Montelibretti Ulusal Araştırma Konseyi Hava Kirliliği Enstitüsü ve Avrupa Komisyonu Ortak Araştırma Merkezi tarafından yürütülen ortak araştırma, Kuzey Avrupa ve Kuzey Kutup Dairesi bölgelerinde PM10 partikül seviyelerini tahmin etmek için gelişmiş bir sistem. Araştırmanın sonuçları bilimsel dergide yayınlandı npj Temiz Hava grubun Doğa, Kopernik programının geleneksel simülasyon sistemleri tarafından şimdiye kadar garanti edilen standartlarla karşılaştırıldığında tahmin doğruluğunda önemli bir artışın altını çizin. Verilerin doğruluğu, hızlandırılmış buz erimesi süreçlerinin anlaşılmasında çok önemli bir rol oynamaktadır. ince tozun birikmesi karla kaplı yüzeylerin albedosunu azaltır, güneş ışınımının emilimini artırır ve yerel termal geri bildirimi hızlandırır.
Uygulanan metodoloji, tarihsel olarak büyük dilsel modeller için geliştirilen ve burada çevresel zaman serilerinin işlenmesi için uyarlanan Transformatör tipi sinir ağı mimarisinin optimizasyonuna dayanmaktadır. Hesaplamalı sistem, tarihsel partikül madde ölçümleri, Copernicus CAMS sistemi tarafından sağlanan dinamik projeksiyonlar, yerel meteorolojik değişkenler ve izleme istasyonlarının coğrafi parametreleri dahil olmak üzere çok sayıda girdi vektörünü eşzamanlı olarak işler. Bu çok faktörlü sistem, 48 saatlik bir zaman aralığında PM10 konsantrasyonlarıyla ilgili tahminler üretmemize olanak tanır..
Alice Cuzzucoli, Cnr-Iia araştırmacısı ve çalışmanın ilk yazarı şunları belirtti:: “Model tahminlerini gerçekte olanlarla karşılaştırdığımızda sonuçlarımız, özellikle aşırı konsantrasyon zirvelerinin değerlendirilmesinde bile, şimdiye kadar kullanılan klasik modellerden her zaman önemli ölçüde daha iyi olduğunu kanıtladı.”.
Yapısal yenilik unsuru, yapay zekanın mevcut bilgi işlem sistemlerine münhasır olmayan entegrasyonunda yatmaktadır. Algoritma geleneksel dinamik modellerin yerini almaz ancak bunların çıktılarını nihai istatistiksel hesaplamayı iyileştirmek için kullanır.
Araştırmanın ortak yazarı ve Cnr-Iia'daki bilim insanı Antonello Pasini şunları açıkladı: “En iyi sonuçları, yapay zekayı klasik dinamik modellere göre alternatif bir şekilde değil, sinerjik bir şekilde kullanarak ve sonuçlarını girdi olarak kullanarak elde ediyoruz.“. Bu tür tahmin araçlarına sahip olma ihtiyacı, yeni deniz ticaret yollarının açılması ve yüksek enlem orman yangınlarının sıklığındaki artışın atmosferik emisyonlarda niceliksel bir değişim belirlediği Arktik bölgesinde meydana gelen jeopolitik ve iklimsel değişikliklerle de bağlantılı görünüyor. sürekli izleme ve zamanında bilgi, hassas ekosistemlerin korunması ve yerleşik nüfusa yönelik sağlık risklerini azaltma stratejilerinin planlanması için temel ön koşullardır..
Bir yanıt yazın