環境資訊中心綜合外電;姜唯 編譯;林大利 審校
氣候臨界點是地球上生命的重大威脅,因為一旦達到臨界點,就會引發氣候變遷過程的連鎖反應,加劇全球暖化,並迅速惡化現有的各種氣候災難。研究人員開發出一種新的人工智慧(AI)系統,可以評估世界生態系統的臨界點,並作為早期預警系統,幫助阻止「失控的氣候變遷」。
讓AI「深度學習」 掌握地球走向氣候臨界點的過程和特徵
氣候臨界點的例子包括北極永久凍土融化,可能會釋放出大量的強效溫室氣體甲烷,加速暖化效應;洋流系統崩潰,會立刻使全球天氣樣態發生重大變化;冰蓋解體,可能加速海平面上升。
研究人員用「深度學習」演算法,驗證系統中發生快速或不可逆變化的臨界值。
「我們發現,新演算法預測臨界點不僅比既有的演算法更準確,還能提供臨界點狀態類型的資訊。」加拿大安大略省滑鐵盧大學(University of Waterloo)應用數學教授克里斯.鮑屈(Chris Bauch)說:「許多這些臨界點都是負面的,可以的話,得阻止它們。」
研究人員說,他們在開發這套人工智慧時採用了一種新方法,不僅能了解單一臨界點,還能掌握地球氣候臨界點的過程和特徵。
該團隊表示,由於結合了AI和關於臨界點的現有數學理論,新工具比任何單一方法都更有用。
特訓AI 科學家加入50萬個生態系統模型
研究人員在他們稱之為「可能臨界點宇宙」上訓練AI,其中包括大約50萬個生態系統模型,接著在各種地球系統的特定真實臨界點上,對其進行測試──包括使用歷史氣候冰核樣本。
研究作者之一、埃克塞特大學(University of Exeter)全球系統研究所所長提摩西.蘭頓(Timothy Lenton)說,我們的方法可以在接近危險臨界點時發出預警。「改善氣候臨界點預警可以幫助社會適應,就算他們無法避免,也可減少傷害。」
研究人員表示,深度學習在模式識別和分類方面有長足進步,該團隊首次將臨界點檢測變成模式識別問題(pattern-recognition problem)。
研究團隊說,這麼做是為了找出臨界點來臨前的模式與徵兆,讓機器學習演算法能夠判斷臨界點是否即將到來。
研究下一步 提供AI當代氣候變遷趨勢資料
「人們熟悉氣候系統的臨界點,但生態學、流行病學甚至股票市場也存在臨界點,」另一位研究作者、蒙特婁麥基爾大學博士後研究員湯瑪士.布理(Thomas Bury)說:「我們發現,AI非常擅長檢測各種複雜系統共有的臨界點特徵。」
同為研究人員之一的圭爾夫環境研究所(Guelph Institute for Environmental Research)所長馬杜爾.阿南德(Madhur Anand)說,新的深度學習演算法是重大變化預測能力的關鍵,包括與氣候變遷相關的變化。
該團隊表示,下一步是提供AI當代氣候變遷趨勢的資料。不過阿南德教授也警告,「這個技術當然能讓我們早一步因應,但如何運用這些知識取決於人類。 我希望這些新發現能帶來公平、積極的改變。」
該研究發表在《美國國家科學院學報》(Proceedings of the National Academy of Sciences)。
參考資料
本文轉載自「環境資訊中心」網站,內容由許多專家學者及民間環團,提供國內外環境教育與環保資訊;主題涵蓋全球變遷、溫室氣體控制、環保生活、環境汙染防治、生態保育、能源節約與能源效率、綠建築等各面向。期許能替沒有選票的山林、濕地、海洋、土地發聲。