Вот как ИИ предсказывает следующие экстремальные погодные явления

Что, если бы мы могли предсказать необычные дожди, затопившие Аравийский полуостров или Китай прошлой весной? Как бы изменилась наша повседневная жизнь, если бы мы могли предвидеть экстремальные погодные явления?

В мире, все больше подверженном изменению климата, предвосхищение этих необычных погодных явлений имеет решающее значение. Традиционные инструменты прогнозирования погоды, хотя и эффективны в определенной степени, не всегда способны точно предсказать сложность и масштаб таких явлений, как ураганы, волны тепла или проливные штормы. Вот где в игру вступает искусственный интеллект (ИИ), революционизируя нашу способность понимать и предвидеть поведение климата с беспрецедентной точностью.

О чем я прочитаю в этой статье?

• Алгоритмы ИИ и климатические модели
• Улучшения, достигнутые с помощью ИИ
• Истории успеха

Как алгоритмы искусственного интеллекта предсказывают последствия изменения климата?

Точный прогноз погоды не только помогает нам решить, что надеть, выходя из дома утром, но и жизненно важен для предупреждения нас о возможных экстремальных погодных явлениях. Эта информация дает сообществам решающее время для адекватной подготовки.

ИИ, связанный с изменением климата, использует передовые алгоритмы, которые могут анализировать огромные объемы исторических и текущих атмосферных данных. Эти технологии способны выявлять закономерности и корреляции, которые могут остаться незамеченными человеческим глазом.

Одним из величайших преимуществ, которые он предлагает, является возможность прогнозы в реальном времени. Благодаря использованию нейронных сетей и других моделей глубокого обучения системы ИИ могут постоянно обновляться новой информацией, корректируя свои прогнозы практически мгновенно. Это бесценно для правительств и агентств по чрезвычайным ситуациям, позволяя им принимать более обоснованные и быстрые решения, потенциально спасая тысячи жизней и сокращая материальный ущерб.

Наглядным примером эффективности ИИ в борьбе с изменением климата является Ураган Харви в 2017 году. В то время как традиционные модели недооценивали количество осадков, которые принесет этот разрушительный ураган, модель на основе искусственного интеллекта, разработанная IBM и ее проектом «The Weather Company», смогла точнее предсказать исторические дожди. Эта информация позволила местным и федеральным властям лучше координировать свои усилия по реагированию и смягчению последствий, продемонстрировав преобразующую силу этих новых технологий.

Как ИИ улучшает традиционные модели прогнозирования климата?

Алгоритмы ИИ, особенно основанные на машинном обучении и нейронных сетях, помогают преодолеть эти ограничения несколькими способами:

• Гораздо более подробные и точные климатические модели: Они могут анализировать и обрабатывать огромные объемы данных в режиме реального времени. Это включает в себя исторические данные, спутниковые изображения, атмосферные измерения и даже информация с глобально распределенных датчиков.
• Выявление корреляций и тенденций: Такие методы искусственного интеллекта, как глубокие нейронные сети, чрезвычайно эффективны при выявлении сложных закономерностей в больших наборах данных.
• Непрерывное обучение: По мере сбора большего количества данных модели ИИ могут обучаться и адаптироваться, постоянно улучшая свои прогнозы. Это непрерывное обучение позволяет климатическим системам на основе ИИ становиться более точными по мере поступления новой информации.
• Создание климатических симуляций высокого разрешения: Они гораздо более подробны, чем те, которые возможны с традиционными методами. Это имеет решающее значение для точного прогнозирования локальных явлений, таких как сильные штормы или городской микроклимат.
• Многомерная интеграция данных: ИИ может объединять данные из различных источников, таких как спутники, метеостанции и океанские буи, для создания целостного представления о климатической системе.

Представлять себе ураган, формирующийся в Атлантике. Традиционная климатическая модель может предсказать его общую траекторию, но с определенными неточностями относительно его интенсивности и точной точки воздействия.

В отличие от этого, Модель на базе искусственного интеллекта может анализировать данные в реальном времени с самолетов, спутников и океанских буев, выявляя закономерности в скорости ветра, температуре воды и атмосферном давлении. Этот подробный анализ позволяет более точные прогнозы траектории, силы и потенциального воздействия ураганачто дает властям больше времени и более полную информацию для принятия мер.

Истории успеха искусственного интеллекта в борьбе с изменением климата

Чили и мониторинг засухи

Засуха представляет постоянную угрозу сельскохозяйственные производители в ЧилиЧтобы снизить этот риск, Институт сельскохозяйственных исследований (INIA) Министерства сельского хозяйства Чили разработал инновационную Технология искусственного интеллекта связанные с изменением климата, что позволяет Сельскохозяйственные засухи будут прогнозироваться за три месяца.

Этот инструмент использует математические алгоритмы и спутниковые снимки для предоставления прогнозов с точностью 95%, помогая властям принимать обоснованные решения и снижать негативное влияние на сельскохозяйственное производство. Во время презентации этой услуги заместитель министра сельского хозяйства Игнасия Фернандес подчеркнула важность этих инструментов прогнозирования для обеспечения непрерывности производства и поддержки продовольственной безопасности.

США и прогнозирование лесных пожаров

Калифорния штат уже давно страдает от разрушительных лесных пожаров, таких как трагический пожар Camp Fire в 2018 году, который остается самым смертоносным и разрушительным в истории штата. Хотя в 2023 году было зафиксировано меньше пожаров по сравнению с предыдущими периодами, постоянная бдительность по-прежнему имеет решающее значение.

Cal Fire, пожарная служба штата, объединилась с системой AlertCalifornia Университета Сан-Диего для разработки новаторского проекта, использующего ИИ. для оповещения пожарных о зарождающихся пожарах. Эта технология сканирует изображения со стратегически распределенных камер по всему штату, ища такие признаки, как дым. При обнаружении чего-то необычного система немедленно оповещает местных чиновников, которые просматривают изображения и определяют, необходимо ли вмешательство.

Этим летом система была протестирована в шести центрах управления чрезвычайными ситуациями Cal Fire по всей Калифорнии. По данным Los Angeles Times, эта система правильно идентифицировала 77 пожаров до того, как власти получили сигналы о них, что позволило пожарным быстро отреагировать и не допустить выхода пожаров из-под контроля.

Канада и готовность к ураганам

В 2023 году инновация в области искусственного интеллекта от Google DeepMind ознаменовала собой важную веху в прогнозировании погоды точно спрогнозировав точку входа урагана Ли в КанадуИнструмент GraphCast, специально разработанный для улучшения прогнозов экстремальных погодных явлений, сумел предсказать траекторию урагана на девять дней раньше традиционных методов, что позволило властям принять необходимые превентивные меры.

Эта передовая технология ИИ использует машинное обучение и графовые нейронные сети для составления высокоточных прогнозов. В частности, она анализирует переменные с поверхности Земли (температура, скорость и направление ветра, давление на уровне моря) и атмосферы (влажность, скорость и направление ветра, температура).

Хотя отчеты GraphCast не столь подробны, как отчеты традиционных систем прогнозирования погоды, было доказано, что они более эффективны в прогнозировании экстремальных температур, отслеживании ураганов или обнаружении потенциальных наводнений.

Южная Европа и ожидание аномальной жары

Лето 2023 года на юге Европы ознаменовалось рекордным количеством дней экстремальной жары: температура колебалась от 38°C до 46°C, а в некоторых случаях даже превышала 46°C.

Трудность прогнозирования волн тепла означает, что власти испытывают трудности в принятии адекватных превентивных мер

Таким образом, проект ISSUL, финансируемый Фондом Марии Склодовской-Кюри, был сосредоточен на разработке современных моделей прогнозирования, которые расширяют прогнозы погоды более чем на две недели, но не охватывают весь сезон.

Проект ISSUL использовал машинное обучение для улучшения прогнозирования волн тепла в этих странах. С помощью алгоритмов оптимизации и регрессии им удалось точно предсказать среднемесячные температуры этой территории на месяц вперед.

Однако прогнозирование региональной интенсивности волн тепла остается сложной задачей, поскольку модель не достигла точности в этом аспекте. Несмотря на это, исследователи выявили повторяющиеся наборы оптимальных предикторов, что указывает на возможности улучшения предсказуемости экстремальных температур в будущем.

Преимущества раннего прогнозирования

Возможность заранее предсказывать экстремальные погодные явления приносит многочисленные выгоды. Во-первых, это позволяет сообществам и правительствам лучше подготовиться, минимизируя потери жизни и уменьшая ущерб инфраструктуре.

В случае компании возобновляемой энергиинапример, они могут оптимизировать работу ветровых и солнечных электростанций, предвидя неблагоприятные погодные условия. Также есть решения для очистки воды которые можно корректировать на основе прогнозов засухи или наводнения, обеспечивая постоянное и безопасное снабжение. Или случай устойчивой инфраструктуры, которая, спроектированная с помощью прогностических моделей ИИ, может лучше выдерживать воздействие экстремальных явлений, защищая как людей, так и инвестиции.

Подводя итог, можно сказать, что искусственный интеллект, связанный с изменением климата, не только переопределяет нашу способность предсказывать экстремальные погодные явления, но и предоставляет необходимые инструменты для построения более безопасного и устойчивого будущего. По мере того, как мы продвигаемся в эту цифровую эпоху, интеграция ИИ в климатические модели обещает стать одним из самых мощных орудий в нашей борьбе с изменением климата и его разрушительными последствиями.