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Des chercheurs ont mis au point une intelligence artificielle qui pourrait évaluer les points de basculement du changement climatique. L’algorithme d’apprentissage profond pourrait servir de système d’alerte précoce contre l’emballement du changement climatique.

Un algorithme très performant

Chris Bauch, professeur de mathématiques appliquées à l’université de Waterloo, est coauteur d’un récent article de recherche présentant les résultats du nouvel algorithme d’apprentissage profond. Cette recherche porte sur les seuils au-delà desquels un changement rapide ou irréversible se produit dans un système, a expliqué M. Bauch.

« Nous avons constaté que ce nouvel algorithme était capable non seulement de prédire les points de basculement avec plus de précision que les approches existantes, mais aussi de fournir des informations sur le type d’état qui se trouve au-delà du point de basculement », a déclaré Bauch. « Beaucoup de ces points de basculement sont indésirables, et nous aimerions les prévenir si nous le pouvons ».

Parmi les points de basculement souvent associés à un changement climatique incontrôlé figurent la fonte du pergélisol arctique, qui pourrait libérer des quantités massives de méthane et entraîner un réchauffement rapide supplémentaire, la rupture des systèmes des courants océaniques, qui pourrait entraîner des changements quasi immédiats des régimes climatiques, ou la désintégration de la calotte glaciaire, qui pourrait entraîner une modification rapide du niveau de la mer.

Elle peut apprendre

L’approche innovante de cette IA, selon les chercheurs, est qu’elle a été programmée pour apprendre non seulement un type de point de basculement, mais aussi les caractéristiques des points de basculement en général.

Cette approche tire sa force de l’hybridation de l’IA et des théories mathématiques des points de basculement, qui permet d’accomplir davantage que ce que l’une ou l’autre méthode pourrait faire à elle seule. Après avoir entraîné l’IA sur ce qu’ils appellent un « univers de points de basculement possibles » comprenant quelque 500 000 modèles, les chercheurs l’ont testée sur des points de basculement spécifiques du monde réel dans divers systèmes, y compris des échantillons de carottes climatiques historiques.

Des signaux d’alarme

« Notre méthode pourrait déclencher des signaux d’alarme lorsque nous sommes proches d’un point de basculement dangereux », a déclaré Timothy Lenton, directeur du Global Systems Institute de l’université d’Exeter et l’un des coauteurs de cette étude. « Fournir une meilleure alerte précoce des points de basculement climatique pourrait aider les sociétés à s’adapter et à réduire leur vulnérabilité à ce qui se prépare, même si elles ne peuvent pas le prévenir. »

L’apprentissage profond fait d’énormes progrès dans la reconnaissance et la classification des formes, les chercheurs ayant, pour la première fois, converti la détection des points de basculement en un problème de reconnaissance des formes. Il s’agit d’essayer de détecter les schémas qui se produisent avant un point de basculement et d’amener un algorithme d’apprentissage automatique à dire si un point de basculement est en train de se produire.

« Les gens connaissent bien les points de basculement dans les systèmes climatiques, mais il existe des points de basculement en écologie et en épidémiologie, et même sur les marchés boursiers », explique Thomas Bury, chercheur postdoctoral à l’Université McGill et autre coauteur d’un article. « Ce que nous avons appris, c’est que l’IA est très bonne pour détecter les caractéristiques des points de basculement qui sont communes à une grande variété de systèmes complexes. »

Passer aux choses sérieuses

Ce nouvel algorithme d’apprentissage profond est un « changement de jeu pour la capacité à anticiper les grands changements, y compris ceux associés au changement climatique », a déclaré Madhur Anand, un autre des chercheurs du projet.

Maintenant que leur IA a appris comment fonctionnent les points de basculement, l’équipe travaille à l’étape suivante, qui consiste à lui fournir les données relatives aux tendances contemporaines du changement climatique. Mais M. Anand a lancé un avertissement sur ce qui pourrait arriver avec de telles connaissances.

« Cela nous donne définitivement une longueur d’avance », a-t-elle déclaré. « Mais bien sûr, c’est à l’humanité de décider ce qu’elle fera de ces connaissances. J’espère simplement que ces nouvelles découvertes conduiront à des changements équitables et positifs. »

Cette recherche a été publiée dans PNAS.

Source : University of Waterloo
Crédit photo : IStock