Trí tuệ nhân tạo mới có thể tiết lộ các điểm tới hạn của biến đổi khí hậu

Các nhà nghiên cứu tại Đại học Waterloo đang phát triển một trí tuệ nhân tạo (AI) mới có thể hoạt động như một hệ thống cảnh báo sớm chống lại các điểm tới hạn của biến đổi khí hậu. Nghiên cứu mới này tập trung vào các ngưỡng vượt quá mà sự thay đổi nhanh chóng hoặc không thể đảo ngược xảy ra trong một hệ thống.

Chris Bauch là giáo sư toán học ứng dụng tại Đại học Waterloo và là đồng tác giả của bài báo nghiên cứu.

“Chúng tôi đã tìm thấy rằng thuật toán mới không chỉ có thể dự đoán các điểm tới hạn một cách chính xác hơn so với các phương pháp hiện có mà còn cung cấp thông tin về loại trạng thái nằm ngoài điểm tới hạn,” Bauch nói. “Nhiều điểm tới hạn này là không mong muốn và chúng tôi muốn ngăn chặn chúng nếu có thể.”

Điểm tới hạn của biến đổi khí hậu

Các điểm tới hạn của biến đổi khí hậu này có thể bao gồm sự tan chảy của permafrost ở Bắc Cực, có thể giải phóng một lượng lớn khí methane dẫn đến sự nóng lên nhanh chóng. Nó cũng bao gồm sự sụp đổ của các hệ thống dòng chảy đại dương, có thể dẫn đến sự thay đổi ngay lập tức trong các mô hình thời tiết. Một khả năng khác là sự tan vỡ của các tấm băng, có thể gây ra sự thay đổi mực nước biển nhanh chóng.

Theo các nhà nghiên cứu, phương pháp mới này là một đổi mới vì nó được lập trình để học về nhiều loại điểm tới hạn. Thay vào đó, nó học các đặc điểm của các điểm tới hạn nói chung.

Thuật toán mới dựa trên sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và các lý thuyết toán học về điểm tới hạn, dẫn đến kết quả tốt hơn so với chỉ một phương pháp riêng lẻ. Trí tuệ nhân tạo được đào tạo trên một “vũ trụ các điểm tới hạn có thể xảy ra”, bao gồm khoảng 500.000 mô hình. Sau đó, nó được thử nghiệm trên các điểm tới hạn thực tế trong các hệ thống khác nhau, chẳng hạn như các mẫu lõi khí hậu lịch sử.

Timothy Lenton là giám đốc Viện Hệ thống Toàn cầu tại Đại học Exeter và là một trong những đồng tác giả của nghiên cứu.

“Phương pháp cải tiến của chúng tôi có thể đưa ra các tín hiệu cảnh báo khi chúng ta đang gần một điểm tới hạn nguy hiểm,” Lenton nói. “Cung cấp cảnh báo sớm về các điểm tới hạn của biến đổi khí hậu có thể giúp các xã hội thích nghi và giảm thiểu sự dễ bị tổn thương trước những gì đang đến, ngay cả khi họ không thể tránh nó.”

Thuật toán học sâu

Các nhà nghiên cứu đã dựa vào học sâu, đang ngày càng ảnh hưởng đến việc nhận dạng và phân loại mẫu một cách tích cực. Các nhà nghiên cứu đã chuyển đổi việc phát hiện điểm tới hạn thành một vấn đề nhận dạng mẫu cho lần đầu tiên, và điều này giúp phát hiện các mẫu hiện diện trước một điểm tới hạn. Điều này giúp một thuật toán học máy có thể xác định xem một điểm tới hạn có đang đến hay không.

Thomas Bury là một nhà nghiên cứu sau tiến sĩ tại Đại học McGill và là một trong những đồng tác giả của bài báo.

“Mọi người đều quen thuộc với các điểm tới hạn trong các hệ thống khí hậu, nhưng cũng có các điểm tới hạn trong sinh thái học, dịch tễ học và thậm chí trong thị trường chứng khoán,” Bury nói. “Điều chúng tôi đã học được là trí tuệ nhân tạo rất giỏi trong việc phát hiện các đặc điểm của các điểm tới hạn chung cho nhiều hệ thống phức tạp.”

Madhur Anand là một trong những nhà nghiên cứu và là giám đốc Viện Nghiên cứu Môi trường Guelph.

Theo Anand, thuật toán học sâu mới được phát triển là một “trò chơi thay đổi cho khả năng dự đoán các thay đổi lớn, bao gồm cả những thay đổi liên quan đến biến đổi khí hậu.”

Đội ngũ sẽ hiện đang làm việc để cung cấp cho trí tuệ nhân tạo dữ liệu về các xu hướng hiện đại của biến đổi khí hậu. Tuy nhiên, Anand cảnh báo rằng kết quả dựa trên cách sử dụng những phát hiện này.

“Điều này chắc chắn mang lại cho chúng ta một lợi thế,” cô nói. “Nhưng tất nhiên, điều này phụ thuộc vào loài người về việc chúng ta sử dụng kiến thức này. Tôi chỉ hy vọng rằng những phát hiện mới này sẽ dẫn đến sự thay đổi tích cực và công bằng.”