Əsas Çıxarışlar
- AI modelləri iqlim dəyişikliyini proqnozlaşdırmağa kömək edə bilər, ekspertlər deyir.
- IceNet adlı yeni süni intellekt aləti alimlərə Arktika dənizinin buzunun dərinliyini dəqiq proqnozlaşdırmağa imkan verə bilər.
-
AI və hava analitikası da tədarük zəncirində emissiyaları az altmaqla iqlim dəyişikliyi ilə mübarizəyə kömək edə bilər.
Bu yay ekstremal hava şəraitinin iqlim dəyişikliyi ilə bağlı olduğuna dair sübutlar artdıqca, süni intellekt şəraitin harada dəyişəcəyini təxmin etməyə kömək edir.
Yeni süni intellekt aləti alimlərə Arktika dənizinin buz aylarını gələcəkdə daha dəqiq proqnozlaşdırmağa imkan verə bilər. Tədqiqatçılar deyirlər ki, IceNet iki ay əvvəl dəniz buzunun mövcud olub-olmayacağını proqnozlaşdırmaqda demək olar ki, 95% dəqiqdir. Bu, iqlim dəyişikliyinin proqnozlaşdırılmasında süni intellektdən istifadələrin sayının artmasıdır.
"AI, tarixən hesablama baxımından intensiv olan mürəkkəb iqlim modellərinin idarə edilməsinin səmərəliliyini əhəmiyyətli dərəcədə artırdı," Harbour Research analitiki Daniel Intolubbe-Chmil Lifewire-a e-poçt müsahibəsində bildirib.
Buz, Buz, Körpə yoxdur
IceNet qarşıdan gələn mövsüm üçün Arktika dəniz buzunun dəqiq proqnozlarını vermək kimi çətin sınaq üzərində işləyir. Tədqiqatçılar Nature Communications jurnalında dərc olunmuş son məqalədə IceNet-in necə işlədiyini təsvir ediblər.
"Arktikada səthə yaxın havanın temperaturu qlobal orta göstəricidən iki-üç dəfə artıb. Arktikanın gücləndirilməsi kimi tanınan bir fenomen, bir neçə müsbət rəy nəticəsində yaranıb", - tədqiqatçılar məqalədə yazıblar. “Temperaturun yüksəlməsi Arktika dəniz buzunun azalmasında əsas rol oynadı, sentyabrda dəniz buzunun həcmi Arktikanın peyk ölçmələrinin başladığı 1979-cu ilin təxminən yarısı qədərdir."
Kağız müəlliflərinin fikrincə, yuxarıdakı atmosfer və aşağıda okeanla mürəkkəb əlaqəsi olduğu üçün dəniz buzunu proqnozlaşdırmaq çətindir. Fizika qanunlarını birbaşa modelləşdirməyə cəhd edən adi proqnozlaşdırma sistemlərindən fərqli olaraq, tədqiqatçılar IceNet-i dərin öyrənmə adlı konsepsiya əsasında hazırlayıblar. Bu yanaşma vasitəsilə model, Arktikada dəniz buzunun aylarının miqyasını gələcəyə proqnozlaşdırmaq üçün minlərlə illik iqlim simulyasiya məlumatlarından və onilliklər boyu müşahidə məlumatlarından dəniz buzunun necə dəyişdiyini "öyrənir".
"Arktika iqlim dəyişikliyinin cəbhə xəttində yerləşən bir bölgədir və son 40 ildə əhəmiyyətli dərəcədə istiləşmə müşahidə olunub", - məqalənin aparıcı müəllifi, BAS AI Laboratoriyasının məlumat alimi Tom Andersson bir xəbərdə bildirib. azad edin. "IceNet Arktikanın davamlılığı səyləri üçün dəniz buzunun proqnozlaşdırılmasında təcili boşluğu doldurmaq potensialına malikdir və ənənəvi metodlardan minlərlə dəfə daha sürətli işləyir."
AI Geniş şəbəkə yaradır
Digər AI simulyatorları da iqlim dəyişikliyini izləyir. Tədqiqatçılar, məsələn, his və aerozolların günəş işığını əks etdirmə və udma yolu ətrafında simulyasiyanı təkmilləşdirmək üçün Dərin Emulator Şəbəkə Axtarış texnikasından istifadə etdilər. Tədqiqat emulyatorun 2 milyard dəfə daha sürətli olduğunu və fiziki simulyasiya ilə 99,999%-dən çox eyni olduğunu müəyyən etdi.
AI və hava analitikası həmçinin tədarük zəncirində emissiyaları az altmaqla iqlim dəyişikliyi ilə mübarizəyə kömək edə bilər, DTN hava proqnozu şirkətinin vitse-prezidenti Renni Vandewege Lifewire-a e-poçt müsahibəsində bildirib.
"Məsələn, gəmiçilikdə hava şəraiti üçün optimallaşdırılmış marşrut emissiyaları 4%-ə qədər azalda və yanacaq sərfiyyatını 10%-ə qədər azalda bilər və aviasiya sənayesində hava marşrutu pis hava şəraitinin qarşısını almaq üçün lazımsız marşrutun dəyişdirilməsinin qarşısını ala bilər, ya da eniş gözləyən hava limanında dövrə vurmaq," dedi.
Yol şəbəkələri üçün dəqiq proqnozlaşdırma qış yollarının lazımsız təmizlənməsini və zərərli kimyəvi maddələrin sayını azalda bilər, Vandenwege bildirib.
"Bütün bir yolu müalicə etmək əvəzinə, yol baxım qrupları soyuq nöqtəli yol hissələrinin olduğu yol boyunca seçilmiş yerləri müalicə etməyi seçə bilər və ya ümumiyyətlə müalicənin zəruri olub-olmadığına qərar verə bilər," o əlavə etdi.
Maşın öyrənməsi və süni intellekt modelləri CO2 və metan emissiyalarını anlamaq üçün getdikcə daha çox istifadə olunur, WeatherFlow hava proqnozu şirkətinin baş elmi işçisi Marty Bell Lifewire-a e-poçt müsahibəsində bildirib.
"Modellər həmçinin enerji istehsalına və istifadəsinə yanaşmamızı dəyişdirməkdə bizə kömək etməklə iqlim dəyişikliyinə davamlılığımızı artırır" dedi Bell. "Bu süni intellekt tətbiqlərinin bir çoxu kommunal enerji paylama sistemlərində geniş miqyasda işləsə də, digərləri məişət səviyyəsində işləyir, burada ML evdə enerji istifadəsini daha səmərəli idarə edən gündəlik əşyaların interneti cihazlarında quraşdırılmış AI modellərini məlumatlandırır."
