Trí tuệ nhân tạo đã có thể dự đoán thảm họa trong tương lai

Dự đoán các điểm tới hạn nguy hiểm, như sụp đổ hệ sinh thái, thiên tai, đại dịch, khủng hoảng tài chính... từ lâu đã được chứng minh là một "cơn đau đầu" với các nhà khoa học.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu từ Đại học Tongji, Trung Quốc, mới đây đã giới thiệu một chương trình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự báo được các quá trình chuyển đổi quan trọng.

Được biết, điểm tới hạn là những thay đổi đột ngột mà sau đó một hệ thống cục bộ hoặc môi trường sinh quyển sẽ chuyển sang trạng thái không mong muốn, đồng thời khó có thể phục hồi.

Thí dụ nếu cấu trúc của tảng băng Greenland sụp đổ, nó cũng sẽ làm giảm lượng tuyết rơi ở phía Bắc của hòn đảo, làm mực nước biển dâng cao đáng kể và khiến nhiều phần của tảng băng không thể phục hồi.

Trước đây, các nhà khoa học đã sử dụng số liệu thống kê để đánh giá cường độ và khả năng phục hồi thông qua những biến động ngày càng tăng của chúng.

Tuy nhiên, kết quả từ các nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê như vậy lại gây tranh cãi, vì mỗi cơ quan, tổ chức, lại có những đánh giá riêng.

Để tìm kiếm một cách chính xác hơn trong việc dự đoán các giai đoạn chuyển đổi nguy hiểm, nhóm nghiên cứu kết hợp giữa 2 thuật toán mô phỏng thông tin được xử lý.

Để đơn giản hóa các tính toán của mình, nhóm nghiên cứu đã quy tất cả các vấn đề thành những vấn đề xảy ra trong một mạng lưới lớn gồm các nút tương tác. Nói cách khác, đó là các phần tử hoặc thực thể riêng lẻ trong một hệ thống lớn hơn.

Và bằng cách dự đoán sự chuyển dịch từ dữ liệu thô, các nhà nghiên cứu cho biết họ đã có bước đột phá mới trong lĩnh vực này.

Công việc trước đây, dù có hay không có sự hỗ trợ của AI, cũng không thể kết nối các điểm một cách tốt như vậy.

Trong khi đó, AI nay đã dự đoán gần như chính xác những gì xảy ra, ngay cả khi 81% các "nút thắt" của hệ thống không được quan sát một cách rõ ràng.

Họ cho rằng mô hình trong nghiên cứu đã có thể giúp giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, chẳng hạn như dự đoán lũ lụt và thiên tai, từ đó giúp chúng ta có thêm thời gian để ứng phó.

Sau khi dự đoán thành công một điểm tới hạn, các nhà nghiên cứu sẽ tiếp tục giải mã hộp đen của thuật toán để tìm ra các mô hình mới mà nó phát hiện. Họ hy vọng có thể áp dụng mô hình của mình vào các hệ thống khác như cháy rừng, đại dịch và khủng hoảng tài chính.