Veštačka inteligencija, koja već može da generiše tekstove i oponaša ljudski govor, takođe bi mogla pomoći svetu da se pripremi za pogoršanje efekata klimatskih promena.
Krajem oktobra, klimatske promene su se odjednom u severnoj Italiji učinile veoma realnim. Jaka oluja donela je obilne padavine u regionu, zbog čega su jezero Komo i reka Seveso izbili iz korita. Poplave su pogodile gradove, uključujući i Milano, kao najnoviji podsetnik na osetljivost ovog područja na ekstremne vremenske uslove.
Na Politehničkom univerzitetu u Milanu, profesor Andrea Kasteleti proučava ponašanje vode i pejzaža. Stručnjak za upravljanje prirodnim resursima, on misli da bi veštačka inteligencija (AI) mogla da ponudi preko potrebne odgovore jer globalno zagrevanje izaziva sve destruktivnije – i sve češće – oluje, poplave, toplotne talase i suše.
Oktobarske poplave u Italiji došle su nakon ekstremne suše u zemlji samo nekoliko meseci ranije. Područja Grčke, uključujući i centralno-istočni lučki grad Volos, suočila su se sa sličnim udarcem jedan-dva, sa visokim temperaturama koje su izazvale velike požare u julu i nakaznim olujama koje su uništile poljoprivredno zemljište, stoku, kuće, puteve, vozila i drugu imovinu u septembru.
„Dramatično se suočavamo sa ubrzanim efektima klimatskih promena“, rekao je Kasteleti. „Moramo bolje ublažiti i pripremiti se za ove događaje. AI bi mogao pomoći u tome.“
AI je do sada uhvatio naslove zbog svoje sposobnosti da generiše tekst, personalizuje usluge, pa čak i da kreira umetnost.
Ali tehnologija bi se takođe mogla iskoristiti za hitniji slučaj borbe protiv klimatskih promena, zbog čega ekstremne vremenske prilike nisu samo češći već i teži za predviđanje. Dakle, može li veštačka inteligencija pomoći u predviđanju i da li je mogla da predvidi poplavu Komoa?
Ekstremno vreme biće predstavljeno na ovogodišnjem samitu Ujedinjenih nacija o klimatskim promenama u Dubaiju, Ujedinjeni Arapski Emirati. Poznata kao COP28, konferencija će početi 30. novembra i trajaće do 12. decembra.
Dok nastoje da se bore protiv globalnog zagrevanja, UN su saopštile da su ljudima širom sveta potrebna adekvatna upozorenja o ekstremnim događajima kako bi se pripremili za njih. Ovo je ključni cilj petogodišnjeg plana UN za poboljšanje sistema ranog upozoravanja.
Tu AI možda ima ulogu.
Kasteleti veruje da bi veštačka inteligencija mogla da bude sastojak koji poboljšava trenutne klimatske i vremenske modele. Današnji modeli uzimaju velike količine podataka i unose ih u matematičke formule za predviđanje.
Bez obzira na svu njihovu moć ukidanja brojeva, rekao je da bi modeli mogli biti tačniji.
„I dalje imaju slabosti“, rekao je Kasteleti. „AI bi to mogao da reši.“
Kasteleti vodi istraživački projekat koji je dobio sredstva od EU za kombinovanje veštačke inteligencije i evropske satelitske mreže Copernicus radi poboljšanja klimatskih prognoza. Pod nazivom CLINT, četvorogodišnji projekat traje do juna 2025.
Istraživači iz Belgije, Francuske, Italije, Nemačke, Grčke, Holandije, Španije, Švedske i Velike Britanije rade na utvrđivanju kako veštačka inteligencija može da doprinese znanju o ekstremnim vremenskim prilikama.
„Postojeći klimatski modeli nisu baš dobri za određene ekstremne vremenske prilike“, rekao je profesor Dim Coumou, stručnjak za klimatologiju sa Univerziteta u Amsterdamu u Holandiji. „Toplotni talasi u Evropi se, na primer, povećavaju mnogo brže u stvarnom svetu u poređenju sa onim što nam modeli kažu da treba da se desi.
Razlozi mogu biti promene u vazdušnim strujama na velikim visinama — mlaznim strujama — koje mogu uticati na sve vrste vremenskih pojava, uključujući toplotne talase, uragane i suše.
Sa veštačkom inteligencijom, istraživači se nadaju da mogu bolje razumeti uzroke takvih događaja i na kraju ih preciznije predvideti.
To bi značilo, na primer, pouzdanija i pravovremena upozorenja za južne Evropljane o opasno toplim letima. Takođe bi služio i drugim delovima sveta, kao što je Afrika, koja se suočava sa sve lošijim vremenskim prilikama.
U Libiji je u septembru ciklon doneo obilne kiše koje su izazvale poplave, rušenje dve brane i smrt više od 4.000 ljudi u istočnim obalnim oblastima, uključujući grad Derna.
„Važno je predvidjeti ekstreme kako bismo mogli imati rana upozorenja“, rekao je Coumou.
Rekao je da će AI verovatno biti široko uveden u klimatske modele u narednih pet godina.
Kasteleti je rekao da je trend već počeo, a Evropski centar za srednjoročne vremenske prognoze koristi seriju modela mašinskog učenja.
„Očekujem da ćemo videti eksponencijalni rast u integraciji AI i klimatskih modela“, rekao je on.
U trenutnom modeliranju klime, ljudski istraživači prave formule u pokušaju da prognoziraju vreme.
Nasuprot tome, sistemi veštačke inteligencije uzimaju ogromne količine vremenskih podataka da bi izgradili model predviđanja koji se autonomno prilagođava iznova i iznova dok se ne približi stvarnosti što je više moguće.
Coumou vodi istraživački projekat koji finansira EU koji radi paralelno sa CLINT-om i, poput njega, pokušava da iskoristi AI da poboljša predviđanja ekstremnih vremenskih prilika. Pod nazivom KSAIDA, njegova četvorogodišnja inicijativa traje do avgusta 2025. i uključuje partnere u Francuskoj, Nemačkoj, Španiji, Švajcarskoj i Velikoj Britaniji.
Za razliku od CLINT-a, KSAIDA tim se takođe fokusira na osnovne uzroke ekstremnih vremenskih prilika.
Coumouov glavni istraživački interes je kako globalno zagrevanje utiče i na broj i na intenzitet ekstremnih vremenskih događaja.
Pored svog rada na Institutu za studije životne sredine Univerziteta u Amsterdamu, on radi sa Kraljevskim holandskim meteorološkim institutom i koordinira specijalnom istraživačkom grupom pod nazivom klimaektremes.eu koja takođe uključuje Potsdamski institut za istraživanje uticaja klime u Nemačkoj.
„Radi se o razumevanju uloge klimatskih promena u događajima u rasponu od toplotnih talasa do suša i ekstremnih padavina“, rekao je Coumou. „Želimo da znamo pokretačke faktore.“
Ali da bi iskoristili AI, istraživači se bore sa njegovom ogromnom složenošću.
Popularni sistemi veštačke inteligencije funkcionišu tako što prenose podatke kroz ogromnu mrežu „parametara“ — vrednosti koje algoritmi menjaju dok uče. Najnoviji AI model, GPT4, objavljen je ranije ove godine i ima 1,76 triliona parametara.
Da bi objasnili ishod, istraživači prvo moraju da otkriju koji su bili najvažniji parametri.
„AI je veoma moćan, ali je izazov tumačiti rezultate“, rekao je Coumou.
On i njegove kolege pokušavaju da otvore sistem veštačke inteligencije u pokušaju da shvate koji parametri – na osnovu informacija o vremenu u njihovom slučaju – imaju ključni uticaj na rezultat.
Još jedna prepreka sa kojom se istraživači suočavaju potiče od gladi AI za podacima. Ukratko, AI treba mnogo stvari da bi dobro funkcionisala.
Dok svet ima mnogo informacija o vremenu, koje se ponekad protežu vekovima unazad, ima nedostatak podataka o novijoj pojavi ekstremnih klimatskih događaja.
„Ekstremni događaji su, po definiciji, retki“, rekao je Kasteleti. „Dakle, nemate uvek mnogo zapažanja. To je velika prepreka ako želite da koristite metode veštačke inteligencije.“
CLINT ima za cilj da reši taj nedostatak brojeva metodom koja se zove povećanje podataka. Istraživači koriste AI sisteme za kreiranje podataka zasnovanih na istorijskim informacijama. Nove informacije se zatim mogu uneti u druge sisteme veštačke inteligencije da bi se napravila predviđanja.
„U proteklih nekoliko godina, ljudi širom sveta su se redovno suočavali sa ekstremnim vremenskim prilikama“, rekao je Kasteleti. „Istovremeno, veštačka inteligencija menja naše živote. Moramo da premostimo ove svetove i da AI smanji uticaj ovih ekstremnih događaja.“
