden olabilecek buzul parçalanmasıdır.

Araştırmacılara göre, bu yeni yaklaşım, birden fazla nokta atış türünü öğrenmeye programlandığı için yenilikçi.

Yeni algoritma, AI ve nokta atışlarının matematiksel teorilerini birleştirerek, tek başına bir yöntemden daha iyi sonuçlar elde ediyor. AI, yaklaşık 500.000 model içeren “mümkün nokta atışları evreni” üzerinde eğitiliyor ve sonra çeşitli sistemlerdeki gerçek dünya nokta atışlarında, tarihi iklim çekirdek örneklerinde test ediliyor.

Timothy Lenton, Exeter Üniversitesi’ndeki Küresel Sistemler Enstitüsü müdürü ve çalışmanın diğer ortak yazarlarından biri.

“Geliştirilmiş yöntemimiz, tehlikeli bir nokta atışına yaklaştığımızda kırmızı bayraklar gösterebilir” dedi Lenton. “İklim nokta atışlarının gelişmiş erken uyarısını sağlayarak, toplumlara neler geldiğine karşı adaptasyonlarını ve savunmasızlıklarını azaltmalarını yardımcı olabiliriz, hatta önleyemesek bile.”

Derin Öğrenme Algoritması

Araştırmacılar, desen tanıma ve sınıflandırma konusunda olumlu bir şekilde etkileyen derin öğrenmeyi kullandılar. Araştırmacılar, ilk kez nokta atışını algılama sorununu bir desen tanıma problemine dönüştürdüler ve bu, bir nokta atışından önce mevcut desenlerin belirlenmesine yardımcı oluyor. Bu da, bir makine öğrenme algoritmasının bir nokta atışının olup olmadığını söyleyebilmesini sağlıyor.

Thomas Bury, McGill Üniversitesi’nde doktora sonrası araştırmacı ve makalenin diğer ortak yazarlarından biri.

“İnsanlar iklim sistemlerindeki nokta atışlarına aşinadır, ancak ekolojide, epidemiyolojide ve hatta hisse senedi piyasalarında da nokta atışları vardır” dedi Bury. “Öğrendiğimiz şey, AI’nin geniş bir komplex sistemler yelpazesinde ortak olan nokta atışlarının özelliklerini tespit etmede çok iyi olduğudur.”

Madhur Anand, araştırmacılar arasında yer alıyor ve Guelph Çevre Araştırma Enstitüsü müdürü.

Anand’a göre, geliştirilen yeni derin öğrenme algoritması, “büyük değişiklikleri, iklim değişikliği ile ilgili olanları da dahil olmak üzere öngörme yeteneği için bir oyun değiştirici.”

Ekibin şimdi AI’ye iklim değişikliği güncel trendleri vermesi gerekiyor. Ancak Anand, bu bulguların nasıl kullanıldığına bağlı olarak sonuçların ortaya çıkacağını uyarıyor.

“Bu kesinlikle bize bir avantaj sağlıyor” dedi. “Ancak elbette, bu bilgiyle ne yapacağımıza insanlık karar verecek. Sadece bu yeni bulguların adil, olumlu değişikliklere yol açmasını umuyorum.”