|
Баланс искусственного интеллекта и физики
|
|
|
|
Искусственный интеллект (ИИ) вносит заметные изменения в науку об атмосфере, особенно с появлением крупных ИИ-моделей погоды, таких как Pangu-Weather и GraphCast. Однако, наряду с этими достижениями, возникли вопросы о соответствии этих моделей фундаментальным физическим принципам. Предыдущие исследования показали, что Pangu-Weather может точно воспроизводить определенные климатические закономерности, такие как реакция тропических жабр и внетропические телеконференции, с помощью качественного анализа. Однако количественные исследования выявили значительные различия в компонентах ветра, такие как дивергентные ветры и геострофические ветры, в рамках существующих погодных моделей искусственного интеллекта. Несмотря на эти результаты, по-прежнему существуют опасения, что важность физики в науке о климате иногда недооценивается.
|
|
|
|
"Качественная оценка показывает, что модели искусственного интеллекта могут понимать и изучать пространственные закономерности в погодных и климатических данных. С другой стороны, количественный подход выявляет ограничение: современные модели искусственного интеллекта с трудом изучают определенные направления ветра и вместо этого полагаются исключительно на общую скорость ветра", - объясняет профессор Ган Хуан из Института физики атмосферы (IAP) Китайской академии наук. "Это подчеркивает необходимость всесторонней динамической диагностики моделей ИИ. Только благодаря целостному анализу мы можем расширить наше понимание и наложить необходимые физические ограничения". Исследователи, в том числе сотрудники IAP, Сеульского национального университета и Университета Тонджи, выступают за совместный подход ИИ и физики к моделированию климата, выходящий за рамки концепции сценария "или-или".
|
|
|
Профессор Хуан говорит: "Несмотря на то, что ИИ превосходно улавливает пространственные взаимосвязи в погодных и климатических данных, он сталкивается с трудностями при работе с физическими компонентами, такими как разнонаправленные ветры и возрастные изменения. Это подчеркивает необходимость тщательной динамической диагностики для обеспечения соблюдения физических ограничений". Опубликованная в журнале Advances in Atmosphere Sciences статья "Перспективы" иллюстрирует методы наложения как мягких, так и жестких физических ограничений на модели искусственного интеллекта, обеспечивая согласованность с известной атмосферной динамикой. Более того, команда выступает за переход от автономных к онлайн-схемам параметризации для достижения глобальной оптимальности весов моделей, тем самым способствуя созданию полностью сбалансированных климатических моделей, основанных на физике и искусственном интеллекте. Доктор Я Ванг говорит: "Эта интеграция обеспечивает итеративную оптимизацию, превращая наши модели в действительно обучаемые системы".
|
|
|
|
Признавая важность сотрудничества с сообществом, исследователи продвигают культуру открытости, сопоставимости и воспроизводимости (OCR). Придерживаясь принципов, схожих с принципами, принятыми в сообществах искусственного интеллекта и компьютерных наук, они верят в развитие культуры, способствующей разработке действительно обучаемой климатической модели. Таким образом, объединяя пространственные возможности ИИ с основополагающими принципами физики и создавая сообщество для сотрудничества, исследователи стремятся создать климатическую модель, в которой органично сочетаются ИИ и физика, что представляет собой значительный шаг вперед в науке о климате.
|
|
|
|
Источник
|
