Algoritmi obučeni za procjenu opasnosti od lavina pokazuju vještine usporedive s ljudskim stručnjacima, kako dokazuju najnoviji razvoji na Institutu WSL za istraživanje snijega i lavina. Ti algoritmi pristupaju procjeni lavina s drugačijom perspektivom, prikazujući istovremeno značajne prednosti i urođene ograničenja.
Umjetna inteligencija predviđa značajnu opasnost od lavina u južnoj Švicarskoj za 10. veljače 2024. godine. Model prognoze koji koristi obilne podatke i tehnike strojnog učenja predviđa značajan nivo opasnosti s mogućim povećanjem. Nakon trogodišnjeg ispitnog razdoblja, model strojnog učenja sada doprinosi procesu donošenja odluka službe za upozorenje od lavina o dodjeli nivoa opasnosti regijama. Preliminarna faza istaknula je pouzdanost modelovih predviđanja, iako su povremene netočnosti primijetili prognozer lavina Frank Techel.
Strojno učenje interpretira desetljeća simulacija snijega analizirajući in-house model “SNOWPACK” službe, koji se djelomično koristi već desetljećima. Ova inovativna uporaba algoritama podrazumijeva njihovu neovisnu procjenu drugih rezultata modela, poput simulacija pokrivača snijega. Projekt, započet 2019. godine pod vodstvom direktora SLF-a Jürga Schweizera, oslonio se na visokokvalitetni tim koji je, uz Švicarski centar za znanost o podacima, koristio obilje vremenskih podataka i simulacija snijega tijekom 20 godina.
Izazovi u razvoju točnih predviđanja uključivali su odabir parametara za usavršavanje preciznosti algoritama i postizanje pouzdanih predviđanja za veće razine upozorenja na lavine, koje su bile rijetke u skupu podataka. Osoblje je modelu potaknuo naziv “Palantir”, sofisticiranom modelu vođenom strojnim učenjem koji je proizašao iz tih napora.
Umjetna inteligencija u procjeni lavina postala je sve važnija za sigurnost i upravljanje rizicima u planinskim područjima. AI nudi sposobnost analize velikih i složenih skupova podataka koji mogu pridonijeti predviđanjima lavina. Ovaj tehnološki napredak postavlja nekoliko važnih pitanja:
Ključna pitanja:
– Koliko je točna AI u predviđanju lavina u usporedbi s ljudskim stručnjacima? Iako je AI razvijen od strane Instituta WSL za istraživanje snijega i lavina pokazao sposobnosti slične ljudskim stručnjacima, važno je napomenuti da predviđanja AI također dolaze s marginaom pogreške. Pouzdanost prognoza može varirati ovisno o dostupnim podacima i složenosti situacije.
– Kakve podatke AI koristi za predviđanje lavina? Model koristi povijesne podatke o vremenu i pokrivaču snijega, simulacije snijega koje pruža interni model “SNOWPACK” te potencijalno druge relevantne izvore podataka za procjenu rizika od lavina.
– Koji su glavni izazovi s kojima se istraživači suočavaju prilikom razvoja AI za predviđanje lavina? Jedan od značajnih izazova u AI-vođenom predviđanju lavina je rijetkost visokih nivoa upozorenja za lavine u postojećim skupovima podataka, što može utjecati na sposobnost AI za precizna predviđanja za te rijetke, ali ključne situacije.
– Kako stručnjaci koriste AI za donošenje sigurnosnih odluka? Stručnjaci integriraju AI prognoze s drugim informacijama i analizama stručnjaka kako bi donijeli informirane odluke o sigurnosti od lavina i javnim upozorenjima.
Ključni izazovi i kontroverze:
– Nedostatak podataka: Glavni izazov je nedostatak podataka o visoko razini događaja vezanih uz lavine, što može ograničiti učenje AI i utjecati na točnost predviđanja.
– Prevelika oslonjenost: Pretjerana ovisnost o AI može potencijalno zanemariti nijansirane procjene stručnjaka. Integracija s ljudskom stručnošću je ključna.
– Transparentnost: Kao i kod mnogih primjena AI, postoji kontroverza oko ‘crne kutije’ prirode algoritama strojnog učenja, što ih čini teškim za razumijevanje procesa donošenja odluka.
– Odgovornost: Određivanje odgovornosti za odluke temeljene na AI predviđanjima može biti sporno, posebno ako se procjena pokaže netočnom.
Prednosti:
– Učinkovitost: AI može obraditi ogromne količine podataka brže od ljudskih analitičara.
– Konzistentnost: AI nudi dosljedne analitičke sposobnosti bez umora ili pristranosti.
– Otkrivanje uzoraka: AI može otkriti suptilne uzorke i korelacije koje ljudi mogu propustiti.
Nedostaci:
– Ograničeno razumijevanje: AI nema urođeno razumijevanje koje posjeduju ljudi i možda se neće dobro nositi s neobičnim scenarijima.
– Ovisnost o podacima: Predviđanja su jako ovisna o kvaliteti i količini podataka.
– Razumljivost: Procesi donošenja odluka AI mogu biti složeni i nisu lako razumljivi ljudima.
Za one koji su zainteresirani za istraživanje umjetne inteligencije i istraživanja lavina, mogu posjetiti web stranicu Instituta WSL za istraživanje snijega i lavina. Što se tiče dodatnih informacija o strojnom učenju i njegovim primjenama, posjet stranici Švicarskog centra za znanost o podacima može biti koristan. Molim vas, provjerite jesu li ovi URL-ovi točni prije posjete, jer nisam u mogućnosti provjeriti valjanost vanjskih web stranica nakon mojeg trenutnog znanja.