ИИ и сложнейшие проблемы мира · Науки о Земле и климате · Caltech · 2026-10-15
Прогнозирование критических точек с помощью ИИ
Оригинальное название: Forecasting Tipping Points with AI
Критические точки, после которых система не может вернуться в исходное состояние, предсказать сложнее, чем краткосрочные изменения погоды. Команда под руководством Калтеха показала, что рекуррентный нейронный оператор (RNO) — разновидность нейронной сети — способен предсказывать наступление критических точек в простых моделях. К ним относятся модель климатической системы и симуляции турбулентного воздушного потока над крылом самолёта. Статья опубликована в PNAS.