CLImate Inteliģence: Ekstrēmu notikumu atklāšanas, attiecināšanas un adaptācijas projektēšana, izmantojot mašīnmācīšanos (CLINT)

Ekstremālilaikapstākļi un klimatiskie apstākļi rada problēmas saistībā ar pielāgošanās un seku mazināšanas politiku, kā arī katastrofu riska pārvaldību, uzsverot klimata pakalpojumu nozīmi stratēģisko lēmumu pieņemšanas atbalstīšanā. Šodien klimata pakalpojumi var gūt labumu no bezprecedenta datu pieejamības, jo īpaši no Copernicus klimata pārmaiņu pakalpojuma, un no nesenajiem sasniegumiem mākslīgā intelekta (MI) jomā, lai pilnībā izmantotu šo datu potenciālu.

CLINTgalvenais mērķis ir izstrādāt MI satvaru, kas sastāv no mašīnmācīšanās (ML) metodēm un algoritmiem, lai apstrādātu lielas klimata datu kopas nolūkā uzlabot klimata zinātni ekstremālu notikumu, tostarp tropisko ciklonu, karstuma viļņu un siltu nakšu, un ekstremālu sausuma periodu, kā arī kombinētu notikumu un vienlaicīgu ekstremālu notikumu konstatēšanā, cēloņsakarībā un attiecināšanā. Konkrētāk, sistēma atbalstīs

1. telpisku un laicisku modeļu noteikšana un ar ekstremāliem notikumiem saistītu klimatisko lauku attīstība,
2. ML algoritmu atklāto cēloņsakarību fiziskā rakstura validācija un
3. iepriekšējo un turpmāko ekstremālo notikumu attiecināšana uz siltumnīcefekta gāzu emisijām un citiem antropogēniem piespiedu pasākumiem.

Satvars aptvers arī ekstrēmo notikumu ietekmes uz dažādām sociālekonomiskajām nozarēm kvantificēšanu vēsturiskos, prognozētos un prognozētos klimatiskajos apstākļos, izstrādājot inovatīvus un nozaru MI uzlabotus klimata pakalpojumus. Tie tiks demonstrēti dažādos telpiskajos mērogos, sākot no Eiropas mēroga, lai atbalstītu ES politiku, kas vērsta uz ūdens, enerģijas un pārtikas saikni, līdz vietējam mērogam trīs veidu klimata pārmaiņu karstajos punktos. Visbeidzot, šie pakalpojumi tiks ieviesti tīmekļa apstrādes pakalpojumos saskaņā ar vismodernākajiem atvērto datu un programmatūras standartiem, ko nodrošina klimata pakalpojumu informācijas sistēmas, un demonstrējumos, lai veicinātu projektu rezultātu izmantošanu publiskā un privātā sektora struktūrās pētniecības un klimata pakalpojumu izstrādes vajadzībām.