Использование ИИ для предупреждения о наводнениях и штормах: его эффективность и ограничения.

DNVN - В сентябре прошлого года многие европейские страны пострадали от наводнений, явления, предсказанного передовыми системами прогнозирования погоды с использованием искусственного интеллекта. Хотя ИИ повышает точность прогнозов за счет анализа исторических данных с меньшими затратами, обеспечивая лучшие результаты по сравнению с традиционными моделями, эксперты по-прежнему считают, что у ИИ есть много ограничений.

В Австрии пожарные спасают людей из затопленных районов. Фото: Keystone.

Профессор Эндрю Чарлтон-Перес из Университета Рединга (Великобритания) заявил, что, хотя модели ИИ в некоторых случаях могут превосходить модели, основанные на физических принципах, это не всегда так. Точность прогнозов ИИ в значительной степени зависит от качества входных данных. Если данных недостаточно или экстремальные события происходят случайным образом в течение года и в разных регионах, прогнозирование стихийных бедствий будет затруднено.

Профессор Чарлтон-Перес предполагает, что искусственный интеллект должен дополнять существующие инструменты прогнозирования для повышения точности оценки вероятности экстремальных погодных явлений. Это подчеркивает необходимость постоянного совершенствования сбора и анализа данных.

С января Европейский центр прогнозирования погоды (ECMWF) использует свою интегрированную систему искусственного интеллекта (AIFS), которая обеспечивает быстрые долгосрочные прогнозы экстремальных погодных явлений, таких как торнадо и волны жары. Недавние оценки показали эффективность системы, особенно в прогнозировании сильных дождей, которые способствовали наводнениям в сентябре.

Однако ученые предупреждают, что распространение информации о последствиях экстремальных погодных явлений имеет решающее значение, особенно в контексте обострения изменения климата. В отчете Европейского агентства по окружающей среде (ЕЭЗ) указывается, что континент сталкивается со значительными климатическими рисками, которые намного превышают нынешние усилия по адаптации. Засухи, лесные пожары, высокие температуры и наводнения будут становиться все более интенсивными.

Ещё одна проблема — обработка данных, поскольку сложные модели ИИ требуют постоянного обновления, значительных вычислительных ресурсов и способствуют выбросам, вызывающим изменение климата. Для решения этой проблемы крупные компании, такие как Microsoft и Google, изучают возможность использования атомной энергии для обеспечения работы своих центров обработки данных. Эксперты также рекомендуют инвестировать в физические решения, такие как хранилища паводковых вод и системы раннего предупреждения, одновременно ограничивая застройку в районах, подверженных наводнениям, чтобы смягчить риски изменения климата.

Вьет Ань (составитель)

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