Факундо Сапиенца, аргентинец из университета Беркли, изучающий ледники с помощью искусственного интеллекта
Аргентина Телеграм-канал "Новости Аргентины"
ХЕЙДЕЛЬБЕРГ, Германия - Ледники с их приходом и уходом, увеличением и сокращением формировали жизнь на Земле с самого ее начала. И, конечно, они более чем важны как с точки зрения содержания в них пресной воды (в них хранится около 70% от общего объема), так и с точки зрения их влияния на уровень моря. Сегодня, в эпоху таяния льдов, знания об этих белых полях содержат мрачные прогнозы и потери. Именно над этим работает Факундо Сапиенца, 29-летний аргентинец, работающий в Университете Беркли (Калифорния), где он пытается усовершенствовать системы искусственного интеллекта для прогнозирования того, что произойдет с замерзшей водой на планете. Получив образование по физике и математике в Университете Буэнос-Айреса, а затем обратившись к одной из ветвей искусственного интеллекта, так называемому машинному обучению, Сапиенца участвовал на юге Германии в Гейдельбергском форуме лауреатов с участием ведущих деятелей в области математики и вычислительной техники. "Замысел аргентинца заключается в создании механизма, принимающего данные от спутниковых систем и других форм измерений для более точной оценки того, что может произойти с этими льдами. "Ледники - интересный объект изучения, но трагический, потому что любые прогнозы относительно того, что с ними произойдет, будут не очень хорошими. Но они прекрасны, и знать, как они работают, очень здорово", - сказал он в интервью LA NACION. "Что нам еще нужно знать о ледниках, что мы могли бы узнать с помощью этого технологического инструмента?" - Я работаю над моделированием ледников и других земных систем. Мы имеем некоторое представление о геофизике ледника, о том, какие уравнения управляют течением ледника. Но в то же время есть динамика, которая нам неизвестна, например, как они будут реагировать на изменение климата, на определенную температуру воздуха или льда. Еще одно большое неизвестное - что происходит в так называемом ложе, контакте между породой и льдом, как ледник скользит больше или меньше, в зависимости от времени года, в зависимости от воды и смазки. В последние годы стало доступно больше глобальных данных со спутников, что позволило составить глобальную карту ледников мира. Это проблема, о которой мы немного знаем, но полной картины механизма нет. С новыми данными и новыми моделями, полученными с помощью ИИ и машинного обучения, процесс этих наблюдений и теорий облегчается, чтобы увидеть, как сделать так, чтобы они совпадали."- Идея состоит в том, чтобы улучшить модели, чтобы иметь хорошие предсказания?"- Есть части, которые соответствуют предсказаниям, и части, которые не соответствуют. Поэтому они должны быть более гибкими. Каждый ледник индивидуален, и иногда проводится индивидуальное моделирование, но моя работа носит глобальный характер. Имея данные по 3000 ледников с разными характеристиками, можно понять, например, находятся ли они на разной высоте, как реагируют на климат, отличаются ли породы, на которые они опираются. Именно на этот вопрос я и пытаюсь ответить. Эта изменчивость между ледниками с помощью динамических моделей."- Что может сделать система машинного обучения, чего не может сделать человек?"- В принципе, парадигма похожа. Мы хотим найти такие параметры, чтобы то, что вы наблюдаете, было хорошо. Оптимизировать механизм таким образом, чтобы наблюдения совпадали с прогнозом. При таком обучении ожидается, что предсказание будет найдено в наблюдениях. Сколько всего ледников и что с ними может произойти в ближайшие десятилетия?"- Около 220 000, примерно столько; конечно, с разными размерами и расположением. Это достаточно большой объем данных, который необходимо добавить в систему анализа. Проведенные работы обычно связаны со сценариями до 2100 года. И они показывают, что даже при сокращении выбросов парниковых газов, чего не происходит, будет потеряно более 70% льда, например, в Альпах. Это произойдет. Они могут быть восстановлены, но на это потребуется время, потому что это сложные системы, которые трудно сформировать, и они не восстанавливаются после сильного лета, им трудно адаптироваться. Так что вы это увидите". "- Это хаотические системы (более трудно предсказуемые)?" - Это система, которая не является хаотической, но ее все равно трудно предсказать, потому что она чувствительна, и если вы немного измените свойства льда, он потечет быстрее или медленнее. На самом деле, с точки зрения физики, мы описываем его как жидкость, но это медленная жидкость, в отличие от моря или атмосферы. Если снять это на пленку, то можно увидеть, что он скользит, как жидкость в замедленной съемке. Нелинейное течение льда. Если что-то влияет на климат и температуру, ледник реагирует определенным образом."- Как математик пришел к изучению ледников?"- В Аргентине я изучал физику и математику, но мое сердце всегда было связано с природой и математическим моделированием. Поэтому я подал заявку на получение степени кандидата наук, я занимался статистикой и хотел посмотреть, как применить ее в естественных науках. И мой директор предложил тему ледников, я связался с гляциологами, и мы начали работу. Это интересный объект исследования, но трагический, потому что любые прогнозы, которые вы сделаете, будут не очень хорошими. Но они прекрасны, и знать, как они работают, - это здорово. А инструментарий этих сложных систем облегчают технологии и наука о данных. Речь идет не только о решении математической задачи, но и о программном обеспечении, поэтому вы также интересуетесь научными вычислениями, чтобы заставить эти инструменты работать должным образом."- Помимо абстракций и алгоритмов, вы бываете на ледниках?"- Да, уже несколько лет мы организуем семинар по машинному обучению на ледниках на базе рядом с ледником в Норвегии. В сообществе существует большой интерес к применению наших инструментов. Поэтому я поехал и ходил по ледникам, но как математик, а не как гляциолог [смеется]. Но хорошо пообщаться с гляциологами, работающими на месте. Очень хорошо совмещать разные области. Через несколько лет вы сходитесь на одной почве и говорите на одном языке с людьми из других областей, в этом суть междисциплинарности, происходит взаимное обучение".