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Le deep learning pourrait révéler les points de basculement du changement climatique

Le Deep learning et le changement climatique

Un algorithme de deep learning pourrait servir de système d’alerte contre les bouleversements liés au changement climatique.

 

Le deep learning est une technologie émergente utilisée dans plusieurs outils de prédiction. En effet, sa faculté à prédire les changements irréversibles avec précision fait de lui une solution idéale pour ce type de système. C’est ainsi que des chercheurs ont développé un algorithme qui permet d’évaluer les points de basculement du changement climatique.

Le nouveau rôle du deep learning dans le cadre du changement climatique

Dans un récent article de recherche, Chris Bauch a présenté les résultats d’un nouvel algorithme de deep learning. Bauch est professeur de mathématiques appliquées à l’université de Waterloo. Selon l’article, l’algorithme en question serait capable de prédire les points de basculement avec précision et de fournir des informations au-delà d’un point de basculement.

En termes de changement climatique, ce point correspondrait par exemple à la fonte du pergélisol arctique. Les conséquences seraient une libération de quantités massives de méthane et une accélération du réchauffement. La rupture des systèmes de courants océaniques pourrait causer un changement instantané des régimes climatiques. En outre, la désintégration de la calotte glaciaire pourrait entraîner une modification rapide du niveau de la mer.

Le nouvel algorithme de deep learning peut reconnaître le type de point de basculement, mais également les caractéristiques générales du changement climatique. Le système combine l’IA à des théories mathématiques sur les points de basculement, et a été entraîné sur environ 500 000 modèles.

Un système d’alerte pour se préparer aux changements

Les chercheurs ont déclaré que cette méthode pourrait servir de système d’alarme pour prévenir l’imminence des points de basculement. Cela permettrait aux différentes parties concernées de s’adapter et de se préparer à ces changements incontournables.

La détection des points de basculement a été classifiée en tant que problème de reconnaissance de formes par les chercheurs. Et grâce aux progrès du deep learning dans ce domaine, il pourra donc prédire les schémas. Ensuite, un algorithme de machine learning déterminera si un point de basculement est en train de se produire.

Autrement dit, la capacité du deep learning à anticiper les changements majeurs sera un atout primordial dans le cadre du changement climatique.

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