8 lipca 2024 r. huragan Beryl dotarł na ląd w pobliżu Matagorda w Teksasie około godziny 4:00 czasu centralnego.
Burza zdewastowała części Karaibów i półwyspu Jukatan, zanim dotarła do wybrzeża Zatoki Meksykańskiej, dwie godziny na południowy zachód od Houston.
Był to pierwszy huragan, a także pierwszy huragan kategorii 5 w niezwykle aktywnym sezonie huraganów na Atlantyku 2024 i pobił kilka rekordów pogodowych, głównie pod względem formacji i intensywności.
Beryl, opisana jako najgwałtowniejsza i najwcześniejsza burza atlantycka w historii, spowodowała śmierć 69 osób, w tym co najmniej 40 w rejonie Houston, podczas gdy szacunkowe straty gospodarcze w USA wahały się od 28 do 32 miliardów dolarów.
Mimo że huragan Beryl był niszczycielski, sztuczna inteligencja odegrała ważną rolę w zapobieganiu ofiarom śmiertelnym.
Bloomberg donosi, że gdy Beryl przemierzała basen Atlantyku, GraphCast, narzędzie do prognozowania pogody wyprodukowane przez Google DeepMind, jednostkę zajmującą się sztuczną inteligencją firmy technologicznej, dostrzegło coś, co przeoczyły inne modele.
HOUSTON – Powalone drzewo na dachu domu w Meadowcreek Village – społeczności, która dziewiąty dzień pozostaje bez prądu po huraganie Beryl, który pozostawił tysiące ludzi bez prądu – sfotografowano we wtorek, 16 lipca 2024 r. w Houston. (Raquel Natalicchio/Houston Chronicle za pośrednictwem Getty Images)
Houston Chronicle/Hearst Newspapers za pośrednictwem Getty Images/Getty Images
Sztuczna inteligencja wymaga nadzoru człowieka
GraphCast poprawnie przewidział, że burza gwałtownie zakręci z południowego Meksyku do południowego Teksasu prawie tydzień wcześniej niż przewidywały konwencjonalne prognozy.
Inny model, Horizon AI Global z Climavision z Louisville w stanie Kentucky, również przewidywał wyjście na ląd w Teksasie z czasem realizacji wynoszącym około dziewięć dni, co znacznie przewyższało tradycyjne modele.
Więcej spółek technologicznych:
W miarę jak Palantir posuwa się do przodu, warto jeszcze raz przyjrzeć się jego rywalom. Kolejną wielką rzeczą Nvidii mogą być latające samochody. Cathie Wood sprzedaje akcje AI o wartości 21,4 miliona dolarów.
„Wprowadzenie sztucznej inteligencji do śledzenia huraganów dało naukowcom nowe, bardziej dostępne narzędzie” – czytamy w poście na blogu z 1 października zamieszczonym na stronie internetowej Muzeum Historii Naturalnej Florydy. „W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli sztuczna inteligencja używana do śledzenia huraganów może działać na laptopach zamiast na superkomputerach i zużywa mniej energii”.
„Ta technologia może pomóc naukowcom szybciej i dokładniej przewidywać siłę szybko poruszających się huraganów”.
Google DeepMind przez 40 lat szkolił się w zakresie opisów pogody i uczy się prognozować intensywność i siłę huraganów.
Jak jednak zauważa publikacja, nie oznacza to, że sztuczna inteligencja przejmie kontrolę nad przewidywaniem pogody. „Google DeepMind, podobnie jak inne modele sztucznej inteligencji, nadal (popełnia) błędy, a do ich monitorowania i analizowania danych potrzebny jest człowiek” – napisano w poście.
Oprócz huraganów sztuczna inteligencja jest szkolona w zakresie przewidywania klęsk żywiołowych, takich jak trzęsienia ziemi, powodzie i pożary, oraz zarządzania nimi.
Klęski żywiołowe powodują poważne straty gospodarcze.
Średnia liczba katastrof o wartości miliardów dolarów rocznie wzrosła do 19 zdarzeń rocznie w ciągu ostatnich 10 lat, z około trzech zdarzeń rocznie w latach 80.
Według Climate.gov całkowity koszt katastrof o wartości miliardów dolarów w latach 2020–2024 wyniósł 746,7 miliarda dolarów, przy średnim rocznym koszcie z pięciu lat wynoszącym 149,3 miliarda dolarów.
Przewidywanie trzęsień ziemi to Święty Graal
„Agencje straży pożarnej badają szereg innowacji w zakresie sztucznej inteligencji do gaszenia pożarów, takich jak algorytmy uczenia maszynowego, które analizują dane satelitarne w celu prognozowania trajektorii pożaru” – powiedział niedawno Sascha Brodsky, pisarz IBM.
Jednocześnie inteligentne sieci czujników wyszukują sygnatury cieplne i odfiltrowują fałszywe alarmy, co mogłoby zapewnić strażakom wczesne ostrzeżenia – napisał.
Brodsky powiedział, że agencje korzystają ze sztucznej inteligencji w terenie, w tym Austin Energy, która wdrożyła w całym środkowym Teksasie sieć kamer wykorzystujących sztuczną inteligencję, które automatycznie skanują oznaki pożarów w celu wykrywania pożarów, zanim się rozprzestrzenią.
Powiązane: Analitycy twierdzą, że rynki prognostyczne stają się coraz silniejsze
Powodzie są przyczyną do 40% katastrof klimatycznych na całym świecie, a zespół badaczy z Penn State opracował model hydrologiczny, który pozwala prognozować skutki powodzi i zarządzać zasobami wodnymi w skali globalnej.
„Ten model zmienia zasady gry w globalnej hydrologii” – powiedział Chaopeng Shen, profesor inżynierii lądowej i środowiskowej w Penn State.
W 2023 roku zespół naukowców z Uniwersytetu Teksasu w Austin opublikował wyniki siedmiomiesięcznego testu przeprowadzonego w Chinach po wykorzystaniu sztucznej inteligencji do prawidłowego przewidzenia 70% trzęsień ziemi na tydzień przed ich wystąpieniem.
Zespół Jackson School of Geosciences przeszkolił swój algorytm sztucznej inteligencji na podstawie pięcioletnich zapisów sejsmicznych w regionie, a następnie poprosił go o zlokalizowanie nadchodzących trzęsień ziemi na podstawie bieżącej aktywności sejsmicznej.
Algorytm z powodzeniem przewidział 14 trzęsień ziemi, każde w promieniu około 300 km od epicentrum. Przeoczył także jedno trzęsienie ziemi i przepowiedział osiem, które nigdy nie miały miejsca.
Uniwersytet stwierdził, że wielu naukowców od dawna uważało, że przewidywanie trzęsień ziemi jest niemożliwe, ale biorąc pod uwagę niedawny postęp w sztucznej inteligencji „niektórzy badacze zaczęli zastanawiać się, czy to może się zmienić, a badanie w UT Austin wzmocniło nadzieje w tej dziedzinie”.
„Przewidywanie trzęsień ziemi to święty Graal” – powiedział Sergey Fomel, geolog z UT Austin i członek zespołu badawczego.
„Nie jesteśmy jeszcze bliscy przewidywania dla żadnego miejsca na świecie, ale to, co osiągnęliśmy, mówi nam, że to, co uważaliśmy za niemożliwy problem, w zasadzie ma rozwiązanie”.
Powiązane: Rufus firmy Amazon i inni asystenci ds. zakupów wykorzystujący sztuczną inteligencję cieszą się dużym zainteresowaniem, rozwiązując obawy konsumentów
