Необичайни сценарии могат да ускорят обучението на климатични модели с ИИ

Нощ на учените 2026 · онлайн

Дигитални ресурси

Всички ресурси
Броеве за четене онлайнСпецброеве за изкуствения интелект и за атома, брой 200 на „Българска наука“ и вестник „Homo Sciens“.Разгледай броевете 17 нови филма за български учениОт Стамен Григоров и бактерията на киселото мляко до генетика Дончо Костов.Гледай видеата 30 години „Мария Склодовска-Кюри“ на една картаВсички проекти по програмата от 1996 до 2026 г. – и кой с кого работи.Отвори картата Архив от минали НощиФилми, лекции и броеве от Нощите на учените 2019–2023.Към архива

Монитор с климатични сценарии върху глобуси и графики, обединени в модел на Земята.

Изследователи от MIT предлагат метод за обучение на климатични модели с изкуствен интелект чрез внимателно подбрани, нарочно необичайни сценарии за емисиите. В изчислителни тестове подходът помага на по-малък модел да възпроизвежда реакции на климата при нови комбинации от промени. Това може да намали нуждата от скъпи симулации, но методът все още не е проверен чрез изпълнение на оптимизиран сценарий с пълен модел на земната система.

Моделите на земната система са компютърни представяния на атмосферата, океаните, сушата и взаимодействията между тях. Чрез тях учените изследват как различни промени в емисиите могат да се отразят на температурите, валежите и морското равнище. Подробните изчисления обаче изискват значителни ресурси: един сценарий може да отнеме месеци работа на суперкомпютърен клъстер.

По-бърз заместител на големия модел

Един начин да се разгледат повече възможности е чрез климатичен емулатор — по-малък модел, обучен да възпроизвежда поведението на по-подробен климатичен модел. След обучението си той може да оценява много сценарии за секунди, в зависимост от емулатора, което позволява разглеждане на хиляди варианти, например различни комбинации от промени във въглеродните и метановите емисии.

Емулаторът не е пряка прогноза от наблюдения и не заменя изцяло модела, от който се учи. Ако основният модел пропуска процес или съдържа систематична грешка, неговият бърз заместител може да наследи същото ограничение.

Обичайният подход използва за обучение шест до осем правдоподобни траектории на бъдещите емисии — описания на това как те се променят във времето. За всяка траектория първо трябва да се изпълни големият физичен модел. Екипът, ръководен от Кристофър Уомак и Ноел Селин, посочва слабост на този избор: емулаторът може да се справя със сценарии, сходни с тези при обучението, но да греши при нова комбинация от промени.

Защо сценарият не трябва да е правдоподобен

Новият метод търси сценарии, които дават повече информация за реакциите на климатичния модел, вместо да приличат непременно на вероятно бъдеще. В тях емисиите могат рязко да се повишат през една година, да спаднат през следваща или да се колебаят по начин, който не представлява политическа прогноза.

Процедурата започва с начална траектория на емисиите, чийто климатичен отклик се изчислява с опростен модел. Изследователите измерват грешката на емулатора и променят входните данни така, че следващата версия на сценария да бъде по-информативна. Получените бързи колебания помагат да се изследва как системата реагира на различни комбинации от промени.

Според публикуваните резултати обучен с такъв набор емулатор може да оценява сценарии, които не е срещал при обучението. В един от тестовете той улавя и ефекта на глобално осреднен аналог на регионална политика, при която един замърсител намалява, докато други емисии продължават да растат. Регионалната хетерогенност не е проверена. Традиционните емулатори в същото сравнение с глобалния аналог не се справят.

Какво остава да се провери

Резултатите са от изчислителни тестове, а не от завършена проверка с пълен модел на земната система. Авторите тепърва планират да изпълнят чрез такъв модел оптимизиран сценарий и да проверят подхода. Затова засега не е установено, че той ще работи по същия начин при пълномащабна симулация.

Според оценката в изследването за създаването на оптимизираните данни би могло да е достатъчно едно изпълнение на пълния модел вместо шест или осем, но този брой е хипотеза, непроверена с пълен модел. Сравнение на едно срещу шест изпълнения е демонстрирано за опростен модел, а не за пълен модел на земната система. Ако това се потвърди, по-малкият брой скъпи симулации би позволил емулаторите да се обновяват по-често и да се разглеждат повече комбинации от мерки.

Обучението на нов емулатор може да отнеме месеци или години, а междувременно възникват нови научни и политически въпроси. По-бързото изследване на сценарии би било полезно за решения, свързани с енергийни мрежи, земеделие, обществено здраве и адаптация към климатични рискове. Дали необичайните обучаващи сценарии ще осигурят тази полза на практика, остава въпрос за проверка с пълномащабен модел.

Източници

Тази статия е написана и проверена с инструменти с изкуствен интелект и е прегледана от редактор на БГ Наука преди публикуване. Как се публикуват статиите в сайта →

Живейте по-добре с наука!

  • Развийте критично мислене и изградете защита срещу дезинформация.

  • Придобийте ключови умения за по-добър живот с нашите курсове във формат текст, видео и аудио.

  • Открийте новостите и иновациите в медицината.

  • Само 3 минути дневно са достатъчни, за да трансформирате живота си!

  • Всеки месец ви очаква нов брой с увлекателни статии по биология, космос, технологии, история, медицина и много други.

Изживейте науката навсякъде и по всяко време, като я четете на най-удобното за вас устройство.

 
Годишен абонамент
ВИЖ ПОВЕЧЕ
  • Безкрайно знание - списание, видеа, аудио, книги и т.н.
  • Достъп от всякъде
  • Социална мрежа за знание с хора като вас.

Създадохме платформа, която предлага курсове и ръководства, насочени към решаването на житейски предизвикателства чрез научно обосновани методи. Тя не само подпомага личностното развитие, но и предоставя ценни знания за водене на по-здравословен, успешен и пълноценен живот. Благодарение на научния подход, потребителите ще имат възможност да подобрят своето благосъстояние и да постигнат по-високо качество на живот.

БГ Наука
Powered by  GDPR Cookie Compliance (opens in a new tab)
Правила на поверителност

Използваме „бисквитки“, за да персонализираме съдържанието и рекламите, да предоставяме функции на социални медии и да анализираме трафика си. Също така споделяме информация за начина, по който използвате сайта ни, с партньорските си социални медии, рекламните си партньори и партньори за анализ.

Можете да коригирате всички настройки на „бисквитките“, като отворите разделите вляво.