eXtreme događaji: Umjetna inteligencija za otkrivanje i pripisivanje (XAIDA)

Klimatske promjene mijenjaju i pojačavaju ekstremne vremenske uvjete kao što su toplinski valovi, razorni šumski požari, cikloni, poplave i suše. Cilj je projekta XAIDA opisati, otkriti i pripisati ekstremne događaje primjenom novog pristupa utemeljenog na podacima i učinku. Koristit će se novim tehnikama umjetne inteligencije i okupiti stručnjake za atribuciju ekstremnih događaja, atmosfersku dinamiku, klimatsko modeliranje, strojno učenje i uzročno-posljedične zaključke. Nada se da će rezultati projekta moći rasvijetliti utjecaj klimatskih promjena na atmosferske fenomene poput ciklona i konvektivnih oluja, koji nisu dobro shvaćeni ili kvantificirani. Projektom će se osigurati i alati za procjenu uzročno-posljedičnih putova koji vode do ekstremnih događaja.

Područje „Pripisivanje ekstremnih događaja” nedavno je razvijeno kako bi se predočili budući klimatski uvjeti u smislu smislenih obrazaca ekstremnih događaja, koji mogu poduprijeti buduće projekcije na način koji je koristan za prilagodbu i za koji se može uspostaviti ili opovrgnuti uzročno-posljedična veza između događaja i ljudskog utjecaja na klimu. Međutim, studije otkrivanja ekstremnih događaja, atribucije i predviđanja trenutačno se suočavaju s velikim ograničenjima. 

Projekt XAIDA usmjeren je na popunjavanje tih praznina. Primjenom novih tehnika umjetne inteligencije i snažne dvosmjerne interakcije s ključnim dionicima, njome će se i. opisati, otkriti i pripisati ekstremni događaji primjenom novog pristupa utemeljenog na podacima i učinku, ii. procijeniti njihovi temeljni uzročni putovi i fizički pokretači primjenom metoda uzročnih mreža te iii. simulirati događaji visokog intenziteta i još nevidljivi događaji koji su fizički uvjerljivi u sadašnjim i budućim klimatskim uvjetima.

Kako bi se to postiglo, XAIDA okuplja timove stručnjaka za atribuciju ekstremnih događaja, atmosfersku dinamiku, klimatsko modeliranje, strojno učenje i uzročno-posljedične zaključke kako bi:

• razumijevanje utjecaja klimatskih promjena na niz atmosferskih pojava koje trenutačno nisu dovoljno shvaćene ili kvantificirane (ciklone, konvektivne oluje, dugovječne anomalije ili ljetni složeni događaji), kako za prošli tako i za budući razvoj;
• razvoj, u suradnji sa zajednicom ključnih dionika, novog, šireg okvira za pripisivanje i projekciju koji se temelji na učincima i kojim se izvlače uzročno-posljedični putovi ekstrema;
• Razviti priče o događajima neviđenog intenziteta, na temelju metoda strojnog učenja;
• osigurati nove alate za modeliranje procjene uzročnih putova koji dovode do ekstremnih događaja i istražiti uzroke neslaganja između modela i promatranja;
• Razviti platformu za interakciju i komunikaciju s dionicima kako bi se poboljšalo osposobljavanje i obrazovanje o klimatskim promjenama i njihovim učincima te kako bi se taj razvoj uključio u buduće operativne klimatske usluge.