環境資訊中心綜合外電；姜唯 編譯；林大利 審校

氣候臨界點是地球上生命的重大威脅，因為一旦達到臨界點，就會引發氣候變遷過程的連鎖反應，加劇全球暖化，並迅速惡化現有的各種氣候災難。研究人員開發出一種新的人工智慧（AI）系統，可以評估世界生態系統的臨界點，並作為早期預警系統，幫助阻止「失控的氣候變遷」。


NASA科學家飛越阿拉斯加和加拿大，測量河流和湖泊的海拔，以研究永凍土融化會如何影響水文。照片來源：NASA/Peter Griffith（CC BY 2.0）

讓AI「深度學習」 掌握地球走向氣候臨界點的過程和特徵

氣候臨界點的例子包括北極永久凍土融化，可能會釋放出大量的強效溫室氣體甲烷，加速暖化效應；洋流系統崩潰，會立刻使全球天氣樣態發生重大變化；冰蓋解體，可能加速海平面上升。

研究人員用「深度學習」演算法，驗證系統中發生快速或不可逆變化的臨界值。

「我們發現，新演算法預測臨界點不僅比既有的演算法更準確，還能提供臨界點狀態類型的資訊。」加拿大安大略省滑鐵盧大學（University of Waterloo）應用數學教授鮑屈（Chris Bauch）說：「許多這些臨界點都是負面的，可以的話，得阻止它們。」

研究人員說，他們在開發這套人工智慧時採用了一種新方法，不僅能了解單一臨界點，還能掌握地球氣候臨界點的過程和特徵。

該團隊表示，由於結合了AI和關於臨界點的現有數學理論，新工具比任何單一方法都更有用。

特訓AI 科學家加入50萬個生態系統模型 

研究人員在他們稱之為「可能臨界點宇宙」上訓練AI，其中包括大約50萬個生態系統模型，接著在各種地球系統的特定真實臨界點上，對其進行測試——包括使用歷史氣候冰核樣本。

研究作者之一、埃克塞特大學（University of Exeter）全球系統研究所所長蘭頓（Timothy Lenton）說，我們的方法可以在接近危險臨界點時發出預警。「改善氣候臨界點預警可以幫助社會適應，就算他們無法避免，也可減少傷害。」

研究人員表示，深度學習在模式識別和分類方面有長足進步，該團隊首次將臨界點檢測變成模式識別問題（pattern-recognition problem）。

研究團隊說，這麼做是為了找出臨界點來臨前的模式與徵兆，讓機器學習演算法能夠判斷臨界點是否即將到來。

研究下一步 提供AI當代氣候變遷趨勢資料

「人們熟悉氣候系統的臨界點，但生態學、流行病學甚至股票市場也存在臨界點，」另一位研究作者、蒙特婁麥基爾大學博士後研究員布理（Thomas Bury）說，「我們發現，AI非常擅長檢測各種複雜系統共有的臨界點特徵。」

同為研究人員之一的圭爾夫環境研究所（Guelph Institute for Environmental Research）所長阿南德（Madhur Anand）說，新的深度學習演算法是重大變化預測能力的關鍵，包括與氣候變遷相關的變化。

該團隊表示，下一步是提供AI當代氣候變遷趨勢的資料。不過阿南德教授也警告，「這個技術當然能讓我們早一步因應，但如何運用這些知識取決於人類。 我希望這些新發現能帶來公平、積極的改變。」

該研究發表在《美國國家科學院院刊（Proceedings of the National Academy of Sciences）》。

參考資料

• 獨立報（2021年9月24日），Artificial intelligence could provide ‘early warning system’ for catastrophic climate tipping points

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【全文轉載自環境資訊中心】
(CC BY-NC-ND 4.0)
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