Bruk av AI for å varsle om flom og uvær: Fordeler og begrensninger

DNVN – I september i fjor ble mange europeiske land herjet av flom, som ble varslet av avanserte værvarslingssystemer ved hjelp av kunstig intelligens. Selv om kunstig intelligens forbedrer prognosenøyaktigheten ved å analysere historiske data til en lavere kostnad, noe som gir bedre resultater sammenlignet med tradisjonelle modeller, sier eksperter fortsatt at kunstig intelligens har mange begrensninger.

Brannmannskaper redder folk fra flomvann i Østerrike. Foto: Keystone

Professor Andrew Charlton-Perez fra University of Reading (Storbritannia) sa at selv om AI-modeller kan overgå fysikkbaserte modeller i noen tilfeller, er ikke dette alltid sant. Nøyaktigheten til AI-prediksjoner avhenger i stor grad av kvaliteten på inndataene. Hvis dataene er utilstrekkelige eller ekstreme hendelser inntreffer tilfeldig gjennom året og i mange forskjellige regioner, vil katastrofeprediksjon være vanskelig.

Professor Charlton-Perez foreslår at AI bør utfylle eksisterende prognoseverktøy for å forbedre nøyaktigheten i vurderingen av sannsynligheten for ekstreme værhendelser, og fremhever behovet for fortsatte forbedringer i datainnsamling og -analyse.

Siden januar har Det europeiske værvarslingssenteret (ECMWF) tatt i bruk det integrerte AI-systemet (AIFS), som gir raske langsiktige varsler for ekstreme værhendelser som sykloner og hetebølger. Nylige evalueringer har vist at systemet er effektivt, spesielt når det gjelder å forutsi de kraftige regnværene som bidro til flom i september.

Forskere advarer imidlertid om at det er avgjørende å kommunisere konsekvensene av ekstremvær, spesielt ettersom klimaendringene akselererer. En rapport fra Det europeiske miljøbyrået (EEA) viser at kontinentet står overfor store klimarisikoer som langt oppveier dagens tilpasningstiltak. Tørke, skogbranner, høye temperaturer og flom vil bli mer alvorlige.

En annen utfordring er databehandling, ettersom komplekse AI-modeller krever konstante oppdateringer, noe som krever mye databehandlingsressurser og bidrar til klimaendrende utslipp. For å håndtere dette utforsker store selskaper som Microsoft og Google bruk av kjernekraft for å vedlikeholde datasentre. Eksperter anbefaler også å investere i fysiske løsninger som flomvannslagringsområder og tidlige varslingssystemer, samtidig som de begrenser utviklingen i flomutsatte områder for å redusere risikoen fra klimaendringer.

Vietnam Anh (t/t)

Kilde: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496