AI นักพยากรณ์อากาศ แจ้งเตือนคลื่นความร้อนในยุโรปล่วงหน้าได้หลายสัปดาห์
ฤดูร้อนของยุโรปที่ผ่านมา นับว่าหนักหนายิ่งกว่าครั้งไหน เพราะหลายพื้นที่ในยุโรปได้เผชิญกับคลื่นความร้อน-โดมความร้อนรุนแรงและยาวนาน จนหลายพื้นที่มีอุณหภูมิทะลุ 40 องศาเซลเซียส ทำสถิติเป็น “ฤดูร้อนที่ร้อนที่สุด” ในหลายประเทศ
ข่าวที่เกี่ยวข้อง
ความร้อนรุนแรงในปี 2003, 2010 และ 2022 ทำให้มีผู้เสียชีวิตหลายหมื่นคน เสียผลผลิตทางการเกษตร และมีปัญหาทางสุขภาพตามมาหลายประการ นักวิทยาศาสตร์เตือนว่าเหตุการณ์เช่นนี้อาจเกิดขึ้นอีก และมีแต่จะหนักหนาขึ้น และบ่อยครั้งขึ้น
อย่างไรก็ตาม ปัญญาประดิษฐ์ (AI) อาจเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในฐานะ “นักพยากรณ์” คลื่นความร้อน
นักพยากรณ์เอไอ ทำนายอากาศล่วงหน้า
นักวิจัยจาก the Euro-Mediterranean Center on Climate Change (CMCC) พัฒนา machine learning model หรือการให้ชุดข้อมูลจำนวนมากให้คอมพิวเตอร์ประมวลผล จนสามารถทำนายคลื่นความร้อนรุนแรงล่วงหน้าได้แม่นยำ และมีประสิทธิภาพมากขึ้น
CMCC ป้อนข้อมูลสภาพอากาศที่มีความหลากหลายจำนวน 2,000 รายการให้คอมพิวเตอร์ ตั้งแต่อุณหภูมิในอากาศ สภาพมหาสมุทร จนถึงความชื้นในดิน เพื่อให้คอมพิวเตอร์ตรวจหาสัญญาณบางอย่างที่เกิดขึ้น ก่อนที่คลื่นความร้อนจะก่อตัว เมื่อคอมพิวเตอร์พบสัญญาณบ่งชี้ที่ว่าแล้ว เราก็จะสามารถทำนายคลื่นความร้อนที่จะเกิดขึ้นในยุโรปล่วงหน้าได้
วารสาร Communications Earth & Environment เผยแพร่ผลการวิจัยของ CMCC กล่าวว่า สิ่งนี้อาจเปลี่ยนแนวทางการรับมือคลื่นความร้อนของยุโรปไปเลย
“[แมชชีนเลิร์นนิง] จะกลายเป็นรากฐานใหม่ที่เราใช้ศึกษาความแปรปรวนของสภาพอากาศ [...] งานวิจัยชิ้นนี้ชี้ให้เห็นประโยชน์มากมายของมัน ในการใช้ทำนายสภาพอากาศ แต่นี่เป็นเพียงก้าวแรกที่จะกำหนดว่าเราควรทำอย่างไรต่อเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ตีความต่อได้ และมีความหมายในเชิงกายภาพ” ผู้เขียนรายงาน ดร.แมคอดัม กล่าว
นักวิจัยยังชี้ว่า การใช้ระบบแมชชีนเลิร์นนิงมีความแน่นอนกว่าการพยากรณ์แบบดั้งเดิม โดยเฉพาะในพื้นที่ยุโรปเหนือที่การพยากรณ์อากาศมีขอบเขตจำกัดมานาน และยังให้ข้อมูลว่า ความแปรปรวนทางสิ่งแวดล้อมใดมีอิทธิพลต่อความร้อนรุนแรงมากที่สุด
งานวิจัยพบว่า มีทั้งปัจจัยในพื้นที่และนอกพื้นที่ ที่สามารถช่วยบ่งชี้ได้ว่าคลื่นความร้อนจะมาเยือนยุโรปอีกเมื่อไหร่ ปัจจัยในพื้นที่ อาทิ ความแห้งของดิน อุณหภูมิในพื้นที่ และการไหลเวียนของอากาศในยุโรป ส่วนปัจจัยภายนอก อาทิ สภาพการณ์มหาสมุทรที่ห่างออกไป
อย่างไรก็ตาม มีบันทึกรายละเอียดทั้งหลายเหล่านี้ย้อนหลังไปเพียงไม่กี่สิบปี ดังนั้นนักวิจัยจึงฝึก AI ให้จำลองรูปแบบสภาพอากาศสมัยโบราณตั้งแต่ปีคริสต์ศักราชที่ 0 - 1850 ด้วย
การจำลองภาพอากาศยุคโบราณช่วยให้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมี “รูปแบบสภาพอากาศ” ให้เรียนรู้เพิ่มมากขึ้นอีกหลายร้อยปี ถึงแม้ว่าข้อมูลจะมาจากโลกเสมือนไม่ใช่จากการจดบันทึกจริง ๆ แต่ AI ก็สามารถประยุกต์สิ่งที่เรียนมาจากการบันทึกจริงในยุคปัจจุบันได้ โดยสามารถทำนายคลื่นความร้อนระหว่างปี 1993 - 2016 ได้แม่นยำ
และด้วยการพยากรณ์ล่วงหน้าก่อนคลื่นความร้อนจะเกิดขึ้นได้นานหลายอาทิตย์ คาดว่ายุโรปสามารถวางแผนล่วงหน้าเพื่อป้องกันความสูญเสียทางเกษตรกรรมได้ ผ่อนคลายแรงกดดันไฟฟ้าโครงข่าย และเตรียมการให้บริการด้านสุขภาพ ที่คาดว่าจะสามารถช่วยประหยัดเวลา ทรัพยากร และช่วยเหลือชีวิตได้
การพยากรณ์อากาศแบบดั้งเดิมมักจะใช้ข้อมูลจากซูเปอร์คอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่ใช้เวลาหลายวัน หรือกระทั่งหลายอาทิตย์ เพื่อสร้างแบบจำลองบรรยากาศซับซ้อน คณะวิจัยของ CMCC จึงชี้ว่า การวิเคราะห์โดยใช้ AI แบบของพวกเขานั้น ใช้พลังคอมพิวเตอร์น้อยกว่ามาก
อย่างไรก็ตาม ระบบ AI ก็ใช้พลังงานและทรัพยากรน้ำจำนวนมากในศูนย์ข้อมูล (data center) และคณะวิจัย CMCC ไม่ได้เปิดเผยว่า AI ของพวกเขามีราคาทางสิ่งแวดล้อมอย่างไรเป็นตัวเลขแน่นอน แต่ดร.แมคอดัมกล่าวว่า แมชชีนเลิร์นนิงสามารถพยากรณ์ได้แม่นยำ เพียงแค่ “ใช้ทรัพยากรทางคอมพิวเตอร์เพียงเศษเสี้ยวเดียว” ของวิธีดั้งเดิม
บทความแปลจากข่าว Euro News AI can now forecast European heatwaves weeks in advance. Here’s how it works
