Шаг к моделированию всей системы Земли с помощью ИИ

Исследователи сделали новый шаг в использовании искусственного интеллекта (ИИ) для моделирования сложных земных систем. Они объединили ИИ-модель атмосферы (Ai2 Climate Emulator, ACE) с физической моделью океана (slab ocean model, SOM), создав гибридную модель ACE2-SOM. Модель была обучена на выходных данных физической модели с разрешением 100 километров для различных климатических сценариев.

В ответ на увеличение концентрации атмосферного CO₂ модель ACE2-SOM предсказала хорошо известные реакции, согласующиеся с целевой моделью: более сильное потепление над сушей, чем над океаном, а также усиление контраста «влажные регионы становятся еще влажнее, а сухие — еще суше». Сравнение с 400-километровой версией исходной физической модели показало, что ACE2-SOM обеспечивает более точные и экономически эффективные прогнозы: она потребляет в 25 раз меньше вычислительной мощности при вчетверо более высоком разрешении.

Однако ACE2-SOM столкнулась с трудностями при моделировании экстремальных сценариев, например, внезапного четырехкратного увеличения CO₂. В то время как температура поверхности океана адаптировалась с реалистичной задержкой, атмосфера почти мгновенно переходила к равновесному состоянию для новой концентрации газа, что противоречит физическим законам. Для полной конкурентоспособности с физическими моделями ИИ-моделям необходимо научиться лучше моделировать нестандартные ситуации, а также включать дополнительные компоненты системы Земли, такие как океаническая циркуляция и ледяной покров.