Використання штучного інтелекту для попередження про повені та шторми: переваги та обмеження

DNVN – У вересні минулого року багато європейських країн постраждали від повеней, які були передбачені передовими системами прогнозування погоди з використанням штучного інтелекту. Хоча штучний інтелект покращує точність прогнозів, аналізуючи історичні дані з меншими витратами, забезпечуючи кращі результати порівняно з традиційними моделями, експерти все ж стверджують, що штучний інтелект має багато обмежень.

Пожежники рятують людей від повені в Австрії. Фото: Keystone

Професор Ендрю Чарльтон-Перес з Університету Редінга (Велика Британія) зазначив, що хоча моделі штучного інтелекту можуть у деяких випадках перевершувати моделі, засновані на фізиці, це не завжди так. Точність прогнозів штучного інтелекту значною мірою залежить від якості вхідних даних. Якщо даних недостатньо або екстремальні події відбуваються випадковим чином протягом року та в багатьох різних регіонах, прогнозування стихійних лих буде складним.

Професор Чарльтон-Перес пропонує, щоб штучний інтелект доповнював існуючі інструменти прогнозування для підвищення точності оцінки ймовірності екстремальних погодних явищ, підкреслюючи необхідність постійного вдосконалення збору та аналізу даних.

З січня Європейський центр прогнозів погоди (ECMWF) розгортає Інтегровану систему штучного інтелекту (AIFS), яка забезпечує швидкі довгострокові прогнози екстремальних погодних явищ, таких як циклони та хвилі спеки. Нещодавні оцінки показали ефективність системи, особливо в прогнозуванні сильних дощів, які сприяли повеням у вересні.

Однак вчені попереджають, що інформування про наслідки екстремальних погодних умов є надзвичайно важливим, особливо з огляду на прискорення зміни клімату. Звіт Європейського агентства з навколишнього середовища (ЄАОС) показує, що континент стикається з серйозними кліматичними ризиками, які значно переважають поточні зусилля з адаптації. Посухи, лісові пожежі, високі температури та повені стануть більш серйозними.

Ще однією проблемою є обробка даних, оскільки складні моделі штучного інтелекту потребують постійного оновлення, що вимагає багато обчислювальних ресурсів, що сприяє викидам, що змінюють клімат. Щоб вирішити цю проблему, великі компанії, такі як Microsoft та Google, вивчають можливість використання ядерної енергетики для обслуговування центрів обробки даних. Експерти також рекомендують інвестувати у фізичні рішення, такі як зони зберігання паводкових вод та системи раннього попередження, обмежуючи при цьому забудову в районах, схильних до повеней, щоб зменшити ризики, пов'язані зі зміною клімату.

В'єтнам (т/год)

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