Использование ИИ для предупреждения о наводнениях и штормах: преимущества и ограничения

DNVN — В сентябре прошлого года многие европейские страны пострадали от наводнений, которые были предсказаны передовыми системами прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Хотя ИИ повышает точность прогнозов, анализируя исторические данные с меньшими затратами и обеспечивая более превосходные результаты по сравнению с традиционными моделями, эксперты всё же отмечают, что у ИИ есть ряд ограничений.

Пожарные спасают людей от наводнения в Австрии. Фото: Keystone

Профессор Эндрю Чарльтон-Перес из Университета Рединга (Великобритания) отметил, что, хотя модели ИИ в некоторых случаях могут превосходить физические модели, это не всегда так. Точность прогнозов ИИ сильно зависит от качества входных данных. Если данных недостаточно или экстремальные явления происходят случайным образом в течение года и в разных регионах, прогнозирование катастроф будет затруднено.

Профессор Чарльтон-Перес полагает, что ИИ должен дополнять существующие инструменты прогнозирования для повышения точности оценки вероятности экстремальных погодных явлений, подчеркивая необходимость постоянного совершенствования сбора и анализа данных.

С января Европейский центр прогнозов погоды (ЕЦСПП) внедряет Интегрированную систему искусственного интеллекта (AIFS), которая обеспечивает оперативные долгосрочные прогнозы экстремальных погодных явлений, таких как циклоны и волны тепла. Недавние исследования показали эффективность системы, особенно в прогнозировании сильных дождей, которые привели к наводнениям в сентябре.

Однако учёные предупреждают, что информирование о последствиях экстремальных погодных явлений критически важно, особенно в условиях ускоряющегося изменения климата. Доклад Европейского агентства по окружающей среде (ЕАОС) показывает, что континент сталкивается с серьёзными климатическими рисками, которые значительно перевешивают текущие усилия по адаптации. Засухи, лесные пожары, высокие температуры и наводнения станут более интенсивными.

Ещё одной проблемой является обработка данных, поскольку сложные модели искусственного интеллекта требуют постоянного обновления, что, в свою очередь, требует значительных вычислительных ресурсов и приводит к выбросам, влияющим на изменение климата. Для решения этой проблемы крупные компании, такие как Microsoft и Google, изучают возможность использования ядерной энергии для обслуживания центров обработки данных. Эксперты также рекомендуют инвестировать в физические решения, такие как хранилища паводковых вод и системы раннего оповещения, одновременно ограничивая развитие в районах, подверженных наводнениям, для снижения рисков, связанных с изменением климата.

Вьет Ань (т/ч)

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