AIが気候変動を予測する方法

証拠がそれをマウントするように この夏の異常気象は気候変動によって引き起こされています、人工知能は、状態が変化する場所を予測するのに役立ちます。

新しいAIツールにより、科学者は北極海の海氷の数か月先をより正確に予測できるようになります。 研究者によると、IceNetは、海氷が2か月先に存在するかどうかを予測するのにほぼ95％正確です。 これは、気候変動の予測におけるAIの用途が増えていることの1つです。

「AIは、歴史的に計算集約的であった複雑な気候モデルを実行する効率を大幅に改善しました。」 Daniel Intolubbe-ChmilHarbour Researchのアナリストは、電子メールのインタビューでLifewireに語った。

氷なし、氷、赤ちゃん

IceNetは、これからの季節に向けて正確な北極海の海氷予報を作成するという手ごわい課題に取り組んでいます。 研究者は、IceNetがどのように機能するかを説明しました 最近の論文 NatureCommunications誌に掲載されました。

「北極圏の地表近くの気温は、世界平均の2〜3倍の速度で上昇しています。 いくつかの正のフィードバックによって引き起こされる北極圏の増幅として知られる現象」と研究者らは論文に書いている。 「気温の上昇は北極の海氷を減らすのに重要な役割を果たしており、9月の海氷の広がりは現在、北極の衛星測定が始まった1979年の約半分になっています。」

論文の著者によると、海氷は上層の大気と下層の海との複雑な関係のため、予測が困難です。 物理法則を直接モデル化しようとする従来の予測システムとは異なり、研究者はディープラーニングと呼ばれる概念に基づいてIceNetを設計しました。 このアプローチを通じて、モデルは何千年もの気候シミュレーションから海氷がどのように変化するかを「学習」します 北極海の海氷の数か月の範囲を予測するためのデータと数十年の観測データ 将来。

「北極圏は気候変動の最前線にある地域であり、 過去40年間」と、論文の筆頭著者であるBAS AILabのデータサイエンティストであるTomAnderssonは次のように述べています。

ニュースリリース. 「IceNetは、北極圏の持続可能性への取り組みのために海氷を予測する際の緊急のギャップを埋める可能性があり、従来の方法よりも数千倍速く実行されます。」

AIが幅広いネットをキャスト

他のAIシミュレーターも気候変動に目を光らせています。 研究者は ディープエミュレータネットワーク検索 たとえば、煤やエアロゾルが太陽光を反射および吸収する方法に関するシミュレーションを改善するための手法。 調査によると、エミュレーターは20億倍高速で、物理シミュレーションと99.999％以上同一でした。

AIと気象分析は、サプライチェーンの排出量を削減することで気候変動との戦いにも役立ちます。 レニー・ヴァンデウェーゲ、天気予報会社DTNの副社長は、電子メールのインタビューでLifewireに語った。

「たとえば、海運では、天候に最適化されたルーティングにより、排出量を最大4％削減し、燃料消費量を最大10％削減できます。 航空業界でのルーティングは、悪天候を回避するための不必要な再ルーティングや、着陸を待っている空港の周回を防ぐことができます」と彼は言いました。 言った。

道路網の正確な予測は、冬の道路の不必要な処理を減らし、有害な化学物質の数を減らすことができる、とヴァンデンウェーゲは言いました。

「道路全体を処理する代わりに、道路保守クルーは、道路沿いの選択された場所を処理することを選択できます。 コールドスポット道路区間がある道路、または治療が必要かどうかを決定する可能性がある道路」と述べた。 追加した。

機械学習とAIモデルは、CO2とメタンの排出量を理解するためにますます使用されています。 マーティベル、 天気予報会社WeatherFlowのチーフサイエンスオフィサーは、電子メールのインタビューでLifewireに語った。

「モデルはまた、エネルギーの生産と使用へのアプローチを変更するのに役立つことで、気候変動に対する回復力を高めています」とベル氏は述べています。 「これらのAIアプリケーションの多くはユーティリティエネルギー分配システムで大規模に動作しますが、他のアプリケーションは家庭で動作します MLが日常のモノのインターネットデバイスに組み込まれたAIモデルに通知し、エネルギー使用量をより効率的に管理するレベル 家。"