Η Εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης στην Πρόγνωση Ακραίων Φαινομένων
Οι σοβαρές καταιγίδες, οι πλημμύρες, οι πυρκαγιές, οι ξηρασίες και οι καύσωνες ασκούν σημαντική πίεση στο φυσικό περιβάλλον και στους ανθρώπους. Οι συνέπειες τους είναι συχνά μακροχρόνιες ή και μη αναστρέψιμες. Με την αύξηση της συχνότητας, της έντασης και της διάρκειας αυτών των ακραίων κλιματικών φαινομένων, η κοινωνία καλείται να αντιμετωπίσει νέες προκλήσεις που επηρεάζουν το περιβάλλον, την κοινωνία και την οικονομία. Ωστόσο, η πρόοδος στην τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προσφέρει νέες καινοτομίες στην ανίχνευση, την πρόβλεψη και την εκτίμηση των επιπτώσεων αυτών των ακραίων συμβάντων.
Μια διεθνής ομάδα ερευνητών, στην οποία συμμετέχουν τρεις Έλληνες επιστήμονες, διερεύνησε τις δυνατότητες και τις προκλήσεις που απορρέουν από την εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στο πεδίο των ακραίων καιρικών φαινομένων. Το σχετικό άρθρο δημοσιεύθηκε στο έγκριτο περιοδικό «Nature Communications».
«Βρισκόμαστε σε μια εποχή ευκαιρίας για τις εφαρμογές αυτές. Τις τελευταίες τρεις δεκαετίες έχουμε συγκεντρώσει υψηλής ποιότητας δεδομένα από δορυφόρους, μετεωρολογικούς σταθμούς και γεωλογικούς χάρτες. Παράλληλα, η τεχνολογία της τεχνητής νοημοσύνης έχει προχωρήσει σημαντικά, διαθέτοντας πλέον τους απαραίτητους αλγόριθμους και το υπολογιστικό υλικό που απαιτείται», εξηγεί ο Ιωάννης Παπουτσής, επίκουρος καθηγητής στο ΕΜΠ και συνεργάτης ερευνητής στο Εθνικό Αστεροσκοπείο Αθηνών. Η συνδυασμένη χρήση αυτών των στοιχείων είναι καθοριστική για την αποτελεσματική μοντελοποίηση και την ανάλυση των αλληλεπιδράσεων μεταξύ μεταβλητών για την πρόβλεψη ακραίων καιρικών φαινομένων.
Αν και τα εργαλεία αυτά προσφέρουν ελπίδες για βελτίωση της πρόβλεψης, δεν τα έχουμε αξιοποιήσει πλήρως. «Βρισκόμαστε σε πολύ αρχικό στάδιο της αξιοποίησης αυτών των μοντέλων», επισημαίνει ο κ. Παπουτσής. Οι επιστήμονες επομένως εστιάζουν σε αναγκαίες κατευθύνσεις που παραμένουν ανεξερεύνητες.
Η ανίχνευση και ο εντοπισμός ακραίων γεγονότων γεωγραφικά και χρονικά είναι θεμελιώδους σημασίας για την εκτίμηση των επιπτώσεων και τη βελτίωση στρατηγικών πρόληψης. Η ανάλυση ιστορικών μετεωρολογικών και δορυφορικών δεδομένων επιτρέπει στους ερευνητές να αναζητούν ανωμαλίες που μπορεί να υποδηλώνουν ακραία φαινόμενα. Ωστόσο, οι παραδοσιακές στατιστικές μέθοδοι συχνά αποτυγχάνουν να συλλάβουν την πολυπλοκότητα αυτών των γεγονότων. Καθώς παραδείγματα όπως οι πυρκαγιές του 2023 στη Δαδιά στον Έβρο εγείρουν ερωτήσεις σχετικά με την κατηγοριοποίηση των ακραίων φαινομένων, οι ερευνητές αναγνωρίζουν την ανάγκη για νέα εργαλεία που θα επιτρέπoυν την καλύτερη κατανόηση των αιτίων αυτών των φαινομένων.
Στην κατηγορία της πρόβλεψης μελλοντικών ακραίων φαινομένων, οι ερευνητές μελετούν τις αλληλεπιδράσεις μεταξύ ατμοσφαιρικών διαδικασιών και ανθρωπογενών παραγόντων. Η χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης έχει κερδίσει έδαφος λόγω της ικανότητάς τους να επεξεργάζονται μεγάλους όγκους δεδομένων και να αποτυπώνουν σύνθετες σχέσεις. Αυτές οι νέες τεχνικές έχουν οδηγήσει στη δημιουργία παγκόσμιων μοντέλων πρόβλεψης για πλημμύρες και πυρκαγιές, βελτιώνοντας την ακρίβεια των προβλέψεων.
Προκλήσεις και Ευκαιρίες στην Εφαρμογή AI
Ωστόσο, η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάλυση ακραίων φαινομένων συνδυάζεται με πολλές προκλήσεις. Αυτές περιλαμβάνουν ζητήματα διαχείρισης δεδομένων, όπως η απαιτητική επεξεργασία δυναμικών συνόλων δεδομένων, καθώς και οι προκαταλήψεις που μπορεί να επηρεάσουν τα αποτελέσματα. Επίσης, οι ασαφείς στατιστικοί ορισμοί του τι συνιστά ακραίο γεγονός δημιουργούν πρόσθετες δυσκολίες στην επίτευξη αξιόπιστων συμπερασμάτων.
Ο Ιωάννης Πράπας, υποψήφιος διδάκτορας στο Εθνικό Αστεροσκοπείο Αθηνών, επισημαίνει τις προκλήσεις της προσέγγισης των ακραίων φαινομένων μέσω AI. «Εξ ορισμού, τα ακραία φαινόμενα είναι σπάνια, και τα μοντέλα AI λειτουργούν καλύτερα όταν διαθέτουν μεγάλες ποσότητες δεδομένων. Επίσης, τα δεδομένα δεν παραμένουν στατικά, καθώς η κλιματική αλλαγή επηρεάζει το περιβάλλον μας», τονίζει.
Στο πλαίσιο των επιχειρησιακών προκλήσεων, οι επιστήμονες εξετάζουν την αξιοπιστία και την αμεροληψία των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης. Να επισημανθεί ότι η αξιοπιστία είναι καθοριστικής σημασίας ώστε οι φορείς να είναι σε θέση να βασίζονται στις προβλέψεις που παρέχουν τα μοντέλα. Στην κατεύθυνση αυτή, η Εξηγήσιμη Τεχνητή Νοημοσύνη παρέχει σαφείς διαδικασίες λήψης αποφάσεων, διευκολύνοντας τη μείωση σφαλμάτων και τη βελτίωση των μοντέλων.
Ο Ιωάννης Παπουτσής αναφέρει: «Στην περίπτωση που χρειάζεται η λήψη αποφάσεων από κυβερνητικές ή επιχειρησιακές αρχές, είναι ζωτικής σημασίας να γνωρίζουμε την ακριβή αξιοπιστία των προβλέψεων που παρέχονται από τα μοντέλα μηχανικής μάθησης, ώστε να μπορούν οι φορείς να αποφασίσουν σωστά». Η αποδοχή και η εφαρμογή των μοντέλων αυτών απαιτεί επίσης προσαρμογές ώστε να μπορούν να επικοινωνούν με όσους λαμβάνουν αποφάσεις.
Δράσεις και Καινοτομίες του OrionLab
Οι τρεις Έλληνες συν-συγγραφείς του άρθρου συμμετέχουν στην ερευνητική ομάδα OrionLab του Εθνικού Αστεροσκοπείου Αθηνών και του Εθνικού Μετσόβιου Πολυτεχνείου, η οποία εστιάζει στη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην παρατήρηση της Γης. Η ομάδα έχει αναπτύξει το καινοτόμο μοντέλο Televit για την πρόβλεψη κινδύνων δασικής πυρκαγιάς, συνδυάζοντας τοπικές πληροφορίες με τηλεσυνδέσεις.
Επιπλέον, έχεαν δημιούργησε το σύστημα «FireWatchGreece» που αξιοποιεί δεδομένα από το Copernicus και έχει αποδειχθεί ιδιαίτερα ακριβές, με ποσοστά επιτυχίας άνω του 87%. Οι δυνατότητες των μοντέλων της ομάδας έχουν ήδη δοκιμαστεί συνδυαστικά με δεδομένα πεδίου και έχουν κερδίσει αναγνώριση για τη συνεισφορά τους στην καλή διαχείριση κίνδυνων πυρκαγιάς.
Αναπτύσσουν επίσης το Μεσογειακό Ψηφιακό Δίδυμο μέσω του έργου MeDiTwin, στοχεύοντας στη βελτίωση της κατανόησης των γεωφυσικών διεργασιών στη Μεσόγειο. Επιπλέον, έχουν δημιουργήσει προηγμένα συστήματα χαρτογράφησης καμένων περιοχών, αξιοποιώντας πολυφασματικά δορυφορικά δεδομένα.
Η σημαντική αυτή πρόοδος στην τεχνητή νοημοσύνη υποδεικνύει το μέλλον της πρόβλεψης και ανίχνευσης ακραίων φαινομένων, αναδεικνύοντας τις ευκαιρίες και τις προκλήσεις που συνδέονται με τη βιώσιμη ανάπτυξη και τη διαχείριση των φυσικών καταστροφών.