ИИ помогает разобраться в сложностях климата, погоды и землепользования, найти решения проблемы изменения климата. Как ИИ может помочь в борьбе с изменением климата?

Изображения, сгенерированные искусственным интеллектом, основаны на подсказках «торнадо в сельской местности Среднего Запада США», «гроза с молниями над городом» и «кукурузное поле». Фото: DALL-E (первые два слева) и Microsoft Bing Image Creator, предложено Эвереттом Хогрефе и Джеймом ДеЛоссом.

рассказ Джейме ДеЛоссаопубликовано 31 августа 2023 г.

Представьте себе, что мы могли бы предсказать не только сильные штормы, которые пройдут более чем через неделю, но и то, каким будет климат через 50 лет, и то, как стратегии вмешательства могут уменьшить последствия изменения климата. Исследователи Университета штата Колорадо разрабатывают способы сделать все это, используя мощный инструмент: искусственный интеллект.

Профессор атмосферных наук Элизабет Барнс использует машинное обучение, разновидность искусственного интеллекта, чтобы разобраться в сложностях науки о климате. Профессор Расс Шумахер, климатолог штата Колорадо и директор Климатического центра Колорадо, возглавил разработку модели машинного обучения, которая может точно предсказывать суровую погоду на четыре-восемь дней вперед и теперь ежедневно используется в операциях Национальной метеорологической службы. А команда кафедры почвоведения и растениеводства под руководством заслуженного профессора университета Кейта Паустиана поднимет всемирно известный опыт CSU в количественном анализе парниковых газов на новый уровень, объединив его сильные стороны с преимуществами машинного обучения.

Исследовательская группа Барнса использует машинное обучение для обнаружения последствий изменения климата, прогнозирования погоды и климата на несколько недель или десятилетий вперед, а также изучения потенциальных результатов гипотетических стратегий вмешательства в изменение климата, таких как геоинженерия.

Климатическая система невероятно сложна, и те, кто ее изучает, полагаются на огромные объемы данных. Барнс сказал, что машинное обучение — идеальный инструмент для ученых-климатологов.

«Мы всегда использовали данные и пытались выявить всю сложность климатической системы и сделать ее понятной для человека, а теперь машинное обучение позволяет нам копнуть еще глубже и найти еще более сложные взаимосвязи», — сказала она. . «То место, где мы сейчас находимся, все еще пытается сделать свои предсказания понятными для людей».

При наличии достаточного количества данных достаточно сложная модель машинного обучения может найти закономерности среди шума и потенциально дать точные прогнозы, но Барнс заинтересован в объяснимом ИИ, то есть в выяснении того, как модель машинного обучения пришла к такому выводу. Она сравнивает расшифровку процесса модели с решением лабиринта, начиная с конца и двигаясь назад.

«Мы всегда использовали данные и пытались раскрыть всю сложность климатической системы и сделать ее понятной человеку, а теперь машинное обучение позволяет нам копнуть еще глубже и найти еще более сложные взаимосвязи. Мы сейчас находимся в попытке сделать их предсказания понятными для людей».

— Профессор атмосферных наук Элизабет Барнс

«Если он проделает хорошую работу и мы сможем узнать, почему он смог это сделать, мы фактически изучим новую науку о климате», — сказал Барнс.

Ее группа также занимается интерпретируемым ИИ, который иногда называют прозрачным ИИ. Они начинают с нуля, строя модели машинного обучения с нуля, чтобы модели были понятны людям на каждом этапе пути.

«Это гораздо более медленный процесс и, честно говоря, намного сложнее», — сказал Барнс, — «но в результате, когда он делает прогноз, вам не нужно спрашивать: «Почему он сделал этот прогноз?» Ты уже знаешь почему.

Объясняемость и интерпретируемость — это две вещи, которые могут помочь людям доверять ИИ, но в игру вступает множество других факторов. Барнс, Имме Эберт-Упхофф, ученый из Кооперативного института исследований атмосферы и профессор кафедры электротехники и вычислительной техники, и профессор компьютерных наук Чак Андерсон изучают, что потребуется для создания заслуживающего доверия ИИ для изучения погоды и климата. . Они являются партнерами финансируемого Национальным научным фондом Института исследований надежного искусственного интеллекта в области погоды, климата и прибрежной океанографии, возглавляемого Университетом Оклахомы.