Pubblicato il 05 ottobre 2021
Nel giro di pochi decenni - un’inezia rispetto al passato - il clima sulla terra rischia di diventare irriconoscibile. Quanto? Non lo sappiamo, perché oggi non siamo ancora in grado né di prevedere come sarà il mondo post cambiamento climatico, né sappiamo quali e quanti sono i punti di non ritorno in questa battaglia.
In aiuto agli scienziati è però giunta una nuova applicazione dell’IA, in grado di funzionare da sistema di allarme precoce contro il cambiamento climatico, quando questi si avvicina - per l’appunto - a soglie da cui è impossibile tornare indietro.
Chris Bauch, professore di matematica applicata presso l'Università di Waterloo, è co-autore di un recente articolo che riporta i risultati del nuovo algoritmo di deep learning che ha contribuito a sviluppare, e che è in grado di individuare le soglie oltre le quali avviene un cambiamento rapido o irreversibile in un sistema, in questo caso climatico.
"Abbiamo scoperto che il nuovo algoritmo è stato in grado non solo di prevedere i punti di svolta in modo più accurato rispetto agli approcci esistenti, ma anche di fornire informazioni su quale tipo di situazione è probabile si sviluppi oltre il punto di non ritorno", ha detto Bauch.
Alcuni punti di svolta che sono spesso associati al cambiamento climatico includono lo scioglimento del permafrost artico, che potrebbe rilasciare grandi quantità di metano e stimolare un ulteriore cambiamento nell’atmosfera; la rottura delle correnti oceaniche, che potrebbe portare a cambiamenti quasi immediati nei modelli meteorologici; la disgregazione della calotta glaciale, che porterebbe a un rapido cambiamento del livello del mare.
L'approccio innovativo con questa IA, secondo i ricercatori, è che non è stata addestrata solo sulle tipologie note di punti di non ritorno in ambito climatico, ma sulle caratteristiche in sé dei punti di non ritorno. Dopo aver addestrato l'IA su un "universo di possibili punti di non ritorno", composto da circa 500.000 modelli diversi, i ricercatori lo hanno testato nel riconoscere specifici punti di non ritorno reali in vari sistemi, inclusi campioni storici del clima.
Timothy Lenton, direttore del Global Systems Institute dell'Università di Exeter e co-autore dello studio, ha dichiarato: "Il nostro metodo potrebbe mandare segnali di pericolo quando siamo vicini a un punto critico. Fornire un allarme tempestivo potrebbe aiutare le società ad adattarsi e ridurre la vulnerabilità ai cambiamenti che stanno arrivando, anche se non si possono evitare."
Il deep learning sta facendo passi da gigante nel riconoscimento e nella classificazione dei modelli: il caso in questione è un esempio di quanto siamo arrivati lontano. Un algoritmo in grado di riconoscere i modelli che si verificano prima di un avvenimento, e quindi sapere se un punto di non ritorno sta arrivando, è ciò che ci avvicina a predire per la prima volta eventi complessi, sociali e naturali.
"Le persone hanno familiarità con i punti di non ritorno nei sistemi climatici, ma ci sono punti di svolta anche in epidemiologia e nei mercati azionari", ha detto Thomas Bury, un ricercatore post-dottorato presso la McGill University e un altro dei co-autori. "Quello che abbiamo imparato è che l'IA è molto brava a rilevare le caratteristiche dei punti di non ritorno che sono comuni a un'ampia varietà di sistemi complessi."
Il nuovo algoritmo di deep learning è un "punto di svolta per la capacità di anticipare grandi cambiamenti, compresi quelli associati al cambiamento climatico", ha affermato Madhur Anand, un altro dei ricercatori del progetto e direttore del Guelph Institute for Environmental Research.
Ci stiamo quindi avvicinando a ciò che Isaac Asimov chiamava Psicostoria? Non lo sappiamo, però molti professionisti si domandano con sempre maggiore frequenza (e non è un caso che sia appena uscita la serie Foundation di AppleTv) se sarà possibile predire avvenimenti di massa grazie alle nuove tecnologie legate all’IA, e se sì con quale precisione e con quale approccio etico.
La potenza di calcolo di cui oggi disponiamo, sostenuta dalla grandissima quantità di dati disponibili, infatti non potrà che aumentare esponenzialmente e risultare quindi determinante, anche grazie allo sviluppo dei computer quantistici.
Ora che l’algoritmo ha imparato come funzionano i punti di non ritorno, il team sta lavorando alla fase successiva, che è quella di fornire i dati al sistema per permettergli di individuare le tendenze nel cambiamento climatico che si stanno sviluppando oggi.
Si dice spesso che l’ignoranza sia pericolosa...grazie all’IA, oggi siamo un po’ meno ignoranti su cosa ci aspetta in futuro. Saremo in grado di reagire e cambiare come ci viene chiesto? Neanche l’IA più avanzata sul pianeta è in grado di rispondere a questa domanda, per ora.