Keeawayt
- Tekoälymallit voivat auttaa ennustamaan ilmastonmuutosta, asiantuntijat sanovat.
- Uusi IceNet-niminen tekoälytyökalu voisi antaa tutkijoille mahdollisuuden ennustaa tarkasti arktisen merijään syvyyden.
-
Tekoäly ja sääanalytiikka voivat myös auttaa torjumaan ilmastonmuutosta vähentämällä päästöjä toimitusketjussa.
Koska todisteet lisääntyvät siitä, että tämän kesän äärimmäiset säät ovat ilmastonmuutoksen aiheuttamia, tekoäly auttaa ennustamaan, mihin olosuhteet muuttuvat.
Uuden tekoälytyökalun avulla tutkijat voivat ennustaa tarkemmin arktisen merijääkuukausia tulevaisuuteen. IceNet ennustaa lähes 95 prosentin tarkkuudella, onko merijäätä kaksi kuukautta eteenpäin, tutkijat sanovat. Se on yksi lisääntyvistä tekoälyn käyttötavoista ilmastonmuutoksen ennustamisessa.
"Tekoäly on merkittävästi parantanut monimutkaisten ilmastomallien tehokkuutta, jotka ovat historiallisesti olleet laskennallisesti intensiivisiä", Harbour Researchin analyytikko Daniel Intolubbe-Chmil kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa.
Ei jäätä, jäätä, vauva
IceNet työskentelee v altavan haasteen parissa tehdä tarkkoja arktisen merijääennusteita tulevalle kaudelle. Tutkijat kuvailivat IceNetin toimintaa äskettäin Nature Communications -lehdessä julkaistussa artikkelissa.
"Arktisella alueella lähellä pintaa oleva ilman lämpötila on noussut kahdesta kolmeen kertaan nopeammin kuin maapallon keskiarvo, ilmiö, joka tunnetaan arktisena vahvistumisena ja joka johtuu useista positiivisista palautteista", tutkijat kirjoittivat lehdessä. "Lämpötilojen nousulla on ollut keskeinen rooli arktisen merijään vähentämisessä, sillä syyskuun merijään laajuus on nyt noin puolet vuodesta 1979, jolloin arktisen alueen satelliittimittaukset aloitettiin."
Merijäätä on vaikea ennustaa, koska sillä on monimutkainen suhde yllä olevaan ilmakehään ja alla olevaan v altamereen, paperin tekijöiden mukaan. Toisin kuin perinteiset ennustejärjestelmät, jotka yrittävät mallintaa fysiikan lakeja suoraan, tutkijat suunnittelivat IceNetin syväoppimisen konseptin pohj alta. Tämän lähestymistavan avulla malli "oppii" kuinka merijää muuttuu tuhansien vuosien ilmastosimulaatiotiedoista sekä vuosikymmenien havaintotiedoista, jotta voidaan ennustaa arktisen merijään laajuus tulevina kuukausina.
"Arktinen alue on ilmastonmuutoksen etulinjassa, ja se on kokenut huomattavan lämpenemisen viimeisen 40 vuoden aikana", lehden johtava kirjoittaja Tom Andersson, BAS AI Labin datatieteilijä, sanoi uutisessa. vapauttaa. "IceNetillä on potentiaalia täyttää kiireellinen aukko merijään ennustamisessa arktisten kestävyysponnistelujen kann alta, ja se toimii tuhansia kertoja nopeammin kuin perinteiset menetelmät."
AI lähettää laajan verkon
Myös muut tekoälysimulaattorit pitävät silmällä ilmastonmuutosta. Tutkijat ovat hyödyntäneet Deep Emulator Network Search -tekniikkaa esimerkiksi parantaakseen simulaatiota siitä, miten noki ja aerosolit heijastavat ja absorboivat auringonvaloa. Tutkimuksessa havaittiin, että emulaattori oli 2 miljardia kertaa nopeampi ja yli 99,999 % identtinen fyysisen simulaation kanssa.
Tekoäly ja sääanalytiikka voivat myös auttaa torjumaan ilmastonmuutosta vähentämällä päästöjä toimitusketjussa, Renny Vandewege, sääennusteyrityksen DTN:n varatoimitusjohtaja, kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa.
"Esimerkiksi merenkulussa sään mukaan optimoitu reititys voi vähentää päästöjä jopa 4 % ja polttoaineen kulutusta jopa 10 %, ja ilmailualan sääreititys voi estää tarpeettoman uudelleenreitityksen huonon sään välttämiseksi, tai kiertää lentokenttää odottamassa laskeutumista", hän sanoi.
Tieverkkojen tarkka ennustaminen voi vähentää talviteiden tarpeetonta käsittelyä ja vähentää haitallisten kemikaalien määrää, Vandenwege sanoi.
"Tien kunnossapitotyöntekijät voivat käsitellä koko ajoradan sijasta valittuja paikkoja, joissa on kylmiä tieosuuksia, tai he voivat päättää, onko hoito ollenkaan tarpeen", hän lisäsi.
Koneoppimista ja tekoälymalleja käytetään yhä enemmän CO2- ja metaanipäästöjen ymmärtämiseen, Marty Bell, sääennustusyrityksen WeatherFlow'n tiedejohtaja, kertoi Lifewirelle sähköpostihaastattelussa.
"Mallit lisäävät myös vastustuskykyämme ilmastonmuutokseen auttamalla meitä muokkaamaan lähestymistapaamme energian tuotantoon ja käyttöön", Bell sanoi. "Vaikka monet näistä tekoälysovelluksista toimivat suuressa mittakaavassa sähkönjakelujärjestelmissä, toiset toimivat kotitalouksien tasolla, missä ML tiedottaa tekoälymalleille, jotka on upotettu jokapäiväisiin esineiden internet-laitteisiin, jotka hallitsevat tehokkaammin talon energiankäyttöä."
