Нова система штучного інтелекту може розкрити точки зміни клімату

Дослідники Університету Ватерлоо розробляють нову систему штучного інтелекту (AI), яка може виступати як система раннього попередження про точки зміни клімату. Нові дослідження зосереджені на порогах, за якими відбувається швидка або необоротна зміна в системі.

Кріс Бауч – професор прикладної математики в Університеті Ватерлоо, і він є співавтором дослідження.

“Ми виявили, що новий алгоритм не тільки може передбачити точки зміни більш точно, ніж існуючі підходи, але також надає інформацію про те, який тип стану лежить за цією точкою”, – сказав Бауч. “Багато з цих точок зміни є нежаданими, і ми хотіли б запобігти їм, якщо це можливо”.

Точки зміни клімату

Ці різні точки зміни клімату можуть включати танення арктичного перmafrostу, яке може вивільнити велику кількість метану, що призведе до подальшого швидкого нагрівання. Це також включає розклад системи океанічних течій, який може призвести до негайних змін у погодних умовах. Інша можливість – розкладання льодовиків, яке може викликати швидку зміну рівня моря.

За словами дослідників, цей новий підхід є інноваційним, оскільки він був запрограмований на вивчення не одного типу точки зміни, а характеристик точок зміни в цілому.

Новий алгоритм заснований на поєднанні штучного інтелекту та математичних теорій точок зміни, що дає кращі результати, ніж кожен з цих методів окремо. Штучний інтелект тренується на “універсі можливих точок зміни”, який включає близько 500 000 моделей. Потім його тестують на конкретних реальних точках зміни в різних системах, таких як історичні кліматичні проби.

Тімоті Лентон – директор Інституту глобальних систем Університету Ексетера і один з інших співавторів дослідження.

“Наш покращений метод може підняти червоні прапори, коли ми наближаємось до небезпечної точки зміни”, – сказав Лентон. “Надання покращеного раннього попередження про точки зміни клімату може допомогти суспільствам адаптуватися та зменшити свою вразливість до того, що відбувається, навіть якщо вони не можуть уникнути цього”.

Глибокий алгоритм навчання

Дослідники покладалися на глибоке навчання, яке все більше впливає на розпізнавання та класифікацію закономірностей позитивним чином. Дослідники вперше перетворили виявлення точок зміни на проблему розпізнавання закономірностей для штучного інтелекту, що допомагає виявити закономірності, які присутні до точки зміни. Це, в свою чергу, допомагає алгоритму машинного навчання визначити, чи наближається точка зміни.

Томас Бері – постдокторант Макгілльського університету і ще один зі співавторів статті.

“Люди знайомі з точками зміни в кліматичних системах, але є точки зміни в екології та епідеміології, а навіть на фондових ринках”, – сказав Бері. “Ми дізналися, що штучний інтелект дуже добре виявляє ознаки точок зміни, які є спільними для широкого спектра складних систем”.

Мадхур Ананд – ще один з дослідників і директор Інституту екологічних досліджень Гуельфа.

За словами Ананд, новий розроблений алгоритм глибокого навчання є “граю-changing для можливості передбачення великих змін, включаючи ті, що пов’язані з зміною клімату”.

Команда тепер працюватиме над тим, щоб надати штучному інтелекту дані про сучасні тенденції зміни клімату. Однак Ананд застерігає, що результат залежить від того, як будуть використані ці висновки.

“Це точно дає нам певну перевагу”, – сказала вона. “Але, звичайно, все залежить від людини щодо того, що ми робимо з цим знанням. Я просто сподіваюся, що ці нові висновки приведуть до справедливих, позитивних змін”.