AI pronalazi formulu kako predvidjeti čudovišne valove

Priče o čudovišnim talasima, zvanim skitnički talasi, vekovima su predanje mornara. Ali kada je 26 metara visok nevaljali talas udario u norvešku naftnu platformu Draupner 1995. godine, digitalni instrumenti su bili tamo da shvate i izmjere čudovište iz Sjevernog mora. Bio je to prvi put da je skitnica izmjerena i pružila naučne dokaze da abnormalni oceanski valovi zaista postoje.

Od tada, ovi ekstremni talasi su bili predmet mnogih istraživanja. A sada su istraživači sa Instituta Niels Bohr Univerziteta u Kopenhagenu upotrijebili metode umjetne inteligencije kako bi otkrili matematički model koji daje recept za to kako – i ne najmanje važno kada – mogu nastati lažni valovi.

Uz pomoć ogromne količine velikih podataka o kretanju oceana, istraživači mogu predvidjeti vjerovatnoću da će ih u bilo kojem trenutku pogoditi čudovišni val na moru.

“U suštini, samo je velika loša sreća kada udari jedan od ovih džinovskih talasa. Oni su uzrokovani kombinacijom mnogih faktora koji do sada nisu bili kombinovani u jednu procenu rizika. U studiji smo mapirali uzročne varijable koji stvaraju lažne talase i koristili su veštačku inteligenciju da ih sakupe u model koji može izračunati verovatnoću formiranja lažnih talasa”, kaže Dion Hafner.

Häfner je bivši doktorand na Institutu Niels Bohr i prvi autor naučne studije, koja je upravo objavljena u časopisu Zbornik radova Nacionalne akademije nauka (PNAS).

Nevaljani talasi se dešavaju svaki dan

U svom modelu, istraživači su kombinovali dostupne podatke o kretanju okeana i stanju mora, kao i dubinama vode i batimetrijskim informacijama. Što je najvažnije, podaci o valovima prikupljeni su sa plutača na 158 različitih lokacija oko američkih obala i prekomorskih teritorija koje prikupljaju podatke 24 sata dnevno. Kada se kombinuju, ovi podaci — iz više od milijardu talasa — sadrže 700 godina vrednosti visine talasa i informacije o stanju mora.

Istraživači su analizirali mnoge vrste podataka kako bi pronašli uzroke lažnih valova, definiranih kao valove koji su najmanje dvostruko viši od okolnih valova – uključujući ekstremne valove koji mogu biti visoki i preko 20 metara. Sa mašinskim učenjem, sve su to transformisali u algoritam koji je potom primenjen na njihov skup podataka.

“Naša analiza pokazuje da se abnormalni talasi dešavaju sve vreme. U stvari, registrovali smo 100.000 talasa u našem skupu podataka koji se mogu definisati kao lažni talasi. To je ekvivalent oko 1 čudovišnog talasa koji se javlja svakog dana na bilo kojoj nasumičnoj lokaciji u okeanu. Međutim, nisu svi čudovišni talasi ekstremne veličine“, objašnjava Johannes Gemrih, drugi autor studije.

Veštačka inteligencija kao naučnik

U istraživanju je istraživačima pomogla umjetna inteligencija. Koristili su nekoliko metoda umjetne inteligencije, uključujući simboličku regresiju koja daje jednadžbu kao izlaz, umjesto da vraća samo jedno predviđanje kao što to rade tradicionalne metode umjetne inteligencije.

Ispitivanjem više od milijardu talasa, algoritam istraživača je analizirao sopstveni način pronalaženja uzroka lažnih talasa i sažimao ga u jednačinu koja opisuje recept za lažni talas. AI uči o uzročnosti problema i saopštava tu uzročnost ljudima u obliku jednadžbe koju istraživači mogu analizirati i uključiti u svoja buduća istraživanja.

“Tokom decenija, Tycho Brahe je prikupljao astronomska posmatranja iz kojih je Kepler, uz mnogo pokušaja i grešaka, uspeo da izvuče Keplerove zakone. Dion je koristio mašine da radi sa talasima ono što je Kepler radio sa planetama. Za mene je još uvek šokantno da je nešto poput ovo je moguće”, kaže Markus Jochum.

Fenomen poznat od 1700-ih godina

Nova studija takođe raskida sa uobičajenom percepcijom o tome šta uzrokuje lažne talase. Do sada se vjerovalo da je najčešći uzrok nevaljanog vala kada se jedan talas nakratko spoji sa drugim i ukrade njegovu energiju, uzrokujući da jedan veliki talas nastavi dalje.

Međutim, istraživači su ustanovili da je najdominantniji faktor u materijalizaciji ovih čudnih valova ono što je poznato kao “linearna superpozicija”. Fenomen, poznat od 1700-ih, javlja se kada se dva talasna sistema ukrste jedan preko drugog i pojačavaju jedan drugog tokom kratkog vremenskog perioda.

“Ako se dva talasna sistema sretnu na moru na način koji povećava šansu za stvaranje visokih vrhova praćenih dubokim koritima, javlja se rizik od ekstremno velikih talasa. To je znanje koje postoji već 300 godina i koje sada potkrepljujemo podacima “, kaže Dion Hafner.

Sigurnija dostava

Algoritam istraživača dobra je vijest za brodarsku industriju, koja u svakom trenutku ima otprilike 50.000 teretnih brodova koji plove oko planete. Zaista, uz pomoć algoritma, moći će se predvidjeti kada je prisutna ova “savršena” kombinacija faktora kako bi se povećao rizik od čudovišnog vala koji bi mogao predstavljati opasnost za bilo koga na moru.

“Pošto brodarske kompanije planiraju svoje rute mnogo unaprijed, mogu koristiti naš algoritam da dobiju procjenu rizika da li postoji šansa da naiđu na opasne valove na putu. Na osnovu toga mogu odabrati alternativne rute”, kaže Dion Häfner .

I algoritam i istraživanje su javno dostupni, kao i podaci o vremenskim prilikama i talasima koje su upotrijebili istraživači. Stoga, Dion Häfner kaže da zainteresirane strane, kao što su javne vlasti i meteorološke službe, mogu lako početi izračunavati vjerovatnoću nevaljanih valova. I za razliku od mnogih drugih modela kreiranih korištenjem umjetne inteligencije, svi srednji proračuni u algoritmu istraživača su transparentni.

“AI i mašinsko učenje su obično crne kutije koje ne povećavaju ljudsko razumevanje. Ali u ovoj studiji, Dion je koristio AI metode da transformiše ogromnu bazu podataka posmatranja talasa u novu jednačinu za verovatnoću lažnih talasa, koja se može lako razumeti od ljudi i u vezi sa zakonima fizike“, zaključuje profesor Markus Jochum, mentor i koautor Dionove teze.