Az MIT mérnökei a Nature Communications augusztus 20-án megjelent cikkében ismertetik azt az általuk fejlesztett mesterségesintelligencia-eszközt, ami megoldást nyújtana a ritka és szélsőséges események számszerűsítésének és előrejelzésének bizonyos korlátaira. Ahogy írják, a meglévő adatvezérelt módszerek a korábbi szélsőségekre támaszkodnak a betanítási adatokon és a mintavételi folyamatokon keresztül, más szóval azt feltételezik, hogy az adatkészletekben is szerepelnek hasonló történések, és ezekre támaszkodva próbálják megbecsülni a már bekövetkezett események jövőbeni kockázatát.

Az általuk Extreme Event Aware (η-) Learning néven hivatkozott eljárás ezzel szemben nem igényel ilyen adatokat, vagyis a még feltérképezetlen szélsőséges állapotokban is csökkenti a bizonytalanságot, mivel az MI betanítása során érvényesíti "a kvalitatív ismeretekből vagy címkézetlen adatokból származó, a szélsőségekre nézve megfigyelhetően indikatív statisztikákat". A tudósok szerint ez a "statisztikai regularizáció" olyan modelleket eredményez, amelyek illeszkednek az addigi megfigyelésekhez, de közben konzisztensek maradnak az előírt megfigyelhető adatokkal is, lehetővé téve a szélsőséges események generálását.

Csak arra készülünk, ami már megtörtént

Az AI News beszámolója szerint a kutatók az Egyesült Államok kontinentális részén mért csapadékmennyiségen is tesztelték ezt a megközelítést. A kimeneteket olyan térképek formájában jelenítették meg, amelyek statisztikailag hihető viharokat mutatnak az adott gyakorisággal. Mivel azonban mnden térképnek megvan a saját mérete és lefedettségi területe, és a csapadék intenzitása is változik a halmazon belül, az algoritmus egyszerre nagy mennyiségű ilyen forgatókönyvet képes generálni, amelyek segíthetnek például tesztelni, hogy egy város tengerpartján hihetően mi történne az eddig tapasztaltaknál nagyobb viharhullámok esetében.

Ahogy írják, a New Yorkban a valaha mért legmagasabb csapadékmennyiség 200 milliméter volt, de a módszerrel reális térképeket lehet generálni egy olyan viharról, ami akár 300 millimétert produkál. Ugyanígy a Katrina hurrikánhoz hasonló viharokra 30-40 évente van példa, de a felhasználó utasíthatja a betanított modellt, mutassa meg, hogyan nézhet ki egy évszázadonként egyszer előforduló vihar az adott helyen. Ugyanígy megmutathatja, hogy az elektromos hálózat kibír-e egy hosszabb hőhullámot, vagy hogy a tűzoltó erőforrások képesek-e megfékezni akkora erdőtüzet, mint amekkora a nyilvántartásokban nem is szerepel.

A szakemberek szerint ezek a lehetséges kiterjesztések alkalmasak lesznek az olyan katasztrófák vizualizálására, amelyeknek nincs megfelelőjük a historikus feljegyzésekben. A dolog jelentősége, hogy a globális infrastruktúrát a hatékonyság érdekében optimalizálták, ez pedig rugalmatlanná teszi az általuk támogatott rendszereket. A szélsőséges esemény hatása így hetek alatt terjed szét az ellátási láncokon, az energiapiacokon vagy az élelmiszerellátáson, így a nemzeti és gazdasági ellenálló képesség szempontjából is fontos lenne, hogy képesek legyünk hihető valószínűségeket rendelni az eddig példátlan eseményekhez.