Asosiy takliflar
- AI modellari iqlim oʻzgarishini bashorat qilishga yordam beradi, deydi ekspertlar.
- IceNet nomli yangi sun'iy intellekt vositasi olimlarga Arktika dengizidagi muz chuqurligini aniq prognoz qilish imkonini beradi.
-
AI va ob-havo tahlili ham ta'minot zanjiridagi chiqindilarni kamaytirish orqali iqlim o'zgarishiga qarshi kurashishga yordam beradi.
Bu yil yozgi ekstremal ob-havo iqlim oʻzgarishiga sabab boʻlayotgani isbotlanganidek, sunʼiy intellekt sharoit qayerga oʻzgarishini bashorat qilishga yordam beradi.
Yangi sun'iy intellekt vositasi olimlarga Arktikadagi dengiz muzlarini kelgusi oylarda aniqroq bashorat qilish imkonini beradi. Tadqiqotchilarning ta'kidlashicha, IceNet ikki oy oldin dengiz muzining mavjudligini bashorat qilishda deyarli 95% aniq. Bu iqlim o‘zgarishini bashorat qilishda sun’iy intellektdan foydalanish soni ortib bormoqda.
"AI tarixida hisoblash intensiv bo'lgan murakkab iqlim modellarini boshqarish samaradorligini sezilarli darajada oshirdi", dedi Harbor Research tahlilchisi Daniel Intolubbe-Chmil Lifewire'ga elektron pochta orqali bergan intervyusida.
Muz, muz, chaqaloq
IceNet kelgusi mavsum uchun Arktika dengiz muzining toʻgʻri prognozlarini tuzishdek qiyin vazifa ustida ishlamoqda. Tadqiqotchilar Nature Communications jurnalida chop etilgan yaqinda chop etilgan maqolada IceNet qanday ishlashini tasvirlab berishdi.
“Arktikada er yuzasiga yaqin havo harorati global oʻrtacha koʻrsatkichdan ikki-uch baravarga oshdi, bu Arktikaning kuchayishi deb nomlanuvchi hodisa, bir necha ijobiy fikr-mulohazalar tufayli yuzaga keldi”, deb yozadi tadqiqotchilar maqolada. “Haroratning ko‘tarilishi Arktika dengiz muzining qisqarishida muhim rol o‘ynadi, sentabr oyidagi dengiz muzining darajasi Arktikani sun’iy yo‘ldosh orqali o‘lchash boshlangan 1979 yildagining yarmiga teng."
Dengiz muzini prognoz qilish qiyin, chunki uning yuqoridagi atmosfera va pastdagi okean bilan murakkab aloqasi bor, deydi maqola mualliflari. Fizika qonunlarini to'g'ridan-to'g'ri modellashtirishga harakat qiladigan an'anaviy prognozlash tizimlaridan farqli o'laroq, tadqiqotchilar IceNet-ni chuqur o'rganish deb ataladigan kontseptsiya asosida ishlab chiqdilar. Ushbu yondashuv orqali model dengiz muzining ming yillik iqlim simulyatsiyasi maʼlumotlari va oʻn yillik kuzatuv maʼlumotlari asosida kelajakdagi Arktikadagi dengiz muzlari hajmini bashorat qilish uchun qanday oʻzgarishini “oʻrganadi”.
“Arktika iqlim oʻzgarishining oldingi chizigʻida joylashgan mintaqa boʻlib, soʻnggi 40 yil ichida sezilarli isish kuzatildi”, dedi gazetaning bosh muallifi, BAS AI laboratoriyasining maʼlumot olimi Tom Andersson. ozod qilish. "IceNet Arktika barqarorligi bo'yicha sa'y-harakatlar uchun dengiz muzini bashorat qilishda shoshilinch bo'shliqni to'ldirish imkoniyatiga ega va an'anaviy usullardan minglab marta tezroq ishlaydi."
AI keng tarmoq yaratadi
Boshqa sun'iy intellekt simulyatorlari ham iqlim o'zgarishini kuzatmoqda. Tadqiqotchilar, masalan, kuyikish va aerozollarning quyosh nurini aks ettirishi va singdirish usullarini simulyatsiya qilishni yaxshilash uchun Deep Emulator Network Search texnikasidan foydalanishdi. Tadqiqot shuni ko'rsatdiki, emulyator 2 milliard marta tezroq va 99,999% dan ko'proq jismoniy simulyatsiya bilan bir xil.
AI va ob-havo tahlili ham yetkazib berish zanjiridagi chiqindilarni kamaytirish orqali iqlim oʻzgarishiga qarshi kurashishda yordam beradi, dedi DTN ob-havo prognozi kompaniyasi vitse-prezidenti Renni Vandevege Lifewire’ga elektron pochta orqali bergan intervyusida.
"Masalan, yuk tashishda ob-havo sharoitiga moslashtirilgan marshrut chiqindilarni 4% gacha kamaytirishi va yoqilg'i sarfini 10% gacha kamaytirishi mumkin, aviatsiya sanoatidagi ob-havo marshruti esa yomon ob-havoning oldini olish uchun keraksiz yo'nalishni o'zgartirishning oldini oladi, yoki qo'nishni kutayotgan aeroportni aylanib o'tish ", dedi u.
Yoʻl tarmoqlari uchun aniq prognozlash qishki yoʻllarni keraksiz tozalashni, zararli kimyoviy moddalar sonini kamaytirishi mumkin, dedi Vandenvege.
Yoʻl taʼmirlash brigadalari butun yoʻlni qayta ishlash oʻrniga, yoʻlning sovuq joylari boʻlgan yoʻl boʻylab tanlangan joylarga ishlov berishni tanlashi mumkin yoki umuman davolash zarurmi yoki yoʻqligini hal qilishi mumkin”, deya qoʻshimcha qildi u.
Mashinani oʻrganish va sunʼiy intellekt modellari CO2 va metan chiqindilarini tushunishga yordam berish uchun tobora koʻproq foydalanilmoqda, dedi WeatherFlow ob-havo prognozi kompaniyasining bosh ilmiy xodimi Marti Bell Lifewire’ga elektron pochta orqali bergan intervyusida.
"Modellar, shuningdek, energiya ishlab chiqarish va foydalanishga bo'lgan yondashuvimizni o'zgartirishga yordam berib, iqlim o'zgarishiga chidamliligimizni oshirmoqda", dedi Bell. "Ushbu sun'iy intellekt ilovalarining aksariyati kommunal energiya taqsimlash tizimlarida keng miqyosda ishlayotgan bo'lsa-da, boshqalari uy sharoitida ishlaydi, bunda ML uyda energiya sarfini yanada samaraliroq boshqaradigan kundalik narsalar interneti qurilmalariga o'rnatilgan AI modellari haqida ma'lumot beradi."
