Các nhà khoa học đã phát triển một chương trình trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng dự đoán thời điểm xảy ra các "điểm tới hạn" thảm khốc trong các hệ thống phức tạp. (Ảnh: Engineering at Meta)
"Điểm tới hạn" là những thay đổi đột ngột trong hệ thống, dẫn đến trạng thái không mong muốn và khó phục hồi, ví dụ như sự sụp đổ của tảng băng Greenland hoặc một cuộc khủng hoảng tài chính.(Ảnh: Greenland)
Các phương pháp truyền thống gặp khó khăn trong việc dự đoán chính xác do sự phức tạp của các chuyển đổi này và các mô hình khoa học hiện tại thường quá đơn giản.(Ảnh: 3Gang)
Để cải thiện độ chính xác, các nhà nghiên cứu đã kết hợp hai loại mạng nơ-ron, một loại phân tích các nút tương tác trong hệ thống, và loại còn lại theo dõi sự thay đổi của các nút theo thời gian. (Ảnh: Emarsys)
Dữ liệu thực tế về các điểm tới hạn rất khan hiếm, nên AI đã được huấn luyện trên các hệ thống lý thuyết như hệ sinh thái mô hình và các máy đếm nhịp không đồng bộ. (Ảnh: The Kirby Foundation)
AI đã chứng minh khả năng dự đoán chính xác các điểm tới hạn trong các hệ thống phức tạp, mang lại triển vọng giải mã các thảm họa như cháy rừng, đại dịch hay khủng hoảng tài chính. (Ảnh: Jackal Yu)
Một thách thức lớn là sự tương tác năng động của con người, chẳng hạn như việc thay đổi hành vi trong giao thông sau khi nhận dự báo, khiến dự đoán trở nên khó khăn hơn. (Ảnh: StateScoop)
Các nhà nghiên cứu dự định tập trung vào các tín hiệu ổn định trong hệ thống, giúp AI dự đoán chính xác và hỗ trợ ngăn chặn các thảm họa tiềm tàng trong tương lai. (Ảnh: URBE University)
