Modelleyiciler, yapay zeka (AI) modellerinin, fizik tabanlı modellere göre daha verimli iklim simülasyonları üretebildiğini gösterdi. Bununla birlikte, birçok yapay zeka modeli geçmiş iklim verileri üzerine eğitiliyor ve bu da sera gazı konsantrasyonundaki daha fazla artış gibi gelecekteki değişikliklere iklimin nasıl tepki verebileceğini tahmin etmelerini zorlaştırıyor.
dergisinde yayınlanan bir makalede Jeofizik Araştırma Dergisi: Makine Öğrenimi ve HesaplamaSpencer Clark ve meslektaşları, atmosferin yapay zeka modelini (Ai2 İklim Emülatörü veya ACE olarak adlandırılır) okyanusun fiziksel bir modeliyle (slab okyanus modeli veya SOM olarak adlandırılır) birleştirerek ACE2-SOM adını verdikleri bir model üreterek karmaşık Dünya sistemlerini modellemek için yapay zekayı kullanma yönünde bir adım daha attılar. ACE2-SOM’u çeşitli iklimlerden 100 kilometre çözünürlüklü fizik tabanlı bir modelin çıktısı konusunda eğittiler.
Artan atmosferik karbondioksite yanıt olarak, hedef modeliyle tutarlı olarak ACE2-SOM, yüzey sıcaklığının karada okyanusa göre daha güçlü artması ve ıslak alanların daha ıslak ve kuru alanların daha kuru hale gelmesi gibi iyi bilinen tepkileri öngördü.
Araştırmacılar sonuçlarını, taklit ettikleri fizik tabanlı modelin 400 kilometre çözünürlüklü versiyonuyla karşılaştırdıklarında, ACE2-SOM’un daha doğru ve uygun maliyetli tahminler ürettiğini buldular: ACE2-SOM, 25 kat daha az güç kullanırken, dört kat daha iyi bir çözünürlük sağladı.
Ancak ACE2-SOM, araştırmacılardan atmosferdeki karbondioksit seviyelerinin hızla artması durumunda (örneğin aniden dört katına çıkması) ne olacağını tahmin etmesini istediğinde zorlandı. Okyanus yüzeyi sıcaklığının ayarlanması uygun zamanı alırken, fiziksel yasalar daha yavaş bir tepki gerektirmesine rağmen, atmosfer yeni karbondioksit konsantrasyonu altında neredeyse anında denge iklimine geçti.
Yazarlar, fizik tabanlı modellerle tam anlamıyla rekabet edebilmek için yapay zeka iklim modellerinin olağandışı durumları daha iyi modelleyebilmesi gerektiğini yazıyor. Bu çalışmada kullanılan levha okyanus modeli de oldukça basitleştirilmiştir. Araştırmacılar, gerçekçiliği artırırken verimlilik avantajlarını korumak için yapay zeka modellerinin okyanus dolaşımı ve deniz buzu kaplaması gibi Dünya sisteminin ek bölümlerini de içermesi gerektiğini ekliyor.
