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La inteligencia artificial podría revelar los puntos de inflexión del cambio climático, actuar como un sistema de alerta temprana

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El algoritmo de aprendizaje profundo se creó para predecir mejor los puntos de inflexión y, al mismo tiempo, comprender lo que sucede una vez que se han alcanzado.

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Varios expertos creen que la Tierra se está acercando rápidamente a su ‘punto de inflexión’ para revertir el cambio climático, pero los investigadores de la Universidad de Waterloo de Canadá están creando inteligencia artificial que podría actuar como un ‘sistema de alerta temprana’ contra una amenaza de pista para el planeta.

El algoritmo de aprendizaje profundo se creó para predecir mejor los puntos de inflexión y, al mismo tiempo, comprender lo que sucede una vez que se han alcanzado, dijo el coautor del estudio, Chris Bauch, profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad de Waterloo.

«Muchos de estos puntos de inflexión son indeseables y nos gustaría evitarlos si podemos», dijo Bauch en un declaración.

Otros puntos de inflexión incluyen el derretimiento del permafrost ártico y la desintegración de las capas de hielo.

Los investigadores canadienses están creando IA que podría actuar como un ‘sistema de alerta temprana’ contra el cambio climático en las pistas. El algoritmo de aprendizaje profundo puede predecir los puntos de inflexión y comprender qué sucede una vez que se han alcanzado.

En mayo, los científicos dijeron que había un 40 por ciento de posibilidades de que los aumentos anuales de temperatura superaran los 1,5 ° C (2,7 ° F) establecidos por el Acuerdo de París de 2015.

Algunos de estos puntos de inflexión incluyen el derretimiento del permafrost ártico, el calor extremo, la desintegración de las capas de hielo, la acidificación de los océanos y el ganado rumiante.

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Por primera vez, los investigadores pudieron enseñar el aprendizaje profundo para detectar los puntos de inflexión y convertirlos en un problema de reconocimiento de patrones para ayudarlos a aprender los patrones antes de que ocurra el punto de inflexión.

El algoritmo de aprendizaje profundo se creó para predecir mejor los puntos de inflexión y, al mismo tiempo, comprender lo que sucede una vez que se han alcanzado.

El algoritmo de aprendizaje profundo se creó para predecir mejor los puntos de inflexión y, al mismo tiempo, comprender lo que sucede una vez que se han alcanzado.

«La gente está familiarizada con los puntos de inflexión en los sistemas climáticos, pero hay puntos de inflexión en ecología y epidemiología e incluso en los mercados de valores», dijo el coautor del estudio e investigador de la Universidad McGill, Thomas Bury.

«Lo que hemos aprendido es que la IA es muy buena para detectar características de puntos de inflexión que son comunes a una amplia variedad de sistemas complejos».

La IA pudo aprender sobre las características de los diversos puntos de inflexión de manera general, no solo un punto de inflexión, como lo han hecho otros algoritmos en el pasado.

Los investigadores entrenaron a la IA con un 'universo de posibles puntos de inflexión' que incluyen aproximadamente 500.000 modelos y luego lo probaron en puntos de inflexión del mundo real.

Los investigadores entrenaron a la IA con un ‘universo de posibles puntos de inflexión’ que incluyen aproximadamente 500.000 modelos y luego lo probaron en puntos de inflexión del mundo real.

Los investigadores entrenaron a la IA con un ‘universo de posibles puntos de inflexión’, incluidos aproximadamente 500.000 modelos, y luego lo probaron en puntos de inflexión del mundo real.

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«Nuestro método mejorado podría generar señales de alerta cuando estamos cerca de un punto de inflexión peligroso», dijo otro coautor del estudio, Timothy Lenton.

«Proporcionar una alerta temprana mejorada de los puntos de inflexión climáticos podría ayudar a las sociedades a adaptarse y reducir su vulnerabilidad a lo que se avecina, incluso si no pueden evitarlo».

Estos sistemas de alerta temprana son útiles para anticipar un «colapso del sistema u otros cambios repentinos», escribieron los investigadores en el estudio.

El algoritmo es un ‘cambio de juego’ para anticipar estos cambios, incluidos los asociados con el cambio climático, dijo uno de los coautores del estudio, Madhur Anand.

«Definitivamente nos da una ventaja», agregó Anand. Pero, por supuesto, depende de la humanidad en términos de lo que hagamos con este conocimiento. Solo espero que estos nuevos hallazgos conduzcan a un cambio positivo y equitativo ».

El estudio fue publicado recientemente en la revista Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS).

En julio, un estudio separado encontró que 16 de los 31 signos vitales de la Tierra habían empeorado y recientemente establecieron nuevos récords.

A principios de este año, un estudio separado advirtió que la capacidad del planeta para absorber un tercio de las emisiones de carbono inducidas por el hombre podría reducirse a la mitad en las próximas dos décadas.

EL ACUERDO DE PARÍS: UN ACUERDO MUNDIAL PARA LIMITAR LOS AUMENTOS DE TEMPERATURA MEDIANTE OBJETIVOS DE REDUCCIÓN DE LAS EMISIONES DE CARBONO

El Acuerdo de París, que se firmó por primera vez en 2015, es un acuerdo internacional para controlar y limitar el cambio climático.

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Espera mantener el aumento de la temperatura media mundial por debajo de los 2 ° C (3,6 ° F) «y continuar con los esfuerzos para limitar el aumento de temperatura a 1,5 ° C (2,7 ° F)».

Parece que el objetivo más ambicioso de restringir el calentamiento global a 1,5 ° C (2,7 ° F) puede ser más importante que nunca, según investigaciones anteriores que afirman que el 25 por ciento del mundo podría ver un aumento significativo en las condiciones más secas.

El Acuerdo de París sobre el Cambio Climático tiene cuatro objetivos principales con respecto a la reducción de emisiones:

1) Un objetivo a largo plazo de mantener el aumento de la temperatura media mundial muy por debajo de los 2 ° C por encima de los niveles preindustriales.

2) Apuntar a limitar el aumento a 1,5 ° C, ya que esto reduciría significativamente los riesgos y los impactos del cambio climático.

3) Los gobiernos acordaron en la necesidad de que las emisiones globales alcancen su punto máximo lo antes posible, reconociendo que esto llevará más tiempo para los países en desarrollo.

4) Llevar a cabo reducciones rápidas a partir de entonces de acuerdo con la mejor ciencia disponible.

Fuente: Comisión Europea.

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