Использование ИИ для предупреждения о наводнениях и штормах: преимущества и ограничения

DNVN - В сентябре прошлого года многие европейские страны пострадали от наводнений, которые были предсказаны с помощью современных систем прогнозирования погоды с использованием искусственного интеллекта. Хотя ИИ повышает точность прогнозов за счет анализа исторических данных с меньшими затратами, обеспечивая более высокие результаты по сравнению с традиционными моделями, эксперты по-прежнему утверждают, что у ИИ есть много ограничений.

Пожарные спасают людей от наводнения в Австрии. Фото: Кистоун

Профессор Эндрю Чарльтон-Перес из Университета Рединга (Великобритания) заявил, что, хотя модели ИИ в некоторых случаях могут превосходить физические модели, это не всегда так. Точность прогнозов ИИ во многом зависит от качества входных данных. Если данных недостаточно или экстремальные явления происходят хаотично в течение года и в разных регионах, прогнозирование катастроф становится затруднительным.

Профессор Чарльтон-Перес предполагает, что ИИ должен дополнять существующие инструменты прогнозирования для повышения точности оценки вероятности экстремальных погодных явлений. Это подчеркивает необходимость постоянного совершенствования сбора и анализа данных.

С января Европейский центр метеорологического прогнозирования (ЕЦСПП) внедрил Интегрированную систему искусственного интеллекта (AIFS), которая обеспечивает быстрые долгосрочные прогнозы экстремальных погодных явлений, таких как торнадо и волны тепла. Недавние оценки показали эффективность системы, особенно при прогнозировании сильных дождей, которые привели к наводнению в сентябре.

Однако ученые предупреждают, что информирование о последствиях экстремальных погодных условий имеет жизненно важное значение, особенно в условиях ускорения изменения климата. Отчет Европейского агентства по окружающей среде (ЕАОС) показывает, что континент сталкивается с серьезными климатическими рисками, которые намного перевешивают текущие усилия по адаптации. Засухи, лесные пожары, высокие температуры и наводнения станут более суровыми.

Еще одной проблемой является обработка данных, поскольку сложные модели ИИ требуют постоянного обновления, требующего больших вычислительных ресурсов, что приводит к увеличению выбросов, вызывающих изменение климата. Чтобы решить эту проблему, крупные компании, такие как Microsoft и Google, рассматривают возможность использования ядерной энергии для питания своих центров обработки данных. Эксперты также рекомендуют инвестировать в физические решения, такие как хранилища паводковых вод и системы раннего оповещения, а также ограничивать застройку в районах, подверженных наводнениям, чтобы снизить риски, связанные с изменением климата.

Вьет Ань (т/ч)

Источник: https://doanhnghiepvn.vn/cong-nghe/su-dung-ai-de-canh-bao-bao-lut-nhung-hieu-qua-va-han-che/20241016095820496