I bjergene i Schweiz forbedrer samspillet mellem menneskelig ekspertise og kunstig intelligens (AI) evnen til at forudsige og håndtere lavine risici. Forskning udført over tre år af Swiss Institute for Snow and Avalanche Research (SLF) i Davos har fremhævet de komplementære styrker ved menneskelige analytikere og AI-algoritmer i vurderingen af sandsynligheden for disse naturlige begivenheder.
SLF har integreret AI-modeller i deres værktøjskasse i de sidste tre år og har fundet, at AI-afledte prognoser ofte matcher nøjagtigheden af dem, der er lavet af menneskelige eksperter. Ifølge Frank Techel, en risikovurderingsspecialist, kan AI-forudsigelser til tider være fejlbehæftede, mens menneskelige eksperter heller ikke er ufejlbarlige. Robustheden af AI-modeller ligger i deres evne til at behandle og analysere store datamængder uden bias eller begrænsninger, som mennesker måske står over for på grund af tidsbegrænsninger.
Fordelen mennesker har over maskiner er deres evne til at indarbejde realtidsobservationer og feedback på stedet i risikovurderinger, hvilket skaber et omfattende billede ved at kombinere empiriske data med beregningsanalyse. Omvendt kan mennesker typisk kun behandle de mest relevante data, mens computere kan overveje en bredere vifte af oplysninger. Idet han erkender dette, påpegede Techel den fordelagtige side af AI-systemer ved at begå forskellige typer fejl end mennesker, hvilket giver en unik tilgang til udfordringen med at forudsige laviner.
I takt med at teknologien fortsætter med at udvikle sig, tilbyder samarbejdet mellem menneskelig indsigt og AI en lovende vej til forbedring af sikkerhed og nøjagtighed i forudsigelse af lavinerisici, potentielt set med det formål at redde liv i farlige bjergområder.
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br