608
Науковці Університету Баффало (США) знайшли спосіб передбачати, коли система досягає критичного порога, відомого як переломний момент, коли зміни можуть прискоритися або стати незворотними. Результати, опубліковані в журналі Nature Communications, можна використовувати для прогнозування кліматичних катастроф чи хвороб.
Новий розроблений алгоритм може визначити дані точки, які вказують на наближення до переломного моменту. У своїй основі він використовує стохастичні диференціальні рівняння для спостереження за вузлами даних, а потім визначає, які варто використовувати для розрахунку сигналу раннього попередження.
Кожен вузол даних деякою мірою змінюється з часом, але деякі можуть змінитися раніше і радикальніше, ніж інші, коли наближається переломний момент. Вибір правильного набору вузлів може покращити якість сигналу раннього попередження, а також допоможе уникнути витрат ресурсів на спостереження неінформативних вузлів.
Нагадаємо — компанія Google розробила новий тип штучного інтелекту, який здатен передбачати кліматичні катастрофи точніше і швидше, ніж вчені з традиційними метеорологічними методами. Новий ШІ, названий Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), може генерувати багато погодних сценаріїв значно швидше, ніж це роблять стандартні прогнози, базовані на фізичних даних.
