Poboljšano predviđanje toplotnih talasa zahvaljujući AI

Poboljšano predviđanje toplotnih talasa zahvaljujući AI

Ekstremni toplotni talasi su retki, ali imaju velike posledice na živa bića i njihovu okolinu. Predviđanje njihovog dolaska je centralni izazov.

U članku objavljenom u Phisical Reviev Fluids 4. aprila, interdisciplinarni tim francuskih naučnika iz CNRS, CEA i Univerziteta Klod Bernar u Lionu otkrio je veštačku inteligenciju koja može da predvidi toplotne talase. Zasnovan na dubokom učenju, koristi statističke modele koji uključuju brojne parametre, a takođe se oslanja na širok spektar podataka.

Ovaj probabilistički pristup se razlikuje od tradicionalnih prognoza zasnovanih na zakonima fizike, koji se na primer koriste za vremenske prognoze. AI koristi uslove okoline kao što su vlaga u zemljištu i stanje atmosfere da pripiše verovatnoću za ekstremni toplotni talas do mesec dana pre njegovog dolaska. Istraživački tim je obučio tehnologiju na 8.000 godina vremenskih podataka, koji su simulirani zahvaljujući PlaSim klimatskom modelu sa Univerziteta u Hamburgu.

AI ima prednost što pruža statistički model koji može da napravi predviđanja za nekoliko sekundi, a može se koristiti i za predviđanje pojava koje je teško predvideti korišćenjem tradicionalnih klimatskih prognoza i klimatskih modela jer su retke. Međutim, studija je naglasila da da bi veštačka inteligencija bila pouzdana, mora da ima veliki skup podataka na kojem može da se oslanja. Ipak, pošto su ovi događaji retki, dostupno je malo informacija.

Da bi kompenzovali ovu slabost, naučnici planiraju da kombinuju veštačku inteligenciju sa algoritmima za simulaciju retkih događaja, koje su dizajnirali pre pet godina da poboljšaju prognoze.