Sleutel wegneemetes
- KI-modelle kan help om klimaatsverandering te voorspel, sê kenners.
- 'n Nuwe KI-instrument genaamd IceNet kan wetenskaplikes die Arktiese see-ysdiepte akkuraat laat voorspel.
-
KI en weeranalise kan ook help om klimaatsverandering te bekamp deur emissies in die voorsieningsketting te verminder.
Namate bewyse toeneem dat uiterste weer hierdie somer deur klimaatsverandering gedryf word, help kunsmatige intelligensie om te voorspel waar toestande gaan verskuif.
'n Nuwe KI-instrument kan wetenskaplikes in staat stel om Arktiese see-ys maande in die toekoms meer akkuraat te voorspel. IceNet is byna 95% akkuraat in die voorspelling of see-ys twee maande vooruit teenwoordig sal wees, sê navorsers. Dit is een van 'n groeiende aantal gebruike vir KI in die voorspelling van klimaatsverandering.
"KI het die doeltreffendheid van die bestuur van komplekse klimaatmodelle wat histories berekeningsintensief was aansienlik verbeter," het Daniel Intolubbe-Chmil, 'n ontleder by Harbour Research, in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
Geen ys, ys, baba
IceNet werk aan die formidabele uitdaging om akkurate Arktiese see-ysvoorspellings vir die seisoen wat voorlê te maak. Navorsers het beskryf hoe IceNet werk in 'n onlangse referaat wat in die joernaal Nature Communications gepubliseer is.
"Naby-oppervlak lugtemperature in die Arktiese gebied het met twee tot drie keer die tempo van die globale gemiddelde toegeneem, 'n verskynsel bekend as Arktiese versterking, wat veroorsaak word deur verskeie positiewe terugvoer," het die navorsers in die koerant geskryf. "Stygende temperature het 'n sleutelrol gespeel in die vermindering van Arktiese see-ys, met die see-ys-omvang van September nou ongeveer die helfte van dié van 1979 toe satellietmetings van die Arktiese gebied begin het."
See-ys is moeilik om te voorspel weens sy komplekse verhouding met die atmosfeer bo en die see onder, volgens die koerant se skrywers. In teenstelling met konvensionele voorspellingstelsels wat probeer om die wette van fisika direk te modelleer, het die navorsers IceNet ontwerp op grond van 'n konsep wat diep leer genoem word. Deur hierdie benadering "leer" die model hoe see-ys verander vanaf duisende jare se klimaatsimulasiedata, tesame met dekades se waarnemingsdata, om die omvang van Arktiese see-ys maande in die toekoms te voorspel.
"Die Arktiese gebied is 'n streek op die voorpunt van klimaatsverandering en het aansienlike verwarming oor die afgelope 40 jaar gesien," het die koerant se hoofskrywer, Tom Andersson, 'n datawetenskaplike by die BAS AI Lab, in 'n nuus gesê vrylating. "IceNet het die potensiaal om 'n dringende gaping te vul in die voorspelling van see-ys vir Arktiese volhoubaarheidspogings en loop duisende kere vinniger as tradisionele metodes."
AI gooi 'n breë net
Ander KI-simulators hou ook klimaatsverandering dop. Navorsers het byvoorbeeld die Deep Emulator Network Search-tegniek gebruik om 'n simulasie te verbeter rondom die manier waarop roet en aërosols sonlig weerkaats en absorbeer. Die navorsing het bevind die emulator was 2 miljard keer vinniger en meer as 99,999% identies aan hul fisiese simulasie.
KI en weerontledings kan ook help om klimaatsverandering te bekamp deur uitstoot in die voorsieningsketting te verminder, het Renny Vandewege, 'n vise-president by die weervoorspellingsmaatskappy DTN, in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
"Byvoorbeeld, in verskeping kan weer-geoptimaliseerde roetes emissies tot 4% verminder en brandstofverbruik tot 10% verminder, en weer roetes in die lugvaartbedryf kan onnodige herroetering voorkom om slegte weer te vermy, of om 'n lughawe te draai en wag om te land," het hy gesê.
Presiese voorspelling vir padnetwerke kan onnodige behandeling van winterpaaie verminder, wat die aantal skadelike chemikalieë verminder, het Vandenwege gesê.
"In plaas daarvan om 'n hele pad te behandel, kan padinstandhoudingspanne kies om geselekteerde liggings langs 'n pad te behandel waar daar kouevlek-padgedeeltes is, of hulle kan besluit of behandeling enigsins nodig is," het hy bygevoeg.
Masjineleer en KI-modelle word toenemend gebruik om die vrystelling van CO2 en metaan te help verstaan, het Marty Bell, die hoofwetenskaplike beampte by die weervoorspellingsmaatskappy WeatherFlow, in 'n e-posonderhoud aan Lifewire gesê.
"Die modelle verhoog ook ons veerkragtigheid teen klimaatsverandering deur ons te help om ons benadering tot energieproduksie en -gebruik te verander," het Bell gesê. "Terwyl baie van hierdie KI-toepassings op groot skaal op nuts-energieverspreidingstelsels werk, werk ander op huishoudelike vlak waar ML KI-modelle ingebed in alledaagse internet-van-dinge-toestelle inlig wat energieverbruik in die huis meer doeltreffend bestuur."
