Un nuovo studio utilizza delle reti neurali addestrate su simulazioni di modelli climatici per prevedere il tempo rimanente fino al raggiungimento degli obiettivi dell’Accordo di Parigi
Un nuovo studio basato su metodi di apprendimento automatico rileva che le soglie climatiche sancite dall’accordo di Parigi potrebbero arrivare più velocemente di quanto previsto in precedenza.
Il mondo fino ad oggi ha già subito l’impatto del riscaldamento da 1,1°C a 1,2°C, e superare di 1,5°C o 2°C i livelli preindustriali potrebbe aumentare drasticamente i rischi per la società e gli ecosistemi.
LO STUDIO CON LE RETI NEURALI
Lo studio, pubblicato lunedì scorso negli Atti della National Academy of Sciences, utilizza delle reti neurali addestrate su simulazioni di modelli climatici per prevedere il tempo rimanente fino al raggiungimento degli obiettivi di Parigi. L’approccio basato sui dati comporta l’identificazione di modelli nelle osservazioni storiche della temperatura, che forniscono indizi sul tempo rimanente fino al superamento di un livello di riscaldamento.
I RISULTATI DELLA RICERCA
I ricercatori della Stanford University e della Colorado State University hanno scoperto che il mondo ha circa un decennio prima che l’obiettivo di 1,5 gradi venga raggiunto e poi superato, il che è coerente con i risultati precedenti. In particolare, rileva che anche lo scenario di emissioni più basse, con forti tagli all’uso di combustibili fossili nei prossimi decenni, ha una significativa possibilità di superare l’obiettivo dei 2°C. La linea temporale per raggiungere i 2°C – ha rivelato lo studio – va dal 2043 al 2058, con una stima centrale del 2050.
IL RUOLO DELL’INTELLIGENZA ARTIFICIALE
La ricerca presenta alcuni avvertimenti significativi, incluso il fatto che le tecniche di apprendimento automatico possono essere influenzate dai modelli di computer su cui sono state addestrate. L’autore principale dello studio, Noah Diffenbaugh, uno scienziato del clima a Stanford, ha detto ad Axios che la nuova analisi ha adottato più misure per cercare di ridurre al minimo la probabilità di questi pregiudizi. Lo studio abilitato all’intelligenza artificiale fa parte di una tendenza nella scienza del clima verso lo sviluppo di nuove tecniche di analisi dei dati. Alcuni scienziati temono che ciò possa avvenire a scapito di potenziali nuove scoperte su come funziona il sistema climatico.
“È sempre un po’ complicato sapere quanta fiducia riporre in metodi di apprendimento automatico come questo, considerata l’assenza di modellazione fisica dei sistemi coinvolti”, ha spiegato Zeke Hausfauther, responsabile della ricerca sul clima presso la società di pagamenti Stripe, che non è coinvolta nello studio. Secondo Hausfauther, i risultati offrono “un altro motivo di cautela” che uno scenario di emissioni che si presume mantenga il riscaldamento al di sotto dei 2°C in realtà “possa avere una reale possibilità di provocare un riscaldamento più elevato di quanto ci aspettiamo”.