Використання штучного інтелекту для попереджень про повені та шторми: його ефективність та обмеження.

DNVN – У вересні минулого року багато європейських країн постраждали від повеней, явища, передбаченого передовими системами прогнозування погоди, що використовують штучний інтелект. Хоча штучний інтелект покращує точність прогнозів, аналізуючи історичні дані з меншими витратами, що дає кращі результати порівняно з традиційними моделями, експерти все ще вважають, що штучний інтелект має багато обмежень.

Пожежники рятують людей від повені в Австрії. Фото: Keystone

Професор Ендрю Чарльтон-Перес з Університету Редінга (Велика Британія) заявив, 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 різних регіонах, прогнозування стихійних лих буде складним.

Професор Чарльтон-Перес вважає, що штучний інтелект має доповнювати існуючі інструменти прогнозування для підвищення точності оцінки ймовірності екстремальних погодних явищ. Це підкреслює необхідність постійного вдосконалення збору та аналізу даних.

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

Однак вчені попереджають, що поширення інформації про вплив екстремальних погодних умов є надзвичайно важливим, особливо в контексті ескалації зміни клімату. Звіт Європейського агентства з навколишнього середовища (ЄАОС) вказує на те, що континент стикається зі значними кліматичними ризиками, які набагато перевищують поточні зусилля з адаптації. Посухи, лісові пожежі, високі температури та повені ставатимуть дедалі серйознішими.

Ще однією проблемою є обробка даних, оскільки складні моделі штучного інтелекту потребують постійних оновлень, що вимагає значних обчислювальних ресурсів і сприяє викидам, що змінюють клімат. Щоб вирішити цю проблему, великі компанії, такі як Microsoft і Google, вивчають можливість використання ядерної енергетики для підтримки своїх 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, для пом'якшення ризиків зміни клімату.

В'єтнам (упорядник)

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