Исследователи UNIASSELVI разработали исследование, использующее искусственный интеллект и автоматизацию для компиляции климатических данных и оценки потенциального воздействия события Супер Эль-Ниньо на территорию Бразилии.
Исследование указывает на 97%-ную вероятность того, что явление останется активным до 2027 года, и на 81%-ную вероятность достижения очень сильной интенсивности, чьи последствия могут варьироваться в зависимости от местоположения в стране.
Как ИИ консолидирует информацию для анализа климатических рисков
Это исследование использует искусственный интеллект для сопоставления данных, полученных из различных метеорологических учреждений, представляя в едином анализе прогнозы динамики Эль-Ниньо. Работа была выполнена Фабио Энрике Мойзесом и Матеусом Фернандо Куньей, студентами факультета программной инженерии UNIASSELVI под руководством профессора Педро Сиднея Заншетта.
Кроме того, это исследование связано с докторской диссертацией RADIAN Заншетта, которая фокусируется на системах поддержки принятия решений для управления стихийными бедствиями с использованием генеративного ИИ, облачных вычислений и автоматизации.
Важно отметить, что, несмотря на использование сложной технологии, исследование не генерирует автономный климатический прогноз с помощью искусственного интеллекта; его функция заключается в организации и сравнении прогнозов, выпущенных национальными и международными метеорологическими центрами. Новизна заключается в интеграции ИИ, автоматизации и научных знаний для поддержки принятия решений в сценариях риска, поскольку изменения климата требуют новых способов интерпретации данных.
Педро Сидней Заншетт, профессор UNIASSELVI и руководитель проекта, прокомментировал эту тему.
Диагностика на основе данных крупных учреждений
Для построения этого анализа исследователи собрали информацию из таких организаций, как NOAA, NASA, INPE, INMET, CEMADEN и IRI. Целью было сопоставить различные климатические модели и выявить сходства в прогнозах. По словам Мойзеса, технология облегчает преобразование уже существующих данных в более структурированные анализы.
Исследователь заявил: «Искусственный интеллект позволяет консолидировать тысячи данных, полученных различными учреждениями, и преобразовывать их в анализы, способные поддержать более быстрые и обоснованные решения. Задача состоит не в производстве большего количества данных, а в соединении уже существующих знаний».
Среди основных аспектов, изученных в исследовании, — возможность Эль-Ниньо высокой интенсивности до 2027 года; объединение данных бразильских и зарубежных климатических органов; использование ИИ и автоматизации для организации информации; и поддержка планирования на случай возможных экстремальных явлений. Хотя термин «Супер Эль-Ниньо» не является официальным техническим наименованием, он часто используется для описания эпизодов большой величины явления, вызванного необычным потеплением вод экваториальной части Тихого океана.
Последствия могут различаться в зависимости от региона Бразилии
Прогнозируемые эффекты не будут однородными по всей стране. В то время как регионы Северо-Запад и Северо-Восток могут столкнуться с периодами засухи, Центрально-Запад и части Юго-Востока могут зафиксировать волны жары и снижение осадков. С другой стороны, Южный регион указан как область с наибольшим потенциалом для интенсивных дождей и наводнений.
В сельскохозяйственном секторе исследование сигнализирует о возможных убытках для таких культур, как рис, пшеница, соя, кукуруза и кофе. Кроме того, сочетание жары и изменения режима осадков может повысить тепловой стресс у стада.
Исследование также выявляет риски, связанные с распространением лесных пожаров в Амазонии, Серрадо и Пантанале, в сочетании с ухудшением качества воздуха и увеличением респираторных и сердечно-сосудистых проблем, связанных с пиками жары. Кунья подчеркнул, что исследование не заменяет работу метеорологических центров, заявив: «Консенсус среди основных международных климатических моделей является важным признаком того, что страна должна готовиться. Наше исследование организует эти доказательства и показывает, как интеллектуальные технологии могут способствовать повышению способности реагирования на экстремальные явления».
Несмотря на технологические достижения, искусственный интеллект остается инструментом поддержки. Результаты зависят от качества анализируемых данных и могут изменяться по мере развития климата, демонстрируя, как технология помогает специалистам организовывать информацию и предвидеть потенциальные риски, не заменяя при этом традиционный научный анализ.
