人工智能或许会揭示气候变化的临界点

滑铁卢大学应用数学教授 Chris Bauch 是最近一篇研究论文的合著者，该论文报告了有关新深度学习算法的结果。Bauch 说，这项研究着眼于系统中发生快速或不可逆变化的阈值。ASP站长网

“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，而且还能够提供关于临界点之外的状态类型的信息，”鲍赫说。“许多这些临界点都是不可取的，如果可以的话，我们想阻止它们。”

一些通常与失控的气候变化相关的临界点包括北极永久冻土融化，这可能会释放大量甲烷并刺激进一步快速加热;洋流系统崩溃，这可能导致天气模式几乎立即发生变化;或冰盖解体，这可能导致海平面快速变化。

据研究人员称，这种人工智能的创新方法是，它被编程为不仅可以学习一种类型的临界点，还可以学习一般临界点的特征。

这种方法从人工智能和临界点数学理论的混合中获得了力量，比任何一种方法单独完成的都多。在对 AI 进行了他们所描述的“可能的临界点宇宙”(包括大约 500,000 个模型)的训练后，研究人员在各种系统中的特定现实世界临界点(包括历史气候核心样本)上对其进行了测试。

（编辑：焦作站长网）

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