Önemli Bilgiler
- Uzmanlar, AI modellerinin iklim değişikliğini tahmin etmeye yardımcı olabileceğini söylüyor.
- IceNet adlı yeni bir yapay zeka aracı, bilim adamlarının Kuzey Kutbu deniz buzu derinliğini doğru bir şekilde tahmin etmelerini sağlayabilir.
-
Yapay zeka ve hava durumu analizi, tedarik zincirindeki emisyonları az altarak iklim değişikliğiyle mücadeleye de yardımcı olabilir.
Bu yaz aşırı hava koşullarının iklim değişikliğinden kaynaklandığına dair kanıtlar arttıkça, yapay zeka koşulların nerede değişeceğini tahmin etmeye yardımcı oluyor.
Yeni bir yapay zeka aracı, bilim insanlarının Arctic deniz buzu aylarını geleceğe daha doğru bir şekilde tahmin etmelerini sağlayabilir. Araştırmacılar, IceNet'in iki ay sonra deniz buzu olup olmayacağını tahmin etmede neredeyse %95 doğru olduğunu söylüyor. İklim değişikliğini tahmin etmede yapay zekanın giderek artan kullanımlarından biri.
Harbour Research'te bir analist olan Daniel Intolubbe-Chmil, Lifewire'a bir e-posta röportajında "AI, tarihsel olarak hesaplama açısından yoğun olan karmaşık iklim modellerini çalıştırmanın verimliliğini önemli ölçüde geliştirdi" dedi.
Buz, Buz, Bebeğim
IceNet, önümüzdeki sezon için doğru Arktik deniz buzu tahminleri yapmak için zorlu bir görev üzerinde çalışıyor. Araştırmacılar, Nature Communications dergisinde yayınlanan yakın tarihli bir makalede IceNet'in nasıl çalıştığını anlattı.
Araştırmacılar gazetede, "Kuzey Kutbu'ndaki yüzeye yakın hava sıcaklıkları, küresel ortalamanın iki ila üç katı oranında arttı; bu, Arktik amplifikasyonu olarak bilinen ve birkaç olumlu geri bildirimin neden olduğu bir fenomen." "Yükselen sıcaklıklar, Arktik deniz buzunun az altılmasında önemli bir rol oynadı, Eylül ayı deniz buzu, Kuzey Kutbu'ndaki uydu ölçümlerinin başladığı 1979'un yarısı civarında."
Makalenin yazarlarına göre deniz buzu, yukarıdaki atmosfer ve aşağıdaki okyanusla olan karmaşık ilişkisi nedeniyle tahmin edilmesi zor. Fizik yasalarını doğrudan modellemeye çalışan geleneksel tahmin sistemlerinin aksine, araştırmacılar IceNet'i derin öğrenme adı verilen bir konsepte dayanarak tasarladılar. Bu yaklaşım sayesinde, model, Arktik deniz buzu aylarının gelecekteki boyutunu tahmin etmek için onlarca yıllık gözlemsel verilerle birlikte binlerce yıllık iklim simülasyon verilerinden deniz buzunun nasıl değiştiğini "öğreniyor".
BAS AI Laboratuvarı'nda veri bilimcisi olan gazetenin baş yazarı Tom Andersson bir haberde, "Kuzey Kutbu iklim değişikliğinin ön saflarında yer alan bir bölge ve son 40 yılda önemli ölçüde ısınma gördü" dedi. serbest bırakmak. "IceNet, Kuzey Kutbu sürdürülebilirlik çabaları için deniz buzu tahmininde acil bir boşluğu doldurma potansiyeline sahip ve geleneksel yöntemlerden binlerce kat daha hızlı çalışıyor."
AI Geniş Bir Ağ Oluşturur
Diğer AI simülatörleri de iklim değişikliğine göz kulak oluyor. Araştırmacılar, örneğin kurum ve aerosollerin güneş ışığını yansıtma ve emme şekline ilişkin bir simülasyonu geliştirmek için Derin Emülatör Ağı Arama tekniğinden yararlandı. Araştırma, öykünücünün 2 milyar kat daha hızlı olduğunu ve fiziksel simülasyonlarıyla %99,999'dan fazla aynı olduğunu buldu.
Hava tahmin şirketi DTN'nin başkan yardımcısı Renny Vandewege, Lifewire'a bir e-posta röportajında AI ve hava analitiğinin tedarik zincirindeki emisyonları az altarak iklim değişikliğiyle mücadeleye de yardımcı olabileceğini söyledi.
"Örneğin, nakliyede, hava durumuna göre optimize edilmiş yönlendirme, emisyonları %4'e kadar az altabilir ve yakıt tüketimini %10'a kadar az altabilir ve havacılık endüstrisindeki hava durumu yönlendirmesi, kötü hava koşullarından kaçınmak için gereksiz yeniden yönlendirmeleri önleyebilir, ya da inmeyi bekleyen bir havalimanının çevresini dolaşmak" dedi.
Vandenwege, Karayolu ağları için kesin tahminin, kış yollarının gereksiz yere işlenmesini az altabileceğini ve zararlı kimyasalların sayısını az altabileceğini söyledi.
"Yol bakım ekipleri, yolun tamamını işlemek yerine, soğuk nokta yol bölümlerinin bulunduğu bir yol boyunca seçilen yerleri işlemden geçirmeyi seçebilir veya herhangi bir işlemin gerekli olup olmadığına karar verebilir," diye ekledi.
Hava durumu tahmin şirketi WeatherFlow'un baş bilim sorumlusu Marty Bell, Lifewire'a bir e-posta röportajında Makine öğrenimi ve yapay zeka modelleri, CO2 ve Metan emisyonlarının anlaşılmasına yardımcı olmak için giderek daha fazla kullanılıyor.
"Modeller, enerji üretimi ve kullanımına yönelik yaklaşımımızı değiştirmemize yardımcı olarak iklim değişikliğine karşı direncimizi de artırıyor" dedi. "Bu yapay zeka uygulamalarının çoğu, kamu hizmeti enerji dağıtım sistemlerinde büyük ölçeklerde çalışırken, diğerleri ev düzeyinde çalışır; burada ML, evdeki enerji kullanımını daha verimli yöneten günlük nesnelerin interneti cihazlarına yerleştirilmiş AI modellerini bilgilendirir."
