استخدام الذكاء الاصطناعي لربط موجات الحر بالاحتباس الحراري العالمي

الاحتباس الحراري العالمي جعل موجة الحر التاريخية أعلى 1.18 إلى 1.42 درجة مئوية مما كانت لتكون عليه بدون تغير المناخ

طور باحثون في جامعة ستانفورد وجامعة ولاية كولورادو نهجًا سريعًا ومنخفض التكلفة لدراسة كيفية تأثر أحداث الطقس المتطرفة الفردية بالاحتباس الحراري العالمي.

تستخدم طريقتهم ، التي تم تفصيلها في 21 أغسطس في مجلة Science Advances ، التعلم الآلي لتحديد مقدار مساهمة الاحتباس الحراري في موجات الحر في الولايات المتحدة وأماكن أخرى في السنوات الأخيرة.

وقد أثبت هذا النهج دقته العالية وقد يغير الطريقة التي يدرس بها العلماء ويتنبأون بتأثير تغير المناخ على مجموعة من الأحداث الجوية المتطرفة.

كما يمكن أن تساعد النتائج في توجيه استراتيجيات التكيف مع المناخ وهي ذات صلة بالدعاوى القضائية التي تسعى إلى تحصيل تعويضات عن الأضرار الناجمة عن تغير المناخ.

قال جاريد تروك، المؤلف الرئيسي للدراسة، وهو طالب دكتوراه في علوم نظام الأرض في كلية ستانفورد دور للاستدامة: “لقد رأينا التأثيرات التي يمكن أن تخلفها أحداث الطقس المتطرفة على صحة الإنسان والبنية الأساسية والنظم البيئية، ولتصميم حلول فعالة، نحتاج إلى فهم أفضل لمدى تأثير الاحتباس الحراري العالمي على التغيرات في هذه الأحداث المتطرفة”.

تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدرجات الحرارة

قام تروك وزملاؤه بتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بدرجات الحرارة القصوى اليومية استنادًا إلى الظروف الجوية الإقليمية ومتوسط درجة الحرارة العالمية.

لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، استخدموا بيانات من قاعدة بيانات كبيرة لمحاكاة نماذج المناخ الممتدة من عام 1850 إلى عام 2100.

ولكن بمجرد تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي والتحقق منها، استخدم الباحثون الظروف الجوية الفعلية من موجات الحر الحقيقية المحددة للتنبؤ بمدى حرارة موجات الحر إذا حدثت نفس الظروف الجوية بالضبط ولكن بمستويات مختلفة من الانحباس الحراري العالمي.

ثم قاموا بمقارنة هذه التوقعات على مستويات مختلفة من الاحتباس الحراري العالمي لتقدير كيفية تأثير تغير المناخ على وتيرة وحدة الأحداث الجوية التاريخية.

دراسات الحالة وما بعدها

استخدم الباحثون أولاً أسلوب الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لتحليل موجة الحر في تكساس عام 2023، والتي ساهمت في تسجيل عدد قياسي من الوفيات المرتبطة بالحرارة في الولاية في ذلك العام.

ووجد الفريق أن الاحتباس الحراري العالمي جعل موجة الحر التاريخية أعلى بمقدار 1.18 إلى 1.42 درجة مئوية (2.12 إلى 2.56 درجة فهرنهايت) مما كانت لتكون عليه بدون تغير المناخ.

ووجد الباحثون أيضًا أن تقنيتهم الجديدة تنبأت بدقة بحجم موجات الحر القياسية في أجزاء أخرى من العالم، وأن النتائج كانت متسقة مع دراسات نُشرت سابقًا لتلك الأحداث.

وبناءً على ذلك، استخدم الباحثون الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بمدى شدة موجات الحر إذا حدثت نفس أنماط الطقس التي تسببت في موجات الحر القياسية السابقة بدلاً من ذلك في ظل مستويات أعلى من الانحباس الحراري العالمي.

أسوأ موجات الحر قد تحدث عدة مرات في العقد الواحد

وقد وجد الباحثون، أن أحداثاً تعادل بعض أسوأ موجات الحر في أوروبا وروسيا والهند على مدى السنوات الخمس والأربعين الماضية قد تحدث عدة مرات في العقد الواحد إذا وصلت درجات الحرارة العالمية إلى 2.0 درجة مئوية فوق مستويات ما قبل الصناعة. ويقترب الاحتباس الحراري العالمي حالياً من 1.3 درجة مئوية فوق مستويات ما قبل الصناعة.

قال المؤلف الرئيسي للدراسة نوح ديفينبو، أستاذ مؤسسة كارا جيه وأستاذ علوم نظام الأرض في كلية ستانفورد دوير للاستدامة: “يخلق التعلم الآلي جسرًا جديدًا قويًا بين الظروف الجوية الفعلية التي تسبب حدثًا جويًا متطرفًا محددًا ونماذج المناخ التي تمكننا من إجراء تجارب افتراضية أكثر عمومية على نظام الأرض”.

“لم يحل الذكاء الاصطناعي جميع التحديات العلمية، ولكن هذه الطريقة الجديدة تمثل تقدمًا مثيرًا حقًا وأعتقد أنه سيتم اعتمادها في العديد من التطبيقات المختلفة.”

وتعالج طريقة الذكاء الاصطناعي الجديدة بعض القيود التي تعيب الأساليب الحالية ــ بما في ذلك تلك التي تم تطويرها في السابق في جامعة ستانفورد ــ من خلال استخدام بيانات الطقس التاريخية الفعلية عند التنبؤ بتأثير الانحباس الحراري العالمي على الأحداث المتطرفة.

ولا تتطلب هذه الطريقة محاكاة نماذج مناخية جديدة باهظة التكاليف لأن الذكاء الاصطناعي يمكن تدريبه باستخدام المحاكاة الحالية.

آفاقاً جديدة للتحليل السريع في الوقت الحقيقي

وسوف تتيح هذه الابتكارات مجتمعة إجراء تحليلات دقيقة ومنخفضة التكلفة للأحداث المتطرفة في المزيد من أجزاء العالم، وهو أمر بالغ الأهمية لتطوير استراتيجيات فعّالة للتكيف مع المناخ.

كما تفتح هذه الابتكارات آفاقاً جديدة للتحليل السريع في الوقت الحقيقي لمساهمة الاحتباس الحراري العالمي في الطقس المتطرف.

يخطط الفريق لتطبيق طريقتهم على مجموعة أوسع من الأحداث الجوية المتطرفة وتحسين شبكات الذكاء الاصطناعي لتحسين تنبؤاتها، بما في ذلك استخدام أساليب جديدة لقياس النطاق الكامل لعدم اليقين في تنبؤات الذكاء الاصطناعي.

وقال تروك “لقد أظهرنا أن التعلم الآلي يعد أداة جديدة قوية وفعالة لدراسة تأثير الاحتباس الحراري العالمي على الأحداث الجوية التاريخية”.

“نأمل أن تساعد هذه الدراسة في تعزيز الأبحاث المستقبلية في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين فهمنا لكيفية تأثير الانبعاثات البشرية على الطقس المتطرف، مما يساعدنا على الاستعداد بشكل أفضل للأحداث المتطرفة المستقبلية.”