Τεχνητή Νοημοσύνη για τον εντοπισμό αυξανόμενων κλιματικών κινδύνων για τη γεωργία της ΕΕ
Τα ακραία κλιματικά φαινόμενα συνιστούν σημαντικές απειλές για τη γεωργία στην Ευρώπη: τα ψυχρά ξόρκια μπορούν να φέρουν παγετό κατά τη διάρκεια της φάσης ανθοφορίας, ενώ η υπερβολική θερμότητα και η χαμηλή διαθεσιμότητα νερού μπορούν να καταπονήσουν τη βλάστηση, μειώνοντας έτσι την απόδοση των καλλιεργειών.
Με την ενσωμάτωση δεκαετιών εμπειρογνωσίας με προηγμένες διευκρινίσιμες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης (xAI), μια ομάδα ερευνητών με επικεφαλής το Κοινό Κέντρο Ερευνών της Ευρωπαϊκής Επιτροπής (JRC) ανέπτυξε ένα μοντέλο που βασίζεται σε εμπειρογνώμονες και μπορεί να ανιχνεύσει πολλαπλούς κλιματικούς κινδύνους που επηρεάζουν τη γεωργία στην Ευρώπη.
Το μοντέλο -που περιγράφεται σε επιστημονικό άρθροδημοσιεύθηκε στο Nature σήμερα — μπορεί να βελτιώσει τη διαχείριση των κινδύνων και την προσαρμογή, συμβάλλοντας στην ενίσχυση της ανθεκτικότητας της γεωργίας στην Ευρώπη. Αυτό σηματοδοτεί ένα βήμα προς την ανάπτυξη πιο ισχυρών και αξιόπιστων συστημάτων έγκαιρης προειδοποίησης πολλαπλών κινδύνων για τη γεωργία.
Συνδυάζοντας τη δύναμη της ΤΝ με την αναντικατάστατη εμπειρογνωσία των ειδικών τομέων, το μοντέλο αυτό μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της ανθεκτικότητας στην κλιματική αλλαγή και στη διαφύλαξη της επισιτιστικής ασφάλειας ενόψει της αυξανόμενης μεταβλητότητας του κλίματος στην Ευρώπη.
Ανίχνευση κλιματικών κινδύνων μέσω ειδικών γνώσεων και τεχνητής νοημοσύνης
Το μοντέλο βασίζεται στην εμπειρογνωμοσύνη των αγροκλιματικών ειδικών που έχουν εντοπίσει επιχειρησιακά τομείς ανησυχίας (AOCs), όπου συγκεκριμένοι κλιματικοί κίνδυνοι μπορεί να επηρεάσουν τη γεωργία, όπως οι ξηρασίες, οι καύσωνες και τα ακραία φαινόμενα βροχόπτωσης. Μαθαίνοντας από αυτό το πλούσιο σύνολο δεδομένων, το μοντέλο μπορεί να χωνέψει αποτελεσματικά τα μεγάλα αγρο-μετεωρολογικά σύνολα δεδομένων εγκαίρως για να παρέχει τις πρώτες εκτιμήσεις των AOC που σχετίζονται με τη γεωργία στην Ευρώπη.
Σε αντίθεση με τα παραδοσιακά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης μαύρου κουτιού, αυτό το σύστημα παρέχει σαφείς εξηγήσεις για τις προβλέψεις του, δείχνοντας τους βασικούς παράγοντες που οδηγούν στην ανίχνευση των AOCs. Για παράδειγμα, το μοντέλο αποκαλύπτει τον κρίσιμο ρόλο των συγκεκριμένων προτύπων ατμοσφαιρικής κυκλοφορίας στις συνθήκες ξηρασίας, επιτρέποντας την ακριβέστερη πρόβλεψη και ετοιμότητα με βάση τις επιπτώσεις της ξηρασίας. Η διαφάνεια και η ερμηνευτική ικανότητα που ενσωματώνεται στο μοντέλο συμβάλλει στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης και επιτρέπει στα ενδιαφερόμενα μέρη να κατανοήσουν τις πιθανές υποκείμενες αιτίες κινδύνου.
Μια άλλη βασική πτυχή του αναπτυγμένου μοντέλου βασίζεται στην πιθανολογική του φύση. Το μοντέλο έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια σειρά πιθανών αποτελεσμάτων, έτσι δεν ανιχνεύει μόνο αν μια συγκεκριμένη περιοχή είναι ανησυχητική, αλλά παρέχει επίσης τα μέσα για την αξιολόγηση του πόσο πιθανό είναι, μαζί με μια εκτίμηση της σχετικής αβεβαιότητας.
Αυτή η πιθανολογική παραγωγή δίνει τη δυνατότητα στους γεωργούς, τους ενδιαφερόμενους φορείς, τους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής και τους επαγγελματίες στον τομέα της μείωσης του κινδύνου καταστροφών να λαμβάνουν πιο τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με την κατανομή των πόρων και τις στρατηγικές παρέμβασης. Για παράδειγμα, το μοντέλο επισημαίνει περιοχές με δυνητικά υψηλό αντίκτυπο (π.χ. συνθήκες ξηρασίας κατά τα πρώιμα στάδια ανάπτυξης των καλλιεργειών) και χαμηλή αβεβαιότητα (π.χ. είναι πιθανό να επαληθευτούν επιτόπου), σηματοδοτώντας την ανάγκη για άμεση δράση στις εν λόγω περιοχές.
Η μελλοντική έρευνα θα επικεντρωθεί στην ενσωμάτωση πρόσθετων πηγών δεδομένων, στη διερεύνηση προηγμένων αρχιτεκτονικών τεχνητής νοημοσύνης και στη βελτίωση στρατηγικών επικοινωνίας για την αποτελεσματική μετάδοση πολύπλοκων πληροφοριών σχετικά με τους κινδύνους σε διαφορετικά ακροατήρια.