滑铁卢大学
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研究人员正在开发能够评估气候变化临界点的人工智能
深度学习算法可以作为应对失控气候变化的预警系统
滑铁卢大学应用数学教授克里斯·鲍奇是最近一篇研究论文的合著者，该论文报告了新的深度学习算法的结果
包奇说，这项研究着眼于系统发生快速或不可逆变化的阈值
包奇说:“我们发现，新算法不仅能够比现有方法更准确地预测临界点，而且还能提供超过临界点的状态类型的信息。”
“许多这样的临界点都是不可取的，如果可以的话，我们希望能阻止它们
" 一些经常与气候变化失控相关的临界点包括北极永久冻土融化，这可能释放大量甲烷并刺激进一步快速升温；洋流系统的崩溃，这可能导致天气模式几乎立即发生变化；或者冰盖解体，这可能导致海平面快速变化
根据研究人员的说法，这种人工智能的创新方法是，它被编程为不仅学习一种类型的临界点，而且学习临界点的一般特征
这种方法从人工智能和引爆点数学理论的混合中获得了力量，完成了任何一种方法都无法独自完成的事情
在对人工智能进行了包括大约50万个模型的“可能临界点宇宙”的训练后，研究人员在不同系统的特定真实临界点上对其进行了测试，包括历史气候核心样本
埃克塞特大学全球系统研究所所长、该研究的合著者之一蒂莫西·伦顿说:“当我们接近危险的临界点时，我们改进的方法可能会发出危险信号。”
“提供更好的气候临界点早期预警可以帮助社会适应并降低他们对即将到来的情况的脆弱性，即使他们无法避免这种情况
" 深度学习正在模式识别和分类领域取得巨大进步，研究人员首次将临界点检测转化为模式识别问题
这样做是为了尝试并检测在临界点之前出现的模式，并获得一个机器学习算法来判断临界点是否即将到来
麦吉尔大学博士后研究员托马斯·伯里(Thomas Bury)是该论文的另一位合著者，他说:“人们对气候系统的临界点很熟悉，但生态学和流行病学甚至股票市场都有临界点。”
“我们了解到，人工智能非常擅长检测各种复杂系统共有的临界点特征
" 该项目的另一名研究人员、圭尔夫环境研究所所长马德胡尔·阿南德(Madhur Anand)说，新的深度学习算法是“预测重大变化能力的游戏规则改变者，包括与气候变化相关的变化。”
现在，他们的人工智能已经了解了临界点是如何起作用的，该团队正在进行下一阶段的工作，即为其提供当代气候变化趋势的数据
但是阿南德警告说，有了这样的知识可能会发生什么
她说:“这无疑给了我们一条腿。”
“但当然，这取决于人类如何利用这些知识
我只是希望这些新发现会带来公平、积极的变化
" 包奇、伦顿、伯里、阿南德和合著者R
我
Sujith，Induja Pavithran和Marten Scheffer发表在《国家科学院院刊》(PNAS)上
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