Ένα μοντέλο εξηγήσιμης τεχνητής νοημοσύνης (xAI) που αναπτύχθηκε από εμπειρογνώμονες του ΚΚΕρ μπορεί να ανιχνεύσει πολλαπλούς κλιματικούς κινδύνους που επηρεάζουν τη γεωργία στην Ευρώπη.
Επιτρέπει την πιθανοτική ανίχνευση και την εκτίμηση αβεβαιότητας των περιοχών ανησυχίας, βελτιώνοντας έτσι τη διαχείριση κινδύνου.
Τα ακραία κλιματικά φαινόμενα αποτελούν σημαντικές απειλές για τη γεωργία στην Ευρώπη: τα κύματα ψύχους μπορούν να προκαλέσουν παγετό κατά τη φάση της ανθοφορίας, ενώ η υπερβολική θερμότητα και η χαμηλή διαθεσιμότητα νερού μπορούν να καταπονήσουν τη βλάστηση, μειώνοντας έτσι την απόδοση των καλλιεργειών.
Ενσωματώνοντας δεκαετίες εξειδικευμένης γνώσης με προηγμένες εξηγήσιμες τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης (xAI), μια ομάδα ερευνητών με επικεφαλής το Κοινό Κέντρο Ερευνών (ΚΚΕρ) της Ευρωπαϊκής Επιτροπής ανέπτυξε ένα μοντέλο καθοδηγούμενο από εμπειρογνώμονες που μπορεί να ανιχνεύσει πολλαπλούς κλιματικούς κινδύνους που επηρεάζουν τη γεωργία στην Ευρώπη.
Το μοντέλο - που περιγράφεται σε ένα Επιστημονικό άρθρο που δημοσιεύθηκε στο περιοδικό Nature - μπορεί να βελτιώσει τη διαχείριση 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 τεχνητής νοημοσύνης με την αναντικατάστατη εμπειρογνωσία των ειδικών του τομέα, το μοντέλο αυτό μπορεί να συμβάλει στη βελτίωση της ανθεκτικότητας στην κλιματική αλλαγή και στη διασφάλιση 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 περιοχές ανησυχίας (AOC) όπου συγκεκριμένοι κλιματικοί κίνδυνοι ενδέχεται να επηρεάσουν τη γεωργία, όπως ξηρασίες, καύσωνες και ακραία φαινόμενα βροχοπτώσεων. Μαθαίνοντας από αυτό το πλούσιο σύνολο δεδομένων, το μοντέλο μπορεί να αφομοιώσει αποτελεσματικά μεγάλα αγρομετεωρολογικά σύνολα δεδομένων εγκαίρως για να παρέχει πρώτες εικασίες για τα 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 AOC. Για παράδειγμα, το μοντέλο αποκαλύπτει τον κρίσιμο ρόλο συγκεκριμένων μοτίβων ατμοσφαιρικής κυκλοφορίας στην οδήγηση συνθηκών ξηρασίας, επιτρέποντας ακριβέστερη πρόβλεψη και ετοιμότητα βάσει επιπτώσεων ξηρασίας. Η διαφάνεια και η ερμηνευσιμότητα που ενσωματώνονται στο μοντέλο συμβάλλουν στην οικοδόμηση εμπιστοσύνης και επιτρέπουν στα ενδιαφερόμενα μέρη να κατανοήσουν τις πιθανές υποκείμενες αιτίες κινδύνου.
Μια άλλη βασική πτυχή του αναπτυγμένου μοντέλου βασίζεται στην πιθανοτική φύση του. Το μοντέλο έχει σχεδιαστεί για να παρέχει μια σειρά πιθανών αποτελεσμάτων, επομένως δεν ανιχνεύει μόνο εάν μια συγκεκριμένη περιοχή προκαλεί ανησυχία, αλλά παρέχει επίσης τα μέσα για την αξιολόγηση του πόσο πιθανό είναι, μαζί με μια εκτίμηση της σχετικής αβεβαιότητας.
Αυτό το πιθανοτικό αποτέλεσμα δίνει τη δυνατότητα στους αγρότες, τα ενδιαφερόμενα μέρη, τους υπεύθυνους χάραξης πολιτικής και τους επαγγελματίες μείωσης του κινδύνου καταστροφών να λαμβάνουν πιο ενημερωμένες 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. πιθανό να επαληθευτεί στον αγρό), σηματοδοτώντας την ανάγκη για άμεση δράση σε αυτές τις περιοχές.
Η μελλοντική έρευνα θα επικεντρωθεί στην ενσωμάτωση πρόσθετων πηγών δεδομένων, στη διερεύνηση προηγμένων αρχιτεκτονικών AI και στη βελτίωση των στρατηγικών επικοινωνίας για την αποτελεσματική μετάδοση σύνθετων πληροφοριών κινδύνου σε διαφορετικά ακροατήρια.
