Forscher der Tongji-Universität in China revolutionieren die Art und Weise, wie die Menschheit künftige Katastrophen vorhersagen und verhindern kann. Sie entwickelten ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), das in der Lage ist, Wendepunkte zu identifizieren, die ökologische Zusammenbrüche, Finanzkrisen, Pandemien und sogar größere Stromausfälle auslösen könnten.
Diese Wendepunkte stellen kritische Momente dar, in denen eine kleine Änderung in einem System zu irreversiblen Veränderungen mit schwerwiegenden und dauerhaften Folgen führen kann.
Obwohl die Katastrophenvorhersage ein Bereich voller Herausforderungen und Unsicherheiten ist, war die Kombination von Statistik, Wahrscheinlichkeit und historischen Analysen die Grundlage für viele Studien.
Was steckt hinter den Vorhersagen?
Traditionelle Methoden werden jedoch wegen ihrer Einfachheit kritisiert, da sie nicht in der Lage sind, die Komplexität globaler Systeme zu erfassen. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wandten sich Wissenschaftler der Tongji-Universität der KI zu, um die Genauigkeit ihrer Vorhersagen zu verbessern.
Sie trainierten fortschrittliche Algorithmen, um die genauen Momente zu identifizieren, in denen ein System eine irreversible Veränderung durchlaufen könnte, die als Kipppunkt bezeichnet wird.
Ein Wendepunkt ist ein mathematisches Konzept, das den Moment beschreibt, in dem eine abrupte und irreversible Änderung in einem System auftritt. Dieses ursprünglich auf die Mathematik beschränkte Konzept wurde aufgrund seiner Relevanz für das Verständnis systemischer Veränderungen von mehreren anderen Wissensgebieten übernommen, beispielsweise der Ökologie und der Ökonomie.
Wie KI die Katastrophenvorhersage verändert
Es ist bekanntermaßen schwierig, Wendepunkte vorherzusagen, und die genaue Bestimmung, wo und wann diese Ereignisse eintreten werden, ist eine noch größere Herausforderung. Um ihr KI-Modell zu trainieren, nutzten chinesische Forscher historische Daten bereits eingetretener Ereignisse.
Eines der bedeutendsten Beispiele war die Umwandlung tropischer Wälder in Savannen in Regionen Afrikas. Das Team fütterte den Algorithmus mit mehr als 20 Jahren Satellitendaten aus drei Regionen in Zentralafrika, in denen dieser Übergang plötzlich stattfand.
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Die Daten enthielten detaillierte Informationen zu Niederschlag und Waldbedeckung in zwei dieser Regionen. Anhand dieser Informationen konnte die KI genau vorhersagen, was in der dritten Region passieren würde, und damit ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, Muster zu erkennen, die zu großen Umweltveränderungen führen.
Forscher konzentrieren sich nun darauf, die von der KI erkannten Muster besser zu verstehen, ein Prozess, der oft als „Dekonstruktion der Blackbox“ des Algorithmus beschrieben wird. Dieses Verständnis ist für die Anwendung des Modells auf andere komplexe Systeme wie Waldbrände, Pandemien und Wirtschaftskrisen unerlässlich.
Vorhersage und Prävention: Potenzial und Herausforderungen mit und ohne KI
Das ultimative Ziel dieser Studien besteht darin, Gesellschaften in die Lage zu versetzen, sich auf kritische Veränderungen vorzubereiten, bevor sie eintreten, oder diese Übergänge sogar zu verhindern.
„Wenn ein bevorstehender kritischer Übergang vorhergesagt werden kann, können wir uns auf den Wandel vorbereiten oder ihn vielleicht sogar vermeiden und so den Schaden abmildern“, erklärt Gang Yan, Professor für Informatik an der Tongji-Universität und leitender Autor der Studie. Die Forschungsergebnisse wurden in der renommierten Fachzeitschrift veröffentlicht Körperliche Überprüfung und lösen in der wissenschaftlichen Gemeinschaft bereits Debatten über das Potenzial dieser Technologie zur Verhinderung von Katastrophen auf globaler Ebene aus.
Trotz der Aufregung, die die ersten Erkenntnisse hervorriefen, erkennen Forscher die Herausforderungen an, die mit der Verwendung von Vorhersagen zur Katastrophenverhütung verbunden sind. Eines der Hauptprobleme ist die menschliche Reaktion auf die Vorhersagen selbst, die paradoxerweise neue Probleme schaffen kann.
Professor Gang Yan verdeutlicht diesen Punkt anhand eines Beispiels aus dem städtischen Nahverkehr: „Während es einfach sein mag, verstopfte Straßen zu erkennen, kann die Bekanntgabe von Stauinformationen in Echtzeit an alle Autofahrer zu Chaos führen.“
Er erklärt, dass Fahrer, sobald sie Informationen über Staus erhalten, ihre Routen ändern können, was den Verkehr in einigen Gebieten verringern, in anderen jedoch gleichzeitig zu neuen Staus führen könnte. „Diese dynamische Interaktion macht Prognosen besonders komplex“, schloss Yan.
Dieses Dilemma spiegelt die Komplexität der Vorhersage und Steuerung dynamischer, voneinander abhängiger Systeme wie Klima, Weltwirtschaft und Verkehrsnetze wider. Während KI ein leistungsstarkes Werkzeug zur Erkennung von Mustern und zur Vorhersage von Veränderungen bietet, erfordert die praktische Anwendung dieser Vorhersagen ein tiefes Verständnis der menschlichen und sozialen Interaktionen.
Die Zukunft der Katastrophenprävention mit KI
Die von der Tongji-Universität geleitete Forschung eröffnet neue Möglichkeiten für die Katastrophenprävention, wirft aber auch die Frage auf, wie diese Vorhersagen am besten effektiv genutzt werden können.
Da die KI immer ausgefeilter wird, besteht die Hoffnung, dass sie nicht nur Katastrophen vorhersagen kann, sondern auch dabei hilft, Abhilfestrategien zu entwickeln, die negative Auswirkungen minimieren, bevor sie auftreten. Der Schlüssel zum Erfolg wird die Fähigkeit sein, technologische Vorhersagen mit dem Verständnis menschlicher Komplexität in Einklang zu bringen und sicherzustellen, dass KI-basierte Interventionen tatsächlich zu positiven Ergebnissen für die Gesellschaft führen.
