Gervigreind gæti spáð fyrir um fellibyl eða fantabylgjur út frá lágmarksgögnum

Við gætum fljótlega spáð betur fyrir um hörmulegar atburði eins og uppkomu sjúkdóma og flóð þökk sé vinnu sem gerir gervigreindarlíkönum kleift að spá fyrir um af skornum skammti.

„Að spá fyrir um öfgakennda atburði með gervigreind mun ekki lengur þurfa „stór gögn“, sem opnar ótal tækifæri til að spá nákvæmlega fyrir hamfarir þar sem gögn eru takmörkuð, allt frá fellibyljum til jarðskjálfta til heimsfaraldra toppa,“ segir Ethan Pickering , sem stýrir teymi hjá Bayer Crop Science rannsóknarvélinni. læra.

Hefðbundin tölvuspálíkön krefjast stórra gagnasetta til að gefa nákvæmar niðurstöður, en það eru ekki alltaf nægar upplýsingar tiltækar fyrir óvenjulega atburði eins og fantaöldur eða uppkomu sjúkdóma. Svo, Pickering og samstarfsmenn hans sneru sér að vélanámstækni sem felur í sér raðsýnistöku, þar sem gagnapunktur er greindur, síðan er annar valinn ef þörf krefur.

Þetta „virka nám“ gerir gervigreindum reikniritum kleift að læra af tiltækum upplýsingum til að merkja nýja gagnapunkta sem eru sérstaklega viðeigandi fyrir ákveðna niðurstöðu.

Aðferðinni er ætlað að bera kennsl á þá þætti flókins kerfis sem hafa mest áhrif á það hvort sjaldgæfur atburður eigi sér stað.

„Við byrjum á litlu magni af upphafsgögnum, gervigreindin þjálfar þetta og notar núverandi skilning sinn á kerfinu og nýtir ákvarðanatökuaðgerðir okkar til að biðja kerfið um næstbestu upplýsingarnar til að læra kerfið best,“ segir Pickering.

Hann segir að aðferðin sé gagnleg, til dæmis ef þú hefur enga gagnapunkta og hefur fjármagn til að framkvæma aðeins 10 tilraunir til að skilja kerfið þitt.

„Spurningin er, hverjir eru 10 gagnapunktarnir sem gera gervigreindinni kleift að vera besta spádómurinn sem mögulegt er,“ segir hann. „Nálgun okkar er fær um að finna 10 punkta, í röð einn í einu, sem munu vera bestir til að lýsa kerfinu og innri öfgum í því.

Með því að nota tæknina á ýmsum sviðum fann teymið að það gæti nákvæmlega ákvarðað hættulegustu heimsfaraldrakkana og uppgötvað og spáð fyrir um fantabylgjur og fækkað fjölda sýna sem þarf til að spá úr 10 milljónum í 100 samanborið við hefðbundna tækni.

AI spá, frá spá fyrir um glæp til að spá heilsufar, byggist venjulega á því að safna gögnum um fyrri atburði og beita gervigreindum reikniritum, segir Edo Liberty , forstjóri Pinecone, vélanámsleitarinnviðafyrirtækis.

Þessi nýja tækni gæti hjálpað á svæðum þar sem skortur á gögnum takmarkar nú spáhæfileika, segir hann. „Að vita hvaða efnahags- eða veðurskilyrði voru á undan einhverjum öfgaatburði gæti gefið okkur góða viðvörun ef við sjáum sömu aðstæður aftur í nútímanum, en nákvæmlega sömu aðstæður endurtaka sig aldrei,“ segir Liberty.

Hagkvæmari Spár um gervigreind geta einnig hjálpað til við að spá fyrir um aðra loftslagstengda atburði. Til dæmis, segir Pickering, an Búist er við að upphitun El Niño, sem hugsanlega hefur versnað vegna loftslagsbreytinga, valdi fleiri fellibyljum á þessu ári.

Hins vegar eru nákvæmar tölvulíkingar af fyrirbærinu dýrar, segir Pickering, og ef til vill væri aðeins hægt að líkja eftir nokkrum hundruðum í tíma þegar fellibyljatímabilið skellur á.

„Nálgun okkar, ásamt þessum uppgerðum, myndi geta notað þessi hundruð eftirlíkinga til að afhjúpa á skilvirkan hátt líklegar og skelfilegar aðstæður sem samfélagið verður að búa sig undir árið 2023,“ segir hann.

Jafnvel með endurbættri gervigreindartækni mun spá vera ónákvæm vísindi. „Því lengra inn í framtíðina sem við viljum skilja, því erfiðara verður að læra kerfið og því meiri gögn þarf,“ segir Pickering. „Atburðir langt inn í framtíðina væri óleysanlegt að skilja með þessari aðferð, en atburðir nálægt framtíðinni eru mun betri kandídatar.