Folje kryesore
- Modelet e AI mund të ndihmojnë në parashikimin e ndryshimeve klimatike, thonë ekspertët.
- Një mjet i ri i AI i quajtur IceNet mund t'i lejojë shkencëtarët të parashikojnë me saktësi thellësinë e akullit të detit Arktik.
-
AI dhe analizat e motit mund të ndihmojnë gjithashtu në luftimin e ndryshimeve klimatike duke reduktuar emetimet në zinxhirin e furnizimit.
Ndërsa provat shtohen se moti ekstrem këtë verë po nxitet nga ndryshimet klimatike, inteligjenca artificiale po ndihmon në parashikimin se ku do të ndryshojnë kushtet.
Një mjet i ri i AI mund t'i lejojë shkencëtarët të parashikojnë më saktë muajt e akullit të detit Arktik në të ardhmen. IceNet është pothuajse 95% i saktë në parashikimin nëse akulli i detit do të jetë i pranishëm dy muaj përpara, thonë studiuesit. Është një nga përdorimet në rritje të AI në parashikimin e ndryshimeve klimatike.
"AI ka përmirësuar ndjeshëm efikasitetin e drejtimit të modeleve komplekse klimatike që historikisht kanë qenë intensive llogaritëse, " tha Daniel Intolubbe-Chmil, një analist në Harbour Research, në një intervistë për Lifewire.
Pa akull, akull, foshnjë
IceNet po punon për sfidën e frikshme për të bërë parashikime të sakta të akullit të detit Arktik për sezonin e ardhshëm. Studiuesit përshkruan se si funksionon IceNet në një punim të fundit të botuar në revistën Nature Communications.
"Temperaturat e ajrit pranë sipërfaqes në Arktik janë rritur dy deri në tre herë më shumë se mesatarja globale, një fenomen i njohur si përforcim i Arktikut, i shkaktuar nga disa reagime pozitive," shkruajnë studiuesit në gazetë. “Rritja e temperaturave ka luajtur një rol kyç në reduktimin e akullit të detit Arktik, me shtrirjen e akullit të detit të shtatorit tani rreth gjysmën e asaj të vitit 1979 kur filluan matjet satelitore të Arktikut."
Akulli i detit është i vështirë të parashikohet për shkak të marrëdhënies së tij komplekse me atmosferën sipër dhe oqeanin poshtë, sipas autorëve të gazetës. Ndryshe nga sistemet konvencionale të parashikimit që përpiqen të modelojnë ligjet e fizikës drejtpërdrejt, studiuesit projektuan IceNet bazuar në një koncept të quajtur të mësuarit e thellë. Nëpërmjet kësaj qasjeje, modeli "mëson" se si ndryshon akulli i detit nga të dhënat mijëravjeçare të simulimit të klimës, së bashku me dekada të të dhënave vëzhguese, për të parashikuar shtrirjen e muajve të akullit të detit Arktik në të ardhmen.
"Arktiku është një rajon në vijën e parë të ndryshimeve klimatike dhe ka parë ngrohje të konsiderueshme gjatë 40 viteve të fundit," tha në një lajm autori kryesor i gazetës, Tom Andersson, një shkencëtar i të dhënave në BAS AI Lab. lirim. "IceNet ka potencialin për të mbushur një boshllëk urgjent në parashikimin e akullit të detit për përpjekjet e qëndrueshmërisë së Arktikut dhe shkon mijëra herë më shpejt se metodat tradicionale."
AI hedh një rrjet të gjerë
Simuluesit e tjerë të AI po monitorojnë gjithashtu ndryshimin e klimës. Studiuesit kanë shfrytëzuar teknikën e Kërkimit të Rrjetit të Emulatorit të Thellë, për shembull, për të përmirësuar një simulim rreth mënyrës se si bloza dhe aerosolet reflektojnë dhe thithin rrezet e diellit. Hulumtimi zbuloi se emulatori ishte 2 miliardë herë më i shpejtë dhe më shumë se 99,999% identik me simulimin e tyre fizik.
AI dhe analizat e motit gjithashtu mund të ndihmojnë në luftimin e ndryshimeve klimatike duke reduktuar emetimet në zinxhirin e furnizimit, tha Renny Vandewege, një zëvendëspresident në kompaninë e parashikimit të motit DTN, në një intervistë për Lifewire.
"Për shembull, në transportin detar, itinerari i optimizuar për motin mund të reduktojë emetimet deri në 4% dhe të zvogëlojë konsumin e karburantit deri në 10%, dhe itinerari i motit në industrinë e aviacionit mund të parandalojë ridrejtimin e panevojshëm për të shmangur motin e keq, ose duke rrotulluar një aeroport në pritje të uljes, "tha ai.
Parashikimi i saktë për rrjetet rrugore mund të zvogëlojë trajtimin e panevojshëm të rrugëve dimërore, duke reduktuar numrin e kimikateve të dëmshme, tha Vandenwege.
"Në vend që të trajtojnë një rrugë të tërë, ekipet e mirëmbajtjes së rrugëve mund të zgjedhin të trajtojnë vendet e zgjedhura përgjatë një rruge ku ka seksione rrugore me pika të ftohta, ose mund të vendosin nëse trajtimi është fare i nevojshëm," shtoi ai.
Mësimi i makinerisë dhe modelet e AI po përdoren gjithnjë e më shumë për të ndihmuar në kuptimin e emetimeve të CO2 dhe metanit, tha Marty Bell, zyrtari kryesor i shkencës në kompaninë e parashikimit të motit WeatherFlow, në një intervistë për Lifewire.
"Modelet po rrisin gjithashtu elasticitetin tonë ndaj ndryshimeve klimatike duke na ndihmuar të modifikojmë qasjen tonë ndaj prodhimit dhe përdorimit të energjisë," tha Bell. "Ndërsa shumë prej këtyre aplikacioneve të AI operojnë në shkallë të gjerë në sistemet e shpërndarjes së energjisë, të tjerët funksionojnë në nivelin e familjes ku ML informon modelet e AI të ngulitura në pajisjet e përditshme të internetit të gjërave që menaxhojnë në mënyrë më efikase përdorimin e energjisë në shtëpi."
