Масачузетският технологичен институт: нова техника обучава климатични емулатори с по-малко данни

Алгоритъм на изследователите подбира синтетични сценарии с резки колебания в емисиите вместо плавните траектории на обичайните прогнози.

12 ноември 2026 г., 07:15 ч.един източник

Сподели

Изследването е публикувано тази седмица в списание на Националната академия на науките.
Новият метод изисква еднократно пускане на пълноразмерен модел на земната система.
При традиционния подход емулаторът се обучава с шест до осем бъдещи сценария.
Синтетичните обучаващи данни съдържат бързи колебания в емисиите вместо плавни траектории.

Сградата „Стата“ на Масачузетския технологичен институт в Кеймбридж. Снимката е от хранилище и не показва самото събитие. — **Сградата „Стата“ на Масачузетския технологичен институт в Кеймбридж**, 10 ноември 2019 г. Снимката не показва самото събитие.Rhododendrites · CC BY-SA 4.0 · оригиналът

Изследователи от Масачузетския технологичен институт съобщиха в четвъртък, че са разработили нов начин за обучение на климатични емулатори (модели с изкуствен интелект, които бързо пресмятат как човешката дейност ще промени бъдещия климат, включително температурите и морското ниво).

Алгоритъм на екипа създава синтетичен набор от оптимизирани сценарии вместо реалистични траектории на емисиите. В него емисиите се колебаят рязко, а не плавно. „Чрез въвеждането на тези високочестотни трептения и осцилации, нашите данни позволяват на емулатора да извлече много повече информация за цялата система“, казва водещият автор Кристофър Уомак.

По данни на института така обученият емулатор предсказва точно сценарии, които не е виждал, и улавя ефекта от местни политики за контрол на замърсителите, с които традиционните емулатори не се справят. Авторите са установили, че обучението с реалистични бъдещи сценарии може да даде по-слаб емулатор.

Климатолозите обикновено използват модели на земната система, при които една сценарийна прогноза може да отнеме месеци изчисления. По правило емулаторът се обучава с шест до осем бъдещи сценария, докато новият метод изисква еднократно пускане на пълноразмерен модел.

Уомак защити докторантурата си в института през 2026 г. и сега е постдокторант в ЕТХ Цюрих. Старши автор е Ноел Селин, професор в Института за данни, системи и общество и директор на центъра за наука и стратегия за устойчивост. Изследването е публикувано тази седмица в списание на Националната академия на науките.

Не е съобщено: Институтът не казва колко по-малко обучаващи данни изисква методът в числа, нито дали друг екип е проверил резултатите му.

По-рано по темата

12 ноември 2026 г., 07:14 ч.Страж при Гробницата на незнайния воин смъмри Хегсет заради силен смях
12 ноември 2026 г., 05:29 ч.Мъж получи изгаряния при пожар в къща в еленското село Равново
12 ноември 2026 г., 04:57 ч.Народното събрание отхвърли изслушване за катастрофата на АМ „Тракия“
12 ноември 2026 г., 04:19 ч.Четирима остават в тежко състояние след катастрофата на АМ „Тракия“

Източници

Един източник. Дописката стъпва на съобщение на един източник от първо ниво — агенция или институция — и излезе, без да чака второ, независимо издание. Затова източникът е назован още в заглавието или в подзаглавието. Ако до 18 часа от съобщението друго, независимо издание съобщи същото, знакът се маха, а изданието се добавя тук. Кога стига един източник.