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L’intelligence artificielle pourrait être configurée pour détecter les points de basculement dans le changement climatique

Crédit : Unsplash/CC0 Domaine public

Les chercheurs travaillent au développement d’une intelligence artificielle capable d’évaluer les points de basculement du changement climatique. Un algorithme d’apprentissage en profondeur peut agir comme un système d’alerte précoce contre le changement climatique incontrôlable.


Chris Bauch, professeur de mathématiques appliquées à l’Université de Waterloo, est co-auteur d’un récent document de recherche sur les résultats de la nouvelle recherche. algorithme d’apprentissage en profondeur. Bauch a déclaré que la recherche examine les seuils au-delà desquels un changement rapide ou irréversible se produit dans le système. « Nous avons découvert que le nouvel algorithme était non seulement capable de prédire points critiques Elle est plus précise que les méthodes actuelles, mais fournit également des informations sur le type de pays qui se situe en dehors du point de basculement. » points Indésirable, et nous aimerions l’empêcher si nous le pouvons.”

Quelques points de bascule souvent associés à l’évasion Changement climatique Ils comprennent la fonte du pergélisol arctique, qui peut libérer de grandes quantités de méthane et stimuler un réchauffement plus rapide ; L’effondrement des systèmes de courants océaniques, qui peut entraîner des changements presque instantanés de conditions météorologiques; Ou la désintégration de la calotte glaciaire, qui pourrait entraîner un changement rapide du niveau de la mer.

L’approche innovante de cette IA, selon les chercheurs, est qu’elle a été programmée pour apprendre non seulement un type de point de basculement, mais les caractéristiques des points de basculement en général.

Cette approche tire sa force de l’hybridation de l’intelligence artificielle et des théories mathématiques des points de basculement, réalisant plus que l’une ou l’autre méthode seule. Après avoir formé l’IA sur ce qu’ils décrivent comme un “monde de points de basculement potentiels” qui impliquait environ 500 000 modèles, les chercheurs l’ont testé sur des points de basculement spécifiques du monde réel dans divers systèmes, y compris historiques. climat échantillons de base.

“Notre méthode améliorée pourrait déclencher des signaux d’alarme alors que nous approchons d’un point de basculement dangereux”, a déclaré Timothy Linton, directeur du World Systems Institute de l’Université d’Exeter et l’un des auteurs de l’étude. “Fournir une meilleure alerte précoce des points de basculement climatiques peut aider les communautés à s’adapter et à réduire leur exposition à ce qui est à venir, même si elles ne peuvent pas l’éviter.”

L’apprentissage en profondeur fait des progrès dans La reconnaissance de formes et la classification, les chercheurs transformant pour la première fois la détection du point de basculement en un problème de reconnaissance de formes. Ceci est fait pour essayer de détecter les modèles qui se produisent avant le point de basculement et obtenir un algorithme d’apprentissage automatique pour déterminer si le point de basculement arrive ou non.

«Les gens sont conscients des points de basculement dans les systèmes climatiques, mais il y a des points de basculement en écologie, en épidémiologie et même en bourse», a déclaré Thomas Bury, chercheur postdoctoral à l’Université McGill et l’un des co-auteurs de l’article. “Ce que nous avons appris, c’est que l’IA est très efficace pour détecter les caractéristiques des points de basculement communs dans une variété de systèmes complexes.”

Madhur Anand, un autre chercheur du projet et directeur du Guelph Institute for Environmental Research, a déclaré que le nouvel algorithme d’apprentissage en profondeur « change la donne pour la capacité de prédire les changements majeurs, y compris ceux associés au changement climatique ».

Maintenant que leur IA a appris comment fonctionnent les points de basculement, l’équipe travaille sur la prochaine étape, qui consiste à lui fournir les données sur les tendances contemporaines du changement climatique. Mais Anand a émis une mise en garde sur ce qui pourrait arriver avec une telle connaissance.

“Cela nous donne vraiment un coup de pouce”, a-t-elle déclaré. “Mais bien sûr, il appartient à l’humanité de savoir ce que nous faisons avec ces connaissances. J’espère juste que ces nouvelles découvertes conduiront à un changement juste et positif.”

Le document de recherche, « Deep Learning for Early Warning Signals of Turning Points », par Bausch, Linton, Puri, Anand et les co-auteurs R.I. Sujith, Induja Pavithran et Marten Scheffer, est publié dans la revue Actes de l’Académie nationale des sciences (PNAS).


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Plus d’information:
Thomas M. Bury et al., Apprentissage approfondi des signaux d’alerte précoce des points de basculement, Actes de l’Académie nationale des sciences (2021). DOI : 10.1073/pnas.2106140118

Introduction de
Université de Waterloo

la citation: L’IA peut être configurée pour détecter les points de basculement dans le changement climatique (2021, 23 septembre) Récupéré le 23 septembre 2021 sur https://phys.org/news/2021-09-artustry-intelligence-reveal-climate-change.html

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