1Интересное
- Разрушительные лесные пожары вызывают рекордные выбросы в Северном полушарии | Всемирная метеорологическая организация
- Изменение климата приводит к увеличению числа экстремальных погодных явлений, но заблаговременные предупреждения спасают жизни
- Научный руководитель Гидрометцентра России Р.М. Вильфанд призвал улучшить систему прогнозов погоды
- Подробности
- Категория: Разное
13 октября 2020г.
Поможет ли искусственный интеллект остановить изменение климата?
Все большее число гаджетов и сервисов использует технологии искусственного интеллекта (ИИ), который постепенно проникает во все сферы нашей жизни. Ученые, предприниматели и госсектор доверяют ИИ решение самых актуальных проблем современного общества. Одной из них является понимание характера климатических процессов и возможных сценариев их развития. Уже сегодня технологии помогают нам систематизировать большой объем данных. На этом фоне возникает вопрос: а можно ли использовать их и для того, чтобы смягчить последствия изменения климата и адаптироваться к новой реальности?
«Говоря об ИИ, мы часто имеем в виду машинное обучение (МО), которое представляет собой набор алгоритмов, способных «обучаться» на основе данных, ― говорит д-р Дэвид Ролник, доцент Пенсильванского университета. ― В принципе, ИИ не будет работать лучше людей, но он будет намного быстрее, будет способен выявлять закономерности, анализируя огромные объемы данных». Именно эта способность мгновенно обрабатывать большие массивы данных, систематизировать информацию и находить взаимосвязи сделала ИИ инструментом, который радикальным образом изменил правила игры во всех отраслях экономики.
Все это относится и к климатологии и мониторингу изменения климата. Объем климатических данных, собираемый спутниками, достиг беспрецедентных масштабов. Прогнозы погоды составляются с высочайшей степенью детализации. В климатические модели и сценарии все еще закладывается множество факторов неопределенности. Ученые используют ИИ для обработки и систематизации большого массива данных и составления более точных прогнозов, которые позволят обществу и окружающей среде адаптироваться к будущей реальности. «МО позволяет научиться сложному поведению на основе набора данных без понимания сути физических явлений, ― объясняет д-р Питер Дюбен, научный сотрудники ЕЦСПП. ― Чем больше данных, тем лучше инструменты. По мере накопления информации инструменты машинного обучения будут становиться лучше и лучше. Это означает, что эти инструменты будут приносить все больше пользы для ученых».