Bu məqalə Science X-in redaksiya prosesinə və siyasətlərinə uyğun olaraq nəzərdən keçirilib. Redaktorlar məzmunun etibarlılığını təmin edərkən aşağıdakı atributları vurğuladılar: Gündəlik hava proqnozları yaxşılaşsa da, ən ölümcül istilik dalğaları kimi 1000 ildə bir dəfə baş verə biləcək hadisələri proqnozlaşdırmaq çətin olaraq qalır. Ənənəvi superkompüter əsaslı modellər bu hadisələri proqnozlaşdıra bilir, lakin onlar çox vaxt və enerji tələb edir.
Bu arada, süni intellektə əsaslanan daha yeni proqnozlaşdırma modelləri gündəlik proqnozlarda yaxşıdır, lakin çox vaxt onların təlim məlumatlarında əks olunmayan qeyri-adi hadisələri proqnozlaşdıra bilmir. Çikaqo Universitetinin geofizika elmləri üzrə dosenti Pedram Həsənzadə bildirib ki, “AI hava və iqlim modelləri süni intellektin elmdə böyük nailiyyətlərindən biridir, lakin onlar sehrli deyillər – boz qu quşları, ən nadir və ən ekstremal hadisələrdə uğursuz olurlar”. "Ətraflı fizikaya əsaslanan modellər ekstremalları tuta bilər, lakin onlar çox böyük vaxt və enerji tələb edir." Həsənzadənin İqlim Ekstremalları Nəzəriyyəsi və Məlumatlar Qrupunun üzvləri ilə birgə ABŞ və Fransada olan beynəlxalq tədqiqatçılar qrupu problemi həll etmək üçün “Physical Review Letters” jurnalında dərc edilmiş yeni hibrid metod hazırlayıb.
Onların həlli süni intellekt alətlərinin səmərəliliyini ənənəvi modellərin etibarlılığı ilə birləşdirərək daha az resursdan istifadə etməklə nadir hadisələrin ehtimalını tez və dəqiq proqnozlaşdırmağa kömək edir. "Bu metodun gücü, - Həsənzadə dedi, "həm süni intellekt, həm də ənənəvi fizikanın güclü tərəflərini özündə birləşdirir və xüsusilə simulyasiya etmək ən çətin olan və ən böyük ictimai təsirə malik ekstremal hadisələr üçün effektivdir." İstilik dalğaları ekstremal havanın ən ölümcül formalarından biridir. 2003-cü ildə isti dalğası Avropada təxminən 70.000, Rusiyada isə 2010-cu ildə 56.000 nəfərin ölümünə səbəb oldu.
Keçən iyun ayında ABŞ-ın təxminən yarısı - təxminən 180 milyon insan təhlükəli temperaturlarla üzləşdi. Bu dalğalar getdikcə tez-tez və şiddətli olur, lakin kənar hadisələrin təbiəti onları öyrənməyi çətinləşdirir və proqnozlaşdırmaqda çətinlik çəkir. Proqnozlaşdırma çoxdan fizikaya əsaslanan iqlim və hava modellərinə əsaslanırdı.
Onlar bizə müxtəlif şərtlərin, məsələn, atmosfer təzyiqinin zamanla temperatur və digər dəyişənlərə necə təsir edə biləcəyini görməyə kömək edir. Bu modellər bir çox müxtəlif potensial ssenariləri hesablayır, tədqiqatçılar hansının baş vermə ehtimalını görmək üçün istifadə edirlər. Problem ondadır ki, Çikaqonun iyul ayında 90°F (32°C) temperatura çatacağı ehtimalını bilmək istəyirsinizsə - bu qeyri-adi deyil - bu temperatura enməzdən əvvəl çoxlu simulyasiyalar aparmağa ehtiyacınız olmayacaq.
Ancaq onun 105°F (41°C) səviyyəsinə çatacağı ehtimalını bilmək istəyirsinizsə, bu həddi görməzdən əvvəl daha çox cəhd etməlisiniz. Çoxlu simulyasiyaların icrası çox vaxt və hesablama gücü tələb edir. Tədqiqatçılar nadir hadisələrin seçilməsi (RES) adlı statistik texnikadan istifadə etməklə problemi yüngülləşdirə bilərlər ki, bu da şərtləri hesablamaqla prosesi sürətləndirir ki, iqlim modeli yalnız ən perspektivli olana diqqət yetirsin və qalanlarına məhəl qoymasın.
Xülasə — davamını mənbədə oxuyun.
