MIT พัฒนา AI ทำนายภัยพิบัติล่วงหน้าโดยไม่ต้องมีข้อมูลเก่า

ทีมนักวิศวกรจากสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ หรือ MIT ได้พัฒนาเครื่องมือปัญญาประดิษฐ์ชนิดใหม่ ซึ่งมีความสามารถในการคาดการณ์สภาพอากาศสุดขั้วได้ โดยไม่ต้องผ่านการฝึกฝนจากชุดข้อมูลภัยพิบัติทางประวัติศาสตร์ที่มีอยู่เดิมแต่อย่างใด

ผลงานชิ้นนี้เป็นความร่วมมือระหว่าง ไค ชาง นักศึกษาปริญญาโทด้านวิศวกรรมเครื่องกล และศาสตราจารย์ธีมิส ซัปซิส โดยระบบดังกล่าวจะสร้างแผนที่จำลองเหตุการณ์ที่ยังไม่เคยปรากฏในบันทึกประวัติศาสตร์ของแต่ละภูมิภาค แต่มีความเป็นไปได้ตามหลักสถิติ พร้อมทั้งประเมินระยะเวลา ความรุนแรง และพื้นที่ที่จะได้รับผลกระทบอีกด้วย

งานวิจัยชิ้นนี้ได้รับการตีพิมพ์ลงในวารสาร Nature Communications เมื่อวันที่ 20 สิงหาคมที่ผ่านมา โดยระบุว่าอัลกอริทึมทำงานโดยอาศัยข้อมูลสองประเภทหลัก ได้แก่ สถิติระดับจุดเพื่อดูความถี่ของความรุนแรง และแผนที่เชิงพื้นที่ที่แสดงผลกระทบในแต่ละภูมิภาค

ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง

ในการทดสอบประสิทธิภาพ ทีมนักวิจัยได้ใช้ข้อมูลปริมาณน้ำฝนรายชั่วโมงตลอด 25 ปีทั่วสหรัฐอเมริกา โดยใช้หน้าต่างการฝึกฝนสำหรับโมเดลเชิงพื้นที่เพียง 6 เดือนแรกเท่านั้น ซึ่งแทบไม่มีบันทึกฝนตกหนักระดับสูงสุด ก่อนจะนำสถิติระยะยาวมาควบคุมขีดจำกัดความรุนแรงของรูปแบบที่อัลกอริทึมสร้างขึ้น

ตัวอย่างเช่น ปริมาณน้ำฝนสูงสุดที่เคยบันทึกไว้ในนิวยอร์กอยู่ที่ 200 มิลลิเมตร แต่วิธีการนี้สามารถจำลองแผนที่พายุที่ให้ปริมาณน้ำฝนถึง 300 มิลลิเมตร ซึ่งไม่มีบันทึกในอดีตได้ ผู้ใช้งานสามารถเรียกดูภาพจำลองพายุในรอบ 100 ปีสำหรับเมืองที่กำหนด พร้อมประเมินพื้นที่ครอบคลุมและความรุนแรงที่แตกต่างกันไป

"วิธีการเหล่านี้จำกัดอยู่เพียงการคาดการณ์เหตุการณ์รุนแรงที่เคยปรากฏในชุดข้อมูลเท่านั้น"

ไค ชาง

ข้อมูลจำลองเหล่านี้สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้หลากหลาย เช่น การทดสอบความแข็งแรงของเขื่อนกันคลื่น การตรวจสอบว่าระบบกริดไฟฟ้าจะรองรับคลื่นความร้อนที่ยาวนานขึ้นได้หรือไม่ หรือการเตรียมทรัพยากรดับเพลิงสำหรับไฟป่าขนาดใหญ่ที่เกินกว่าข้อมูลเดิมที่มีอยู่

ที่มา: AI News