Հիմնական տանողներ
- AI մոդելները կարող են օգնել կանխատեսել կլիմայի փոփոխությունը, ասում են փորձագետները:
- Նոր AI գործիքը, որը կոչվում է IceNet, կարող է գիտնականներին թույլ տալ ճշգրիտ կանխատեսել Արկտիկայի ծովի սառույցի խորությունը:
-
AI-ն և եղանակի վերլուծությունը կարող են նաև օգնել պայքարել կլիմայի փոփոխության դեմ՝ նվազեցնելով արտանետումները մատակարարման շղթայում:
Քանի որ ապացուցվում է, որ այս ամառ էքստրեմալ եղանակը պայմանավորված է կլիմայի փոփոխությամբ, արհեստական ինտելեկտն օգնում է կանխատեսել, թե որտեղ կփոխվեն պայմանները:
Արհեստական ինտելեկտի նոր գործիքը կարող է գիտնականներին թույլ տալ ավելի ճշգրիտ կանխատեսել Արկտիկայի ծովի սառցե ամիսները դեպի ապագա:IceNet-ը գրեթե 95%-ով ճշգրիտ է կանխատեսում, թե արդյոք ծովի սառույցը կհայտնվի երկու ամիս առաջ, ասում են հետազոտողները: Այն կլիմայի փոփոխության կանխատեսման համար արհեստական ինտելեկտի օգտագործման աճող թվից մեկն է:
«AI-ը զգալիորեն բարելավել է բարդ կլիմայական մոդելների գործարկման արդյունավետությունը, որոնք պատմականորեն հաշվողականորեն ինտենսիվ են եղել»,- Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասաց Harbor Research-ի վերլուծաբան Դանիել Ինտոլուբե-Չմիլը::
Ոչ սառույց, սառույց, երեխա
IceNet-ն աշխատում է արկտիկական ծովի սառույցի ճշգրիտ կանխատեսումներ կատարելու ահռելի մարտահրավերի վրա գալիք սեզոնի համար: Հետազոտողները նկարագրել են, թե ինչպես է աշխատում IceNet-ը Nature Communications ամսագրում հրապարակված վերջին հոդվածում:
«Արկտիկայի օդի մերձմակերևույթի ջերմաստիճանը աճել է երկու-երեք անգամ, քան համաշխարհային միջին ցուցանիշը, մի երևույթ, որը հայտնի է որպես Արկտիկայի ուժեղացում, որը պայմանավորված է մի քանի դրական արձագանքներով», - գրում են հետազոտողները թերթում: «Ջերմաստիճանի բարձրացումն առանցքային դեր է խաղացել Արկտիկայի ծովի սառույցի կրճատման գործում, քանի որ սեպտեմբերին ծովի սառույցի ծավալն այժմ մոտավորապես կեսն է, քան 1979 թվականին, երբ սկսվեցին Արկտիկայի արբանյակային չափումները:«
Ծովի սառույցը դժվար է կանխատեսել, քանի որ դրա բարդ հարաբերությունները վերևում գտնվող մթնոլորտի և ներքևում գտնվող օվկիանոսի հետ, ըստ թերթի հեղինակների: Ի տարբերություն սովորական կանխատեսման համակարգերի, որոնք փորձում են ուղղակիորեն մոդելավորել ֆիզիկայի օրենքները, հետազոտողները IceNet-ը նախագծել են՝ հիմնվելով խորը ուսուցում կոչվող հայեցակարգի վրա: Այս մոտեցման միջոցով մոդելը «սովորում է», թե ինչպես է ծովի սառույցը փոխվում հազարամյակների կլիմայի մոդելավորման տվյալներից, ինչպես նաև տասնամյակների դիտողական տվյալներից՝ կանխատեսելու Արկտիկայի ծովի սառցե ամիսների տարածությունը դեպի ապագա:
«Արկտիկան կլիմայի փոփոխության առաջին գծում գտնվող տարածաշրջան է և վերջին 40 տարիների ընթացքում զգալի տաքացում է տեսել», - նորությունների մեջ ասաց թերթի գլխավոր հեղինակ, BAS AI Lab-ի տվյալների գիտնական Թոմ Անդերսոնը: ազատում. «IceNet-ը ներուժ ունի լրացնելու ծովային սառույցի կանխատեսման հրատապ բացը Արկտիկայի կայունության ջանքերի համար և աշխատում է հազարավոր անգամ ավելի արագ, քան ավանդական մեթոդները»::
AI-ը լայն ցանց է բացում
Այլ AI սիմուլյատորներ նույնպես հետևում են կլիմայի փոփոխությանը: Հետազոտողները օգտագործել են Deep Emulator Network Search տեխնիկան, օրինակ՝ բարելավելու մոդելավորումը, թե ինչպես են մուրը և աերոզոլները արտացոլում և կլանում արևի լույսը: Հետազոտությունը պարզել է, որ էմուլյատորը 2 միլիարդ անգամ ավելի արագ է և ավելի քան 99,999%-ով նույնական է նրանց ֆիզիկական սիմուլյացիայի հետ:
AI-ը և եղանակի վերլուծությունը կարող են նաև օգնել պայքարել կլիմայի փոփոխության դեմ՝ նվազեցնելով արտանետումները մատակարարման շղթայում, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասել է եղանակի կանխատեսման DTN ընկերության փոխնախագահ Ռենի Վանդևեգը::
«Օրինակ, նավագնացության մեջ եղանակի համար օպտիմալացված երթուղին կարող է նվազեցնել արտանետումները մինչև 4%-ով և նվազեցնել վառելիքի սպառումը մինչև 10%, իսկ եղանակային երթուղիները ավիացիոն ոլորտում կարող են կանխել անհարկի վերափոխումները՝ վատ եղանակից խուսափելու համար, կամ պտտվել օդանավակայանի վրա, որը սպասում է վայրէջք կատարել », - ասաց նա:
Ճանապարհային ցանցերի ճշգրիտ կանխատեսումը կարող է նվազեցնել ձմեռային ճանապարհների անհարկի բուժումը՝ նվազեցնելով վնասակար քիմիական նյութերի քանակը, ասաց Վանդենվեգեն։
«Ամբողջ ճանապարհը բուժելու փոխարեն, ճանապարհների սպասարկման բրիգադները կարող են ընտրել ընտրված վայրերը ճանապարհի երկայնքով, որտեղ կան ցուրտ ճանապարհի հատվածներ, կամ նրանք կարող են որոշել, թե արդյոք բուժումն ընդհանրապես անհրաժեշտ է», - ավելացրեց նա::
Մեքենայական ուսուցումը և AI մոդելները գնալով ավելի են օգտագործվում՝ օգնելու հասկանալ CO2-ի և մեթանի արտանետումները, Lifewire-ին տված հարցազրույցում ասաց Եղանակի կանխատեսման WeatherFlow ընկերության գլխավոր գիտաշխատող Մարտի Բելը::
«Մոդելները նաև մեծացնում են մեր ճկունությունը կլիմայի փոփոխության նկատմամբ՝ օգնելով մեզ փոփոխել էներգիայի արտադրության և օգտագործման մեր մոտեցումը», - ասաց Բելը: «Չնայած այս AI հավելվածներից շատերը գործում են մեծ մասշտաբներով կոմունալ էներգիայի բաշխման համակարգերում, մյուսները գործում են տնային տնտեսության մակարդակում, որտեղ ML-ն տեղեկացնում է AI մոդելներին, որոնք ներկառուցված են առօրյա ինտերնետ-օֆ-սարքերում, որոնք ավելի արդյունավետ կառավարում են էներգիայի օգտագործումը տանը»:
