Kunstig intelligens kan blive indstillet til at afsløre vendepunkter for klimaændringer

Forskere udvikler kunstig intelligens, der kan vurdere vendepunkter for klimaændringer. Deep learning -algoritmen kunne fungere som et system til tidlig advarsel mod løbende klimaforandringer.

Chris Bauch, professor i anvendt matematik ved University of Waterloo, er medforfatter til et nyligt forskningsartikel, der rapporterer resultater om den nye deep-learning-algoritme. Forskningen ser på tærskler, ud over hvilke hurtige eller irreversible ændringer sker i et system, Sagde Bauch. "Vi fandt ud af, at den nye algoritme ikke kun var i stand til at forudsige vippepunkterne mere præcist end eksisterende tilgange, men også give oplysninger om, hvilken type stat der ligger uden for vippepunktet, "Bauch sagde." Mange af disse vendepunkter er uønskede, og vi vil gerne forhindre dem, hvis vi kan. "

Nogle vendepunkter, der ofte er forbundet med løbende klimaforandringer, omfatter smeltning af arktisk permafrost, som kunne frigive massemængder af metan og anspore til yderligere hurtig opvarmning; nedbrydning af havstrømssystemer, hvilket kan føre til næsten øjeblikkelige ændringer i vejrmønstre; eller opløsning af iskapper, hvilket kan føre til hurtige ændringer i havniveauet.

Den innovative tilgang med denne AI, ifølge forskerne, er, at det var programmeret til at lære ikke kun om en type vendepunkt, men karakteristika ved vendepunkter generelt.

Fremgangsmåden får sin styrke ved at hybridisere AI og matematiske teorier om vippepunkter, opnå mere end begge metoder kunne alene. Efter at have trænet AI om, hvad de karakteriserer som et "univers af mulige vippepunkter", der omfattede omkring 500, 000 modeller, forskerne testede det på specifikke virkelige vendepunkter i forskellige systemer, herunder historiske klimakerneprøver.

"Vores forbedrede metode kan løfte røde flag, når vi er tæt på et farligt vendepunkt, "sagde Timothy Lenton, direktør for Global Systems Institute ved University of Exeter og en af ​​undersøgelsens medforfattere. "At give forbedret tidlig advarsel om klimapunkter kan hjælpe samfund med at tilpasse sig og reducere deres sårbarhed over for det, der kommer, selvom de ikke kan undgå det. "

Dyb læring gør store fremskridt inden for mønstergenkendelse og klassificering, med forskerne, for første gang, konverterede vippepunktsdetektering til et mønstergenkendelsesproblem. Dette gøres for at forsøge at opdage de mønstre, der opstår før et vendepunkt og få en maskinlæringsalgoritme til at sige, om der kommer et vendepunkt.

"Folk er bekendt med vendepunkter i klimasystemer, men der er vendepunkter inden for økologi og epidemiologi og endda på aktiemarkederne, "sagde Thomas Bury, en postdoktor ved McGill University og en anden af ​​medforfatterne på papiret. "Det, vi har lært, er, at AI er meget god til at opdage funktioner ved tippunkter, der er fælles for en lang række komplekse systemer."

Den nye deep learning-algoritme er en "game-changer for evnen til at forudse store skift, herunder dem, der er forbundet med klimaændringer, "sagde Madhur Anand, en anden af ​​forskerne på projektet og direktør for Guelph Institute for Environmental Research.

Nu hvor deres AI har lært, hvordan vippepunkter fungerer, holdet arbejder på den næste fase, hvilket skal give den data for nutidige tendenser inden for klimaændringer. Men Anand udsendte et advarselsord om, hvad der kan ske med sådan viden.

"Det giver os bestemt et ben op, "sagde hun." Men selvfølgelig, det er op til menneskeheden, hvad vi gør med denne viden. Jeg håber bare, at disse nye fund vil føre til rimelige, positiv forandring. "

Papiret "Deep learning for tidlige advarselssignaler om vendepunkter, "af Bauch, Lenton, Begrave, Anand og medforfattere R. I. Sujith, Induja Pavithran, og Marten Scheffer, blev offentliggjort i tidsskriftet Procedurer fra National Academy of Sciences ( PNAS ).