Революційна передбачування повені, науковці Китайської академії наук представили інноваційну модель штучного інтелекту (AI), яка здатна передбачити ризики повені та міжрегіональні водяні потоки по всьому світу. Що робить його відрізняється – це його функціональність навіть у тих областях, де відсутні значні гідрологічні дані.
Модель під назвою ED-DLSTM відзначається тим, що вона уникнула спирання на історичні дані про потік, на відміну від традиційних моделей прогнозування. Замість цього вона винахідливо включає змінні, такі як висота місцевості, візуалізація опадів та характеристики ґрунту. Статичний характер деяких змінних, наприклад, властивості ґрунту, дозволяє дослідникам джерело цієї інформації з глобально доступних супутникових даних.
Вплив цього розвитку глибокий, оскільки понад 95% середніх і малих річкових басейнів у всьому світі страждають від відсутності гідрологічних даних, що робить точне прогнозування опадів та повені викликом.
Перевірку точності моделі ED-DLSTM здійснювали за даними з 2010 по 2012 роки, включаючи понад 2 000 річкових басейнів по всій території Сполучених Штатів, Канади, Центральної Європи та Великобританії. Цей обширний набір даних дозволив провести комплексне тестування порівняно з конкуруючими моделями.
Різноманітні дані від атмосферних потоків до вологості ґрунту в різних регіонах посілишила потужність та підтвердження цієї нової моделі. Частина її успіху полягає у розгляді просторових характеристик та часових рядів кліматичних властивостей окремо. Вчені, які брали участь у цьому прориві, відзначили вищі передбачувальні можливості ED-DLSTM.
Модель особливо відзначилася у прогнозуванні результатів у басейнах з сильними опадами або міцними водяними потоками, приблизно 82% таких випадків досягли середнього значення ефективності гідрологічної ефективності Неш-Суткліффа понад 0,6, що свідчить про високий рівень роботи.
Подальше підтвердження його універсальності команда тестувала модель в центральних річних басейнах Чилі, де відсутні вимірювальні станції. Виявилося, що модель штучного інтелекту, яка раніше тренувалася на даних інших континентальних масштабів, зокрема ті, які були треновані в США, виявила високу ефективність, 77% протестованих басейнів перевищили показник ефективності Неш-Суткліффа, рівний 0. Це підтвердило здатність ED-DLSTM узагальнювати спільні гідрологічні умови по різних наборах даних.
Важливі питання та відповіді:
З якими викликами стикаються моделі штучного інтелекту нового покоління у передбаченні глобальних ризиків повені?
– Доступність даних: Хоча модель ED-DLSTM зменшує залежність від історичних даних про потік, якість і доступність інших джерел даних, таких як супутникові зображення та висоти місцевості, все ще становлять виклик.
– Обчислювальна складність: Розширені моделі штучного інтелекту потребують значних обчислювальних ресурсів, що можуть обмежувати їх доступність та використання в областях з обмеженими ресурсами.
– Точність в екстремальних умовах: Прогнозування повеней з високою точністю в екстремальних погодніх умовах або кліматі, відмінному від тих, на яких була навчена модель, може бути викликом.
– Приведення та підтримка: Модель повинна постійно адаптуватись до змінних природних умов та нових даних, що вимагає постійної підтримки та налаштування.
Які контроверсії пов’язані з моделями штучного інтелекту, такими як ED-DLSTM?
– Точність vs Пояснення: Незважаючи на те, що моделі штучного інтелекту можуть забезпечувати високу точність, складність їх функціонування може зробити їх схожими на „чорні скриньки”, з операціями, які можуть бути не легко пояснені для людських експертів.
– Конфіденційність та Права на Дані: Збирання та використання даних про навколишнє середовище може породжувати питання щодо конфіденційності інформації, особливо коли використовуються дані з кількох країн.
– Етичне Використання ШІ: Забезпечення того, що технологія ШІ використовується на благо всіх, а не для експлуатації або надмірного впливу на певні регіони або спільноти, – тема етичних дискусій.
Переваги та Недоліки:
Переваги:
– Покращені Можливості Передбачення: Моделі штучного інтелекту нового покоління, такі як ED-DLSTM, можуть передбачати ризики повені з більшою точністю, навіть у регіонах, де історичних даних бракує.
– Глобальна Прислуностисть: Ці моделі можуть потенційно бути застосовані в будь-якій точці світу, сприяючи готовності до лиха на міжнародному рівні.
– Ефективність Ресурсів: Моделі ШІ можуть обробляти велику кількість даних ефективніше, ніж традиційні методи, що дозволяє прискорити і, можливо, зменшити витрати на прогнози.
Недоліки:
– Залежність від Якісних Даних: Робота моделей ШІ значно залежить від якості вихідних даних. Неточності у вихідних даних можуть призвести до невірних прогнозів.
– Технічна Складність: Налаштування, робота та підтримання високорівневих моделей ШІ вимагає експертизи, яка може бути недоступною у всіх регіонах, особливо у ресурсоменших районах.
Пов’язані Посилання:
Для отримання додаткової інформації про моделі із штучним інтелектом та їх глобальну застосовність в областях, таких як передбачення ризиків повені, ви можете відвідати веб-сайти організацій-джерел та наукових установ:
– Асоціація з просування штучного інтелекту (AAAI)
– Міжустановчий панел зміни клімату (IPCC)
– Національне аерокосмічне управління (NASA)
Зверніть увагу, що наведені URL-адреси стосуються основних доменів авторитетних організацій та наукових установ, які відомі своїм науковим дослідженням та підтримкою в галузі штучного інтелекту і кліматичної науки. Ці посилання можуть надавати додаткові відомості та звіти, що стосуються ШІ та моделей передбачення повені.