La nuova intelligenza artificiale potrebbe rivelare i punti di svolta del cambiamento climatico
I ricercatori dell’Università di Waterloo stanno sviluppando una nuova intelligenza artificiale (AI) che potrebbe fungere da sistema di allarme rapido contro i punti critici del cambiamento climatico. La nuova ricerca è focalizzata sulle soglie oltre le quali avviene un cambiamento rapido o irreversibile in un sistema.
Chris Bauch è professore di matematica applicata all’Università di Waterloo ed è coautore del documento di ricerca.
“Abbiamo scoperto che il nuovo algoritmo è stato in grado non solo di prevedere i punti critici in modo più accurato rispetto agli approcci esistenti, ma anche di fornire informazioni su quale tipo di stato si trova oltre il punto critico”, ha affermato Bauch. “Molti di questi punti di non ritorno sono indesiderabili e vorremmo prevenirli se possibile”.
Punti critici del cambiamento climatico
Questi vari punti di svolta del cambiamento climatico possono includere lo scioglimento del permafrost artico, che potrebbe rilasciare grandi quantità di metano che porta a un ulteriore rapido riscaldamento. Include anche la rottura dei sistemi di correnti oceaniche, che può comportare cambiamenti immediati nei modelli meteorologici. Un’altra possibilità è la disintegrazione della calotta glaciale, che potrebbe causare un rapido cambiamento del livello del mare.
Secondo i ricercatori, questo nuovo approccio è innovativo dato che è stato programmato per conoscere più di un tipo di punto critico. Invece, apprende le caratteristiche dei punti di non ritorno in generale.
Il nuovo algoritmo si basa sull’ibridazione dell’intelligenza artificiale e delle teorie matematiche dei punti critici, che si traduce in risultati migliori rispetto a un solo metodo. L’intelligenza artificiale è addestrata su un “universo di possibili punti di non ritorno”, che include circa 500.000 modelli. Viene quindi testato su specifici punti critici del mondo reale in vari sistemi, come campioni storici di carote climatiche.
Timothy Lenton è direttore del Global Systems Institute presso l’Università di Exeter e uno degli altri coautori dello studio.
“Il nostro metodo migliorato potrebbe sollevare bandiere rosse quando siamo vicini a un pericoloso punto di non ritorno”, ha detto Lenton. “Fornire un migliore allarme tempestivo sui punti critici del clima potrebbe aiutare le società ad adattarsi e ridurre la loro vulnerabilità a ciò che sta arrivando, anche se non possono evitarlo”.
Algoritmo di apprendimento profondo
I ricercatori hanno fatto affidamento sul deep learning, che sta influenzando sempre più positivamente il riconoscimento e la classificazione dei modelli. I ricercatori hanno convertito per la prima volta il rilevamento del punto di non ritorno in un problema di riconoscimento del modello, e questo aiuta a rilevare i modelli che sono presenti prima di un punto di non ritorno. Questo a sua volta aiuta un algoritmo di apprendimento automatico a essere in grado di dire se sta arrivando un punto di svolta.
Thomas Bury è un ricercatore post-dottorato presso la McGill University e un altro dei coautori del documento.
“Le persone hanno familiarità con i punti di svolta nei sistemi climatici, ma ci sono punti di svolta nell’ecologia, nell’epidemiologia e persino nei mercati azionari”, ha affermato Bury. “Ciò che abbiamo imparato è che l’intelligenza artificiale è molto brava a rilevare le caratteristiche dei punti critici comuni a un’ampia varietà di sistemi complessi”.
Madhur Anand è un altro dei ricercatori e direttore del Guelph Institute for Environmental Research.
Secondo Anand, il nuovo algoritmo di deep learning è un “punto di svolta per la capacità di anticipare grandi cambiamenti, compresi quelli associati ai cambiamenti climatici”.
Il team lavorerà ora per fornire all’IA i dati per le tendenze contemporanee nel cambiamento climatico. Tuttavia, Anand avverte che il risultato si basa su come vengono utilizzati questi risultati.
“Ci dà sicuramente un vantaggio”, ha detto. “Ma ovviamente, dipende dall’umanità in termini di ciò che facciamo con questa conoscenza. Spero solo che queste nuove scoperte portino a un cambiamento equo e positivo”.
