Nowe narzędzia oparte na sztucznej inteligencji badają związek między zmianami klimatu a ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi
W ostatnich latach ekstremalne zjawiska pogodowe stały się częstsze i bardziej intensywne, budząc poważne obawy o skutki dla środowiska i bezpieczeństwo ludzi. W 2024 r. na całym świecie odnotowano około 604 takich zdarzeń(odnośnik otworzy się w nowym oknie), z których znaczna część została określona jako „nietypowa” lub „bezprecedensowa”. Zdarzenia te wydają się być silnie powiązane ze zmianami klimatu, a w niektórych przypadkach związek ten został dobrze udokumentowany. Wciąż jednak nie w pełni poznaliśmy mechanizmy odpowiedzialne za wzrost intensywności i złożoności tych zdarzeń oraz ich coraz większy wpływ, co istotnie utrudnia opracowanie skuteczniejszych metod zapobiegania im i łagodzenia ich skutków. W ramach finansowanego przez UE projektu XAIDA(odnośnik otworzy się w nowym oknie) powołano konsorcjum 16 partnerów specjalizujących się w sztucznej inteligencji, statystyce i modelowaniu klimatu. Jego celem było opracowanie opartej na danych metodologii pozwalającej określić rolę zmian klimatu w występowaniu ekstremalnych zjawisk pogodowych na całym świecie. W projekt zaangażowali się również interesariusze z różnych sektorów w celu przygotowania strategii oceny ryzyka i adaptacji do takich zdarzeń.
Inteligentne narzędzia do oceny ekstremalnych zjawisk pogodowych
Aby lepiej zrozumieć i przewidywać ekstremalne zjawiska klimatyczne, konsorcjum XAIDA opracowało zestaw narzędzi do uczenia maszynowego, wnioskowania przyczynowego oraz wykrywania zdarzeń i oceny skutków, łącząc je ze statystycznym modelowaniem klimatu i metodami atrybucji. Jednym z obszarów zastosowania były fale upałów: zespół projektu XAIDA wykorzystał autoenkoder wariacyjny(odnośnik otworzy się w nowym oknie) – specjalną technikę uczenia głębokiego – aby zrozumieć, w jaki sposób ekstremalne upały ewoluują wraz ze zmianami klimatu. Dzięki tym badaniom stało się jasne, że w obecnych modelach brakuje istotnych aspektów fizycznych. „W trakcie projektu dowiedzieliśmy się, że w wielu regionach fale upałów nasilają się szybciej, niż przewidywały to modele klimatyczne. To poważny powód do niepokoju”, mówi koordynator projektu Dim Coumou, profesor na Wydziale Nauk Ścisłych, w Katedrze Ryzyka Wodnego i Klimatycznego na Vrije Universiteit Amsterdam. Przyczyny tej rozbieżności zostały omówione w artykule(odnośnik otworzy się w nowym oknie) poświęconym ekstremalnym upałom w Europie Zachodniej, w którym zespół określił również kroki niezbędne do udoskonalenia modeli prognozowania klimatu i atrybucji. Wśród rezultatów projektu XAIDA należy wymienić: zestaw narzędzi AIDE (sztuczna inteligencja do rozróżniania zjawisk ekstremalnych) służący do wykrywania zdarzeń ekstremalnych i oceny ich skutków; platforma CAUSEME, która pomaga użytkownikom identyfikować zależności przyczynowo-skutkowe w złożonych danych klimatycznych; oraz GreenEarthNet – zestaw narzędzi oparty na uczeniu maszynowym, łączący dane z obserwacji Ziemi z wynikami modeli klimatycznych do przewidywania reakcji ekosystemów na zmiany klimatu. Ponadto opracowano pakiet materiałów dydaktycznych dla nauczycieli i uczniów szkół podstawowych i średnich, a badacze zaangażowani w projekt opublikowali ponad 100 artykułów naukowych.
Łagodzenie obaw związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji
Jednym z wyzwań, przed którymi stanęli twórcy projektu XAIDA w trakcie jego realizacji, były obawy o wiarygodność i interpretowalność sztucznej inteligencji. Konsorcjum rozwiązało ten problem, łącząc tradycyjne metody, takie jak modele klimatyczne i analizy statystyczne danych obserwacyjnych, z nowoczesnymi metodami opartymi na sztucznej inteligencji. Pozwoliło to przeprowadzić kluczową walidację wyników i sprawdzić, czy prognozy generowane przez AI są wiarygodne. Ogólnie rzecz biorąc, projekt XAIDA określił sposoby, dzięki którym sztuczna inteligencja może być wdrażana w sposób budzący zaufanie. Było to możliwe dzięki nowym spostrzeżeniom na temat procesów leżących u podstaw zjawisk ekstremalnych, które pozwoliły poprawić ich przewidywalność i wydłużyć horyzont prognozowania – nawet do kilku tygodni lub miesięcy. „Projekt XAIDA wpisuje się w szerszy nurt innowacji związanych z wykorzystaniem sztucznej inteligencji w naukach o klimacie, który w ostatnich latach wyraźnie przyspieszył. W trakcie realizacji projektu technologie AI zyskały szczególne znaczenie w tej dziedzinie. Obecnie dysponujemy globalnymi modelami prognozowania pogody opartymi na sztucznej inteligencji, które naprawdę otwierają przed społecznością naukową nowe możliwości”, podsumowuje Coumou.
