Летата в Европа стават все по-топли, по-дълги и по-смъртоносни, но нова система с изкуствен интелект може скоро да даде на учените до седем седмици предизвестие преди екстремните горещи вълни да връхлетят. Изследователи от Евро-средиземноморския център по изменение на климата (CMCC) са разработили модел за машинно обучение, който според тях може да предсказва тежки горещини по-точно и по-ефективно от настоящите методи. Техните открития, публикувани в списанието Communications Earth & Environment, биха могли да променят начина, по който Европа се подготвя за една от най-опасните си климатични заплахи.
„Машинното обучение ще се превърне във фундаментална част от начина, по който изучаваме климатичната променливост. Това проучване демонстрира своята полезност при прогнозиране на екстремни събития, но е само първата стъпка в определянето как правим това, за да получим разбираеми и физически значими резултати“, казва авторът на изследването д-р МакАдам.
Предимство в сезонното прогнозиране на климата
Топлинните вълни са сред най-смъртоносните климатични опасности за Европа. Опустошителните жеги през 2003, 2010 и 2022 г. причиниха десетки хиляди смъртни случаи, загуби на реколта, пикове в цените на енергията и тежки здравни кризи. Учените предупреждават, че подобни събития стават все по-продължителни, по-интензивни и по-чести със затоплянето на планетата.
Анализ от 2024 г. на Climate Resilience for All установи, че жегата сега трае до пет месеца в годината в някои южноевропейски градове, тъй като температурите остават над 32°C до късно през есента. Това лято се нарежда сред най-горещите в историята в Испания, например. Глобално проучване на World Weather Attribution и Climate Central предупреждава, че планетата може да се сблъска с близо два допълнителни месеца „супер горещи“ дни всяка година до 2100 г. На този фон изследователите казват, че системите за ранно предупреждение биха могли да спасят животи.
„Сезонните прогнози, направени през пролетта, по принцип могат да посочат дали лятото ще бъде по-топло от средното. Ранното предупреждение за изключително горещи лета би могло да помогне на обществото да се подготви за смекчаване на икономическите загуби и намаляване на риска за живота“, казва МакАдам.
Как работи системата?
За да направи своите прогнози, изкуственият интелект на екипа на CMCC пресява около 2000 различни климатични признака, вариращи от температура на въздуха и океански условия до влажност на почвата, за да намери комбинацията, която най-добре сигнализира кога и къде е вероятно да се образуват топлинни вълни. След като идентифицира тези ключови модели, системата може да генерира прогнози за топлинни вълни в цяла Европа.
Според изследователите, техният подход съответства, а в някои случаи и превъзхожда традиционните системи за прогнозиране – особено в Северна Европа, където уменията за прогнозиране отдавна са ограничени. Той също така предоставя на учените ценна информация за това кои променливи на околната среда влияят най-много на екстремните горещини.
Проучването установи, че както местните условия – като например колко суха е почвата, колко топъл е регионът и как се движи въздухът над Европа – така и отдалечените океански модели помагат да се определи кога континентът ще преживее топлинна вълна. Подробните метеорологични записи датират само от няколко десетилетия назад, така че изследователите са обучили своя изкуствен интелект върху компютърни реконструкции на древни климати, простиращи се от година 0 до 1850.
Това е дало на модела стотици допълнителни „виртуални години“ време, от които да се учи. Въпреки че данните са дошли от симулирана планета, а не от реални наблюдения, изкуственият интелект е успял да приложи наученото към съвременните условия, като е предсказал точно действителните топлинни вълни, настъпили между 1993 и 2016 г.
Може ли изкуственият интелект да направи прогнозите по-достъпни и широко разпространени?
Традиционните климатични прогнози разчитат на огромни суперкомпютри, на които са необходими дни или дори седмици, за да изпълнят сложни климатични модели. Екипът на CMCC твърди, че неговата система с изкуствен интелект може да прави своите прогнози, използвайки много по-малко изчислителна мощност. Въпреки това, системите с изкуствен интелект обикновено изискват значителна енергия и вода за захранване и охлаждане на центровете за данни зад тях. Докладът на CMCC не е изчислил екологичната цена на своя изкуствен интелект. По отношение на чисти числа обаче, неговата достъпност означава, че повече изследователски групи и правителствени агенции вероятно могат да си позволят да го използват.
Както обяснява МакАдам, техният подход показва, че машинното обучение може да прави надеждни сезонни прогнози, използвайки само малка част от изчислителните ресурси, необходими за по-старите методи. Като дава точни предупреждения за екстремни горещини седмици преди те да връхлетят, тази технология би могла да помогне на Европа да планира предварително, защитавайки реколтата, облекчавайки натиска върху електропреносните мрежи и давайки на здравните си служби време да се подготвят за увеличаване на спешната помощ.
Ползите от този инструмент, задвижван от изкуствен интелект, биха могли да спасят животи, време и ресурси и при други смъртоносни събития. Изследователите смятат, че същата рамка евентуално би могла да бъде адаптирана за прогнозиране на други метеорологични екстремуми, като наводнения или суши.
