„CLImate INTelligence“: Ekstremalių įvykių nustatymas, priskyrimas ir pritaikymas naudojant mašinų mokymąsi (CLINT)

Ekstremaliosoro ir klimato sąlygos kelia iššūkių prisitaikymo prie klimato kaitos ir jos švelninimo politikai, taip pat nelaimių rizikos valdymui, pabrėžiant klimato paslaugų vertę remiant strateginių sprendimų priėmimą. Šiandien klimato paslaugoms gali būti naudingas precedento neturintis duomenų prieinamumas, visų pirma naudojantis „Copernicus“ klimato kaitos paslauga, ir pastarojo meto pažanga dirbtinio intelekto (DI) srityje, kad būtų išnaudotas visas šių duomenų potencialas.

Pagrindinis CLINT tikslas – sukurti dirbtinio intelekto sistemą, kurią sudarytų mašinų mokymosi metodai ir algoritmai, skirti dideliems klimato duomenų rinkiniams apdoroti, siekiant pagerinti klimato mokslą nustatant, sukeliant ir priskiriant ekstremalius reiškinius, įskaitant atogrąžų ciklonus, karščio bangas ir šiltas naktis bei ekstremalias sausras, taip pat sudėtinius įvykius ir vienu metu vykstančius ekstremalius reiškinius. Konkrečiai šia sistema bus remiama:

1. erdvės ir laiko dėsningumų bei klimatologinių laukų raidos, susijusios su ekstremaliais įvykiais, nustatymas,
2. priežastinio ryšio, nustatyto ML algoritmais, fizinio pobūdžio patvirtinimas ir
3. buvusių ir būsimų ekstremalių įvykių priskyrimas šiltnamio efektą sukeliančių dujų išmetimui ir kitiems antropogeniniams veiksniams.

Sistema taip pat apims ekstremalių įvykių poveikio įvairiems socialiniams ir ekonominiams sektoriams kiekybinį vertinimą istorinėmis, prognozuojamomis ir prognozuojamomis klimato sąlygomis, plėtojant novatoriškas ir sektorines dirbtiniu intelektu sustiprintas klimato paslaugas. Tai bus pademonstruota įvairiais erdviniais mastais – nuo visos Europos masto, siekiant remti ES politiką, kuria sprendžiama vandens, energijos ir maisto sąsajos problema, iki vietos masto trijų tipų klimato kaitos karštuosiuose taškuose. Galiausiai šios paslaugos bus įdiegtos į žiniatinklio apdorojimo paslaugas pagal pažangiausius klimato paslaugų informacinių sistemų atvirųjų duomenų ir programinės įrangos standartus ir į parodomąjį projektą, kad viešieji ir privatieji subjektai galėtų lengviau įsisavinti projektų rezultatus mokslinių tyrimų ir klimato paslaugų plėtros tikslais.