Bài học rút ra chính
- Các chuyên gia cho biếtmô hình AI có thể giúp dự báo biến đổi khí hậu.
- Một công cụ AI mới có tên IceNet có thể cho phép các nhà khoa học dự báo chính xác độ sâu băng ở biển Bắc Cực.
-
AI và phân tích thời tiết cũng có thể giúp chống lại biến đổi khí hậu bằng cách giảm lượng khí thải trong chuỗi cung ứng.
Bằng chứng cho thấy thời tiết khắc nghiệt trong mùa hè này do biến đổi khí hậu thúc đẩy, trí tuệ nhân tạo đang giúp dự đoán điều kiện sẽ thay đổi ở đâu.
Một công cụ AI mới có thể cho phép các nhà khoa học dự báo chính xác hơn các tháng băng ở biển Bắc Cực trong tương lai. Các nhà nghiên cứu cho biết, IceNet gần như chính xác đến 95% trong việc dự đoán liệu băng biển có xuất hiện trước hai tháng hay không. Đây là một trong những ứng dụng ngày càng tăng của AI trong việc dự đoán biến đổi khí hậu.
"AI đã cải thiện đáng kể hiệu quả của việc vận hành các mô hình khí hậu phức tạp mà trước đây thường chuyên sâu về mặt tính toán", Daniel Intolubbe-Chmil, một nhà phân tích tại Harbour Research, nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
No Ice, Ice, Baby
IceNet đang giải quyết thách thức ghê gớm trong việc đưa ra các dự báo chính xác về băng ở biển Bắc Cực cho mùa giải sắp tới. Các nhà nghiên cứu đã mô tả cách hoạt động của IceNet trong một bài báo gần đây được xuất bản trên tạp chí Nature Communications.
"Nhiệt độ không khí gần bề mặt ở Bắc Cực đã tăng với tốc độ gấp 2-3 lần tốc độ trung bình toàn cầu, một hiện tượng được gọi là khuếch đại Bắc Cực, gây ra bởi một số phản hồi tích cực", các nhà nghiên cứu viết trong bài báo. "Nhiệt độ tăng đã đóng một vai trò quan trọng trong việc giảm lượng băng biển ở Bắc Cực, với lượng băng biển vào tháng 9 hiện nay bằng một nửa so với năm 1979 khi các phép đo vệ tinh về Bắc Cực bắt đầu."
Biển băng rất khó dự báo vì mối quan hệ phức tạp của nó với bầu khí quyển bên trên và đại dương bên dưới, theo các tác giả của bài báo. Không giống như các hệ thống dự báo thông thường cố gắng mô hình hóa các quy luật vật lý một cách trực tiếp, các nhà nghiên cứu đã thiết kế IceNet dựa trên một khái niệm được gọi là học sâu. Thông qua cách tiếp cận này, mô hình "học" cách băng biển thay đổi từ dữ liệu mô phỏng khí hậu hàng nghìn năm, cùng với dữ liệu quan sát hàng thập kỷ, để dự đoán mức độ của các tháng băng ở biển Bắc Cực trong tương lai.
"Bắc Cực là khu vực nằm trên tuyến đầu của biến đổi khí hậu và đã chứng kiến sự ấm lên đáng kể trong 40 năm qua", tác giả chính của bài báo, Tom Andersson, một nhà khoa học dữ liệu tại Phòng thí nghiệm AI của BAS, cho biết trong một bản tin. phóng thích. "IceNet có tiềm năng lấp đầy khoảng trống khẩn cấp trong việc dự báo băng biển cho các nỗ lực phát triển bền vững ở Bắc Cực và chạy nhanh hơn hàng nghìn lần so với các phương pháp truyền thống."
AI Tạo ra một mạng lưới rộng lớn
Các trình mô phỏng AI khác cũng đang theo dõi sự thay đổi khí hậu. Ví dụ, các nhà nghiên cứu đã tận dụng kỹ thuật Tìm kiếm mạng giả lập sâu để cải thiện mô phỏng xung quanh cách bồ hóng và sol khí phản chiếu và hấp thụ ánh sáng mặt trời. Nghiên cứu cho thấy trình giả lập nhanh hơn gấp 2 tỷ lần và giống hơn 99,999% so với mô phỏng vật lý của chúng.
AI và phân tích thời tiết cũng có thể giúp chống lại biến đổi khí hậu bằng cách giảm lượng khí thải trong chuỗi cung ứng, Renny Vandewege, phó chủ tịch của công ty dự báo thời tiết DTN, nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
"Ví dụ: trong vận chuyển, định tuyến được tối ưu hóa theo thời tiết có thể giảm lượng khí thải lên đến 4% và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu lên đến 10% và định tuyến theo thời tiết trong ngành hàng không có thể ngăn chặn việc định tuyến lại không cần thiết để tránh thời tiết xấu, hoặc vòng quanh sân bay chờ hạ cánh, "anh nói.
Dự báo chính xác cho các mạng lưới đường bộ có thể giảm việc xử lý không cần thiết đối với các con đường mùa đông, giảm số lượng hóa chất độc hại, Vandenwege nói.
"Thay vì xử lý toàn bộ một con đường, đội bảo trì đường bộ có thể chọn xử lý các vị trí đã chọn dọc theo con đường, nơi có những đoạn đường có điểm lạnh hoặc họ có thể quyết định xem có cần thiết phải xử lý hay không", ông nói thêm.
Mô hình học máy và AI ngày càng được sử dụng nhiều hơn để giúp hiểu được lượng khí thải CO2 và khí mê-tan, Marty Bell, giám đốc khoa học của công ty dự báo thời tiết WeatherFlow, nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
"Các mô hình này cũng đang tăng khả năng chống chịu với biến đổi khí hậu của chúng tôi bằng cách giúp chúng tôi sửa đổi phương pháp tiếp cận sản xuất và sử dụng năng lượng", Bell nói. "Trong khi nhiều ứng dụng AI này hoạt động ở quy mô lớn trên các hệ thống phân phối năng lượng tiện ích, những ứng dụng khác hoạt động ở cấp hộ gia đình, nơi ML thông báo cho các mô hình AI được nhúng trong các thiết bị internet vạn vật hàng ngày để quản lý hiệu quả hơn việc sử dụng năng lượng trong nhà."
