Cercetătorii de la Universitatea Tongji din China revoluționează modul în care umanitatea poate prezice și preveni viitoare dezastre. Ei au dezvoltat un model de Inteligență Artificială (AI) capabil să identifice punctele critice care ar putea declanșa colapsuri ecologice, crize financiare, pandemii și chiar întreruperi majore de curent.
Aceste puncte critice reprezintă momente critice în care o mică schimbare a unui sistem poate duce la o schimbare ireversibilă cu consecințe grave și de durată.
Deși predicția dezastrelor este un domeniu plin de provocări și incertitudini, combinația dintre statistici, probabilități și analize istorice a stat la baza multor studii.
Ce se află în spatele predicțiilor
Cu toate acestea, metodele tradiționale se confruntă cu critici pentru simplitatea lor, incapabile să surprindă complexitatea inerentă sistemelor globale. Pentru a face față acestei provocări, oamenii de știință de la Universitatea Tongji au apelat la AI pentru a îmbunătăți acuratețea predicțiilor lor.
Ei au antrenat algoritmi avansați pentru a identifica momentele exacte în care un sistem ar putea suferi o schimbare ireversibilă, cunoscută sub numele de un punct de basculanță.
Un punct de basculanță este un concept matematic care descrie momentul în care are loc o schimbare bruscă și ireversibilă într-un sistem. Acest concept, inițial limitat la Matematică, a fost adoptat de alte câteva domenii ale cunoașterii, cum ar fi Ecologie și Economie, datorită relevanței sale în înțelegerea schimbărilor sistemice.
Cum AI transformă prognoza dezastrelor
Prezicerea punctelor critice este notoriu dificilă, iar identificarea exactă a locului și când vor avea loc aceste evenimente este o provocare și mai mare. Pentru a-și antrena modelul AI, cercetătorii chinezi au folosit date istorice de la evenimente care au avut loc deja.
Unul dintre cele mai semnificative exemple a fost transformarea pădurilor tropicale în savane din regiunile Africii. Echipa a alimentat algoritmul peste 20 de ani de date satelitare din trei regiuni din Africa Centrală, unde această tranziție a avut loc brusc.
Vezi acum:
- WhatsApp: modul „Fotografie perfectă” vă transformă aspectul
- 5 aplicații AI pentru a crea cântece pentru copii
Datele au inclus informații detaliate despre precipitații și acoperirea pădurii în două dintre aceste regiuni. Din aceste informații, AI a reușit să prezică cu exactitate ce s-ar întâmpla în a treia regiune, demonstrându-și capacitatea de a identifica modele care duc la schimbări majore de mediu.
Cercetătorii se concentrează acum pe o mai bună înțelegere a tiparelor detectate de AI, un proces adesea descris ca „deconstruirea cutiei negre” a algoritmului. Această înțelegere este esențială pentru aplicarea modelului la alte sisteme complexe, cum ar fi incendiile, pandemiile și crizele economice.
Predicție și prevenire: potențialul și provocările cu și fără AI
Scopul final al acestor studii este acela de a permite societăților să se pregătească pentru schimbări critice înainte ca acestea să apară sau chiar să prevină aceste tranziții.
„Dacă poate fi prezisă o tranziție critică viitoare, atunci ne putem pregăti pentru schimbare sau poate chiar să evităm tranziția și, astfel, să atenuăm daunele”, a explicat Gang Yan, profesor de informatică la Universitatea Tongji și autor principal al studiului. Rezultatele cercetării au fost publicate în renumitul jurnal Analiza fizică X și generează deja dezbateri în comunitatea științifică despre potențialul acestei tehnologii de a preveni dezastrele la scară globală.
În ciuda entuziasmului generat de primele descoperiri, cercetătorii recunosc provocările inerente utilizării prognozelor pentru a preveni dezastrele. Una dintre problemele principale este reacția omului la propriile predicții, care poate, în mod paradoxal, să creeze noi probleme.
Profesorul Gang Yan ilustrează acest punct cu un exemplu din contextul transportului urban: „Deși poate fi simplu să identifici drumurile aglomerate, anunțarea în timp real a informațiilor despre congestionare tuturor șoferilor poate duce la haos”.
El explică că atunci când șoferii primesc informații despre aglomerație, își pot schimba rutele, ceea ce ar putea ușura traficul în unele zone, dar concomitent ar putea crea noi aglomerații în altele. „Această interacțiune dinamică face predicția deosebit de complexă”, a concluzionat Yan.
Această dilemă reflectă complexitatea predicției și gestionării sistemelor dinamice și interdependente, cum ar fi clima, economiile globale și rețelele de transport. În timp ce AI oferă un instrument puternic pentru identificarea tiparelor și prezicerea schimbărilor, aplicarea acestor predicții în practică necesită o înțelegere profundă a interacțiunilor umane și sociale.
Viitorul prevenirii dezastrelor cu AI
Cercetarea efectuată de Universitatea Tongji deschide noi posibilități de prevenire a dezastrelor, dar ridică și întrebări despre cum să folosiți cel mai bine aceste predicții în mod eficient.
Pe măsură ce IA devine mai sofisticată, speranța este că nu poate doar să prezică dezastrele, ci și să ajute la crearea de strategii de atenuare care să minimizeze impacturile negative înainte ca acestea să apară. Cheia succesului va fi capacitatea de a echilibra predicțiile tehnologice cu înțelegerea complexității umane, asigurându-se că intervențiile bazate pe inteligența artificială conduc cu adevărat la rezultate pozitive pentru societate.
