Roman Remberמדענים פיתחו מערכת חדישה של בינה מלאכותית המסוגלת לזיהוי נקודות טיפוס מיוחדות במערכות מורכבות. בעזרת הטכנולוגיה המהפכנית הזו, הם שואפים לחזות קריסות אקולוגיות, משברים כלכליים, מגיפות והפסקות חשמל בדיוק ללא תקדים.
הנקודות הטיפוסיות מייצגות היסטיות פתאומיות שמובילות מערכות מקומיות או סביבותיהן למצבים לא רצויים שמוקשים להיפך. לדוגמה, התפוצץ של גלית הקרח של גרינלנד עשוי לגרום להפחתת שלג בצפון האי, עליית מים חדה, ונזק לא משוחזר למחצבות נרחבות של הגלית.
קודם לכן, החוקרים סמכו על מודלים פשוטים מבוססים על סטטיסטיקה כדי להעריך את העמידה והיציבות של המערכות. אך תוצאות השימוש בשיטות סטטיסטיות כאלו נראו מעט מוחלטות בגלל טבען המורכב.
נתבקשים לשפר את הניבויים של מעברים מסוכנים, המדענים שילבו שני סוגי רשתות עצב חלקיות שונות, הדומות לשיטות שימוש במידע במוח.
מאחר שקשה לחזות נקודות טיפוסיות ולדעת איפה לחפשן עקב חוסר המידע הממשי על מעברים בלתי צפויים, החוקרים הפנו לרגעים מפתיתים במערכות תיאורטיות פשוטות כדי לאמן את המודל שלהם, כולל חקלאיות תיאורטיות ומטרונומים לא מסונכרונים אשר חופפים בזמן.
הסופר למאמר במחקר זה, פרופסור גאן יאן מאוניברסיטת צינגהואה בסין, הדגיש את חשיבות הצפייה במעברים פתאומיים כבר מראש כדי להתכונן ואולי גם למנוע את אלו, ולכן להפחית את עשייתם. למרות שהחזהת מערכות כה מורכבות נשארת משימה מאתגרת, להשתמש בבינה מלאכותית לצרכי ניבוי משמיעה תקווות רבות.
ברור ששימוש בבינה מלאכותית יכול להיות ללא ערך לצפות באירועים בלתי צפויים והתכונן להשפעתם. שיטה חדשנית זו משמעה צעד עצום קדימה בתחום אנליטיקה ניבוית ויוכל לשפר באופן רב את יכולתנו לצפות ולהגיב למשברים באופן פרואקטיבי.
מערכת בינה מלאכותית חדשה משפיעה על ייבוא הזימון של אירועים קטסטרופיים באמצעות אלגוריתמים מתקדמים
בתחום צפייה באירועים קטסטרופיים, פיתוח מערכות חדישות של בינה מלאכותית מסייע באופן רב בספק יכולות ניבוי מתקדמות. איך מערכת הבינה המלאכותית החדשה הזו שונה משיטות הניבוי המסורתיות?
בעוד שלגישות קודמות סמכו המשפטים על מודלים סטטיסטיים פשוטים, הטכנולוגיה האחרונה משתמשת ברשתות עצב מורכבות כדי לשפר את מדוייקות הניבויים קשורים למובני הנקודה הטיפוסית.
אחת השאלות המרכזיות המתעוררות היא מהם הפקטורים הנוספים שמשפיעים על יעילות המערכת המלאכותית בהתחזות אירועים קטסטרופיים? מערכת הבינה החדשה משלבת מידע מרגעים פולקטיים במערכות תיאורטיות פשוטות לאמן את האלגוריתמים שלה, מאפשרת לחוקרים לחקות ולנבא את המעברים הקריטיים האפשריים. על ידי השימוש בשיטות לעיבוד מידע המושרות מהמוח האנושי, המערכת הזו יכולה לגלות תבניות קטנות ואותות הממצטרפים עלולים לרמז על אירועים קטסטרופיים.
מהם האתגרים הבכירים הקשורים לשימוש בבינה מלאכותית לצפייה באירועים קטסטרופיים? אחד האתגרים הראשיים הוא חסר המידע הממשי על מעברים קריטיי�
