Wykorzystanie sztucznej inteligencji do ostrzegania przed powodziami i burzami: korzyści i ograniczenia

DNVN – We wrześniu ubiegłego roku wiele krajów europejskich zostało spustoszonych przez powodzie, które zostały przewidziane przez zaawansowane systemy prognozowania pogody wykorzystujące sztuczną inteligencję. Chociaż sztuczna inteligencja poprawia dokładność prognoz poprzez analizę danych historycznych przy niższych kosztach, zapewniając lepsze wyniki w porównaniu z tradycyjnymi modelami, eksperci nadal twierdzą, że sztuczna inteligencja ma wiele ograniczeń.

Strażacy ratują ludzi z powodzi w Austrii. Zdjęcie: Keystone

Profesor Andrew Charlton-Perez z Uniwersytetu w Reading (Wielka Brytania) stwierdził, że chociaż modele sztucznej inteligencji mogą w niektórych przypadkach przewyższać modele oparte na fizyce, nie zawsze jest to prawdą. Dokładność prognoz sztucznej inteligencji w dużej mierze zależy od jakości danych wejściowych. Jeśli dane są niewystarczające lub ekstremalne zdarzenia występują losowo w ciągu roku i w wielu różnych regionach, przewidywanie katastrof będzie trudne.

Profesor Charlton-Perez uważa, że ​​sztuczna inteligencja powinna uzupełniać istniejące narzędzia prognostyczne w celu zwiększenia dokładności oceny prawdopodobieństwa wystąpienia ekstremalnych zjawisk pogodowych, podkreślając potrzebę dalszych udoskonaleń w zakresie gromadzenia i analizy danych.

Od stycznia Europejskie Centrum Prognoz Pogody (ECMWF) wdraża Zintegrowany System Sztucznej Inteligencji (AIFS), który zapewnia szybkie, długoterminowe prognozy ekstremalnych zjawisk pogodowych, takich jak cyklony i fale upałów. Niedawne oceny wykazały skuteczność systemu, szczególnie w przewidywaniu ulewnych deszczy, które doprowadziły do ​​powodzi we wrześniu.

Naukowcy ostrzegają jednak, że informowanie o skutkach ekstremalnych zjawisk pogodowych ma kluczowe znaczenie, zwłaszcza w obliczu narastających zmian klimatu. Raport Europejskiej Agencji Środowiska (EEA) pokazuje, że kontynent stoi w obliczu poważnych zagrożeń klimatycznych, które znacznie przewyższają obecne wysiłki adaptacyjne. Susze, pożary lasów, wysokie temperatury i powodzie staną się dotkliwe.

Kolejnym wyzwaniem jest przetwarzanie danych, ponieważ złożone modele sztucznej inteligencji wymagają ciągłych aktualizacji, co z kolei pochłania ogromne zasoby obliczeniowe i przyczynia się do emisji gazów cieplarnianych powodujących zmiany klimatu. Aby temu zaradzić, duże firmy, takie jak Microsoft i Google, rozważają wykorzystanie energii jądrowej do utrzymania centrów danych. Eksperci zalecają również inwestowanie w rozwiązania fizyczne, takie jak zbiorniki retencyjne na wodę powodziową i systemy wczesnego ostrzegania, a jednocześnie ograniczenie zabudowy na obszarach narażonych na powodzie, aby zmniejszyć ryzyko związane ze zmianami klimatu.

Viet Anh (t/h)

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