एआई विनाशकारी जलवायु टिपिंग बिंदुओं के लिए ‘प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली’ प्रदान कर सकता है

आर्कटिक पर्माफ्रॉस्ट के पिघलने से भारी मात्रा में मीथेन निकलने की उम्मीद है, जिससे ग्रह और गर्म हो जाएगा (गेटी)

नया कृत्रिम होशियारी सिस्टम दुनिया में टर्निंग पॉइंट्स का आकलन कर सकता है पारिस्थितिकी प्रणालियों, और “बचने” को रोकने में मदद करने के लिए एक प्रारंभिक चेतावनी प्रणाली के रूप में कार्य करें जलवायु परिवर्तन‘, शोधकर्ताओं ने कहा।

जलवायु परिवर्तन बिंदु पृथ्वी पर जीवन के लिए एक विशेष खतरे का प्रतिनिधित्व करते हैं, क्योंकि जब वे उन तक पहुंचते हैं, तो वे जलवायु-परिवर्तन प्रक्रियाओं की एक श्रृंखला प्रतिक्रिया को ट्रिगर कर सकते हैं, जिससे वैश्विक तापमान में वृद्धि हो सकती है और मौजूदा कारकों में तेजी से वृद्धि हो सकती है। जलवायु संकट.

उदाहरणों में शामिल हैं पिघलने उत्तरी ध्रुव permafrost, जो ग्रीनहाउस गैस से भारी मात्रा में मीथेन छोड़ सकता है, जो अधिक तीव्र ताप उत्पन्न करेगा; महासागरीय वर्तमान प्रणालियों का पतन, जो वैश्विक मौसम पैटर्न में महत्वपूर्ण, लगभग तात्कालिक परिवर्तन का कारण बन सकता है; बर्फ की चादर बिखर गई है, जिससे समुद्र के स्तर में तेजी से वृद्धि हो सकती है।

“डीप लर्निंग” एल्गोरिथम का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने उन थ्रेसहोल्ड की जांच की, जिनके आगे सिस्टम में तेजी से या अपरिवर्तनीय परिवर्तन होता है।

वाटरलू विश्वविद्यालय में अनुप्रयुक्त गणित के प्रोफेसर क्रिस बाउच ने कहा, “हमने पाया कि नया एल्गोरिदम न केवल वर्तमान तरीकों की तुलना में अधिक सटीक रूप से टिपिंग पॉइंट्स की भविष्यवाणी करने में सक्षम था, बल्कि राज्य के प्रकार के बारे में भी जानकारी प्रदान करता था।” ओंटारियो, कनाडा में।

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“इनमें से कई टिपिंग पॉइंट अवांछनीय हैं, और यदि हम कर सकते हैं तो हम उन्हें रोकना चाहेंगे।”

शोधकर्ताओं ने यह भी कहा कि उन्होंने एआई बनाने के लिए एक अभिनव दृष्टिकोण अपनाया, न केवल व्यक्तिगत टिपिंग पॉइंट्स के बारे में जानने के लिए प्रोग्रामिंग की, बल्कि सामान्य रूप से पृथ्वी के जलवायु टिपिंग पॉइंट्स की प्रक्रियाओं और विशेषताओं के बारे में भी।

एआई और टिपिंग पॉइंट्स के मौजूदा गणितीय सिद्धांतों के संयोजन का उपयोग करके, टीम ने कहा कि उनका एआई अकेले किसी भी तरीके से अधिक हासिल करने में सक्षम था।

शोधकर्ताओं ने एआई को “संभावित टिपिंग पॉइंट्स की दुनिया” के रूप में वर्णित किया, जिसमें लगभग आधा मिलियन पारिस्थितिक तंत्र मॉडल शामिल थे, और फिर विभिन्न पृथ्वी प्रणालियों में विशिष्ट वास्तविक-विश्व टिपिंग पॉइंट्स पर इसका परीक्षण किया – इसमें ऐतिहासिक जलवायु का उपयोग करना शामिल था मुख्य नमूने।

एक्सेटर विश्वविद्यालय में वर्ल्ड सिस्टम्स इंस्टीट्यूट के निदेशक और अध्ययन के सह-लेखकों में से एक टिमोथी लिंटन ने कहा, “हमारी बेहतर पद्धति खतरे के संकेत बढ़ा सकती है क्योंकि हम एक खतरनाक टिपिंग बिंदु पर पहुंचते हैं।”

“जलवायु टिपिंग बिंदुओं की बेहतर प्रारंभिक चेतावनी प्रदान करने से समुदायों को आने वाली चीज़ों के अनुकूल होने और उनके जोखिम को कम करने में मदद मिल सकती है, भले ही वे इससे बच न सकें।”

शोधकर्ताओं ने कहा, “डीप लर्निंग” पैटर्न पहचान और वर्गीकरण में काफी प्रगति कर रहा है, क्योंकि टीम ने पहली बार टिपिंग पॉइंट डिस्कवरी को पैटर्न पहचान समस्या में बदल दिया है।

उन्होंने कहा कि यह टिपिंग पॉइंट से पहले होने वाले पैटर्न का पता लगाने की कोशिश करने के लिए किया गया था, इसलिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम यह निर्धारित करने में सक्षम है कि टिपिंग पॉइंट आ रहा है या नहीं।

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मॉन्ट्रियल में मैकगिल विश्वविद्यालय में पोस्टडॉक्टरल शोधकर्ता थॉमस बरी और अध्ययन के सह-लेखकों में से एक ने कहा।

“हमने जो सीखा है वह यह है कि विभिन्न जटिल प्रणालियों में सामान्य टिपिंग बिंदुओं की विशेषताओं का पता लगाने में एआई बहुत अच्छा है।”

ओंटारियो में गुएलफ इंस्टीट्यूट फॉर एनवायरनमेंटल रिसर्च के परियोजना शोधकर्ताओं और निदेशक मधुर आनंद ने कहा, नया गहन शिक्षण एल्गोरिदम “जलवायु परिवर्तन से जुड़े लोगों सहित प्रमुख बदलावों की भविष्यवाणी करने की क्षमता के लिए गेम-चेंजर” है।

अगला कदम, टीम ने कहा, जलवायु परिवर्तन में समकालीन रुझानों पर एआई डेटा देना है। लेकिन प्रोफेसर आनंद ने इस तरह के ज्ञान से क्या हो सकता है, इसके बारे में एक चेतावनी जारी की है।

“यह निश्चित रूप से हमें एक पैर देता है,” उसने कहा। “लेकिन निश्चित रूप से, यह मानवता पर निर्भर है कि हम इस ज्ञान के साथ क्या करते हैं। मुझे उम्मीद है कि इन नए निष्कर्षों से एक उचित और सकारात्मक बदलाव आएगा।”

शोध को जर्नल में प्रकाशित करें राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही.

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