Ölçüm yöntemleri her zamankinden daha karmaşık hale geliyor, araştırma soruları daha karmaşık ve veri kaynakları ve türleri daha çeşitli hale geliyor. Son birkaç yılda, özellikle doğa bilimlerinde veri miktarı katlanarak arttı. Bilgisayar bilimi ve veri bilimi olmadan iklimin gelişimi hakkında yeni bilimsel bilgiler edinmek pek mümkün değil. Bu nedenle, Alman Havacılık ve Uzay Merkezi’ndeki (DLR) atmosferik araştırma ve veri biliminden bir ekip, Imperial College London’dan iklim araştırmacılarıyla yeni bir yaklaşım geliştirmek için bir araya geldi. Amaçları, iklim araştırması ve tahmini için bir araç olarak uygun olup olmadıklarını görmek amacıyla iklim modellerini daha iyi kontrol etmek için makine öğrenimi yöntemlerini kullanmaktır.
Bilgisayar modelleri – hava ve iklimin daha iyi anlaşılması için temel
İklim modelleri şu anda dünya çapında 40’tan fazla araştırma merkezinde geliştirilmektedir. sen bir parçasısın Birleşik Model Karşılaştırma Projesi Aşama 6 (CMIP6) DLR Atmosfer Fiziği Enstitüsü tarafından yönetilen dünya iklim araştırma programı. İklim modelleri, iklim değişikliğinin küresel sıcaklık artışını ve yağış seviyeleri gibi bölgesel eğilimleri nasıl etkileyeceğini hesaplamak için kullanılır. Bu nedenle, hükümetler, devlet planlama ve şirketlerdeki karar vericilerin çalışmalarını desteklemek için önemli bir araçtır.
Nedensel iklim modeli değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanma
Tüm bilimlerde, bir parametredeki değişikliğin diğerinin nedeni olup olmadığını belirlemek her zaman çok zordur. Bununla birlikte, iklim gelişimi için güvenilir analizler ve tahminler yapabilmek için, tam da bu tür bulgular önemlidir: Neden-sonuç ilişkileri, nedensellik üzerine açıklamalar. Olguların ortak oluşumu olan korelasyon, otomatik olarak nedenselliğe yol açamaz. Nedensellik oldukça karmaşıktır ve sözde nedensel çıkarım, yapay zekanın geniş araştırma alanı içindeki makine öğreniminin bir alt disiplinidir. Dr. Jakob Runge liderliğindeki DLR Veri Bilimi Enstitüsü, dünya sistemi araştırması için modern nedensel çıkarım yöntemleri.
İklim dinamiklerinde neden ve sonuç – dijital parmak izi
“Enstitümüzde geliştirilen nedensel bir algoritmaya dayanarak, Imperial College London’daki Grantham Enstitüsü ve DLR Atmosfer Fiziği Enstitüsü ile birlikte iklim modellerini değerlendirmek için bir yöntem geliştirdik. Onlarla, tabiri caizse, dijital ‘ farklı iklim modellerinin parmak izi. Her parmak izi bir nedensel ağı, yani neden-sonuç ilişkilerini karakterize eder,” diye açıklıyor Dr. Jacob Runge. “Gerçek ölçüm verilerine dayanarak bu tür parmak izlerini oluşturabiliyor ve bunları modellenmiş parmak izleriyle karşılaştırabiliyoruz. Yöntem ile iklim modelleri değerlendirilerek yağış ve diğer iklim projeksiyonlarında geleceğe yönelik belirsizlikler azaltılabiliyor.”
çalışmanın yazarları İklim modeli değerlendirmesi ve kısıtlı tahminler için nedensel ağlarson zamanlarda Doğa İletişimi ortaya çıktı, bu tür karşılaştırmalardan iklim modellerinin gerçeği ne kadar iyi yansıttığını çıkarabildik. Gerçek gözlemsel verilerin nedensel ağlarını – “parmak izlerini” – daha doğru bir şekilde yeniden üreten modellerin, Afrika, Avrupa, Kuzey Amerika veya Doğu Asya’daki yoğun nüfuslu alanlar gibi dünyanın farklı bölgeleri için yağış modellerini daha iyi modellediğini buldular. Buna karşılık, araştırmacılar, iklim modeli değerlendirmesi için daha basit yöntemlerin bunu tam olarak aynı şekilde yapmadığını buldular. Sonuçlar, yeni veri tabanlı makine öğrenimi yöntemlerinin iklim modellerini değerlendirmek ve iklim değişikliği anlayışını perspektif olarak geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor.
Bilgisayar modelleri – hava ve iklimin daha iyi anlaşılması için temel
İklim modelleri şu anda dünya çapında 40’tan fazla araştırma merkezinde geliştirilmektedir. sen bir parçasısın Birleşik Model Karşılaştırma Projesi Aşama 6 (CMIP6) DLR Atmosfer Fiziği Enstitüsü tarafından yönetilen dünya iklim araştırma programı. İklim modelleri, iklim değişikliğinin küresel sıcaklık artışını ve yağış seviyeleri gibi bölgesel eğilimleri nasıl etkileyeceğini hesaplamak için kullanılır. Bu nedenle, hükümetler, devlet planlama ve şirketlerdeki karar vericilerin çalışmalarını desteklemek için önemli bir araçtır.
Nedensel iklim modeli değerlendirmesi için makine öğrenimini kullanma
Tüm bilimlerde, bir parametredeki değişikliğin diğerinin nedeni olup olmadığını belirlemek her zaman çok zordur. Bununla birlikte, iklim gelişimi için güvenilir analizler ve tahminler yapabilmek için, tam da bu tür bulgular önemlidir: Neden-sonuç ilişkileri, nedensellik üzerine açıklamalar. Olguların ortak oluşumu olan korelasyon, otomatik olarak nedenselliğe yol açamaz. Nedensellik oldukça karmaşıktır ve sözde nedensel çıkarım, yapay zekanın geniş araştırma alanı içindeki makine öğreniminin bir alt disiplinidir. Dr. Jakob Runge liderliğindeki DLR Veri Bilimi Enstitüsü, dünya sistemi araştırması için modern nedensel çıkarım yöntemleri.
İklim dinamiklerinde neden ve sonuç – dijital parmak izi
“Enstitümüzde geliştirilen nedensel bir algoritmaya dayanarak, Imperial College London’daki Grantham Enstitüsü ve DLR Atmosfer Fiziği Enstitüsü ile birlikte iklim modellerini değerlendirmek için bir yöntem geliştirdik. Onlarla, tabiri caizse, dijital ‘ farklı iklim modellerinin parmak izi. Her parmak izi bir nedensel ağı, yani neden-sonuç ilişkilerini karakterize eder,” diye açıklıyor Dr. Jacob Runge. “Gerçek ölçüm verilerine dayanarak bu tür parmak izlerini oluşturabiliyor ve bunları modellenmiş parmak izleriyle karşılaştırabiliyoruz. Yöntem ile iklim modelleri değerlendirilerek yağış ve diğer iklim projeksiyonlarında geleceğe yönelik belirsizlikler azaltılabiliyor.”
çalışmanın yazarları İklim modeli değerlendirmesi ve kısıtlı tahminler için nedensel ağlarson zamanlarda Doğa İletişimi ortaya çıktı, bu tür karşılaştırmalardan iklim modellerinin gerçeği ne kadar iyi yansıttığını çıkarabildik. Gerçek gözlemsel verilerin nedensel ağlarını – “parmak izlerini” – daha doğru bir şekilde yeniden üreten modellerin, Afrika, Avrupa, Kuzey Amerika veya Doğu Asya’daki yoğun nüfuslu alanlar gibi dünyanın farklı bölgeleri için yağış modellerini daha iyi modellediğini buldular. Buna karşılık, araştırmacılar, iklim modeli değerlendirmesi için daha basit yöntemlerin bunu tam olarak aynı şekilde yapmadığını buldular. Sonuçlar, yeni veri tabanlı makine öğrenimi yöntemlerinin iklim modellerini değerlendirmek ve iklim değişikliği anlayışını perspektif olarak geliştirmek için nasıl kullanılabileceğini gösteriyor.