Nature Communications Earth & Environment: Модели искусственного интеллекта, основанные на экспертных объяснениях, могут обнаруживать многочисленные климатические опасности, имеющие отношение к сельскому хозяйству
Одновременные климатические экстремальные явления имеют серьёзные последствия для обществ, экономик и природных систем. Системы раннего оповещения, ориентированные на риск множественных опасностей, необходимы для снижения воздействия, повышения готовности и ускорения адаптации. Тем не менее, растущий объём и разнообразие пространственно-временных данных в сочетании с увеличивающейся частотой одновременных экстремальных явлений создают проблемы для быстрого обнаружения и отслеживания вредных событий. Искусственный интеллект даёт возможность справиться с этими проблемами, особенно когда обеспечены интерпретируемость и объяснимость. Авторы показывают, как экспертно-управляемые и объяснимые модели искусственного интеллекта могут вероятностно обнаруживать множественные опасности, связанные с сельским хозяйством. Модели обучаются с использованием работы экспертов по агроклимату, которые на протяжении десятилетий оперативно выявляли множественные климатические опасности, влияющие на сельское хозяйство в Европе. Модели определяют основные движущие силы, ведущие к обнаружению пострадавших районов, при этом эффективно работая с большими наборами данных для предоставления вероятностных результатов и оценки неопределённости. Результаты подчёркивают добавленную значимость моделей искусственного интеллекта, основанных на экспертных данных, в поддержке управления рисками, а также эффективной и устойчивой адаптации, особенно при интеграции в системы раннего оповещения и секторальные климатические службы. Основанные на экспертной информации, модели способствуют лучшему пониманию сложной динамики, лежащей в основе возникновения и пространственно-временной эволюции экстремальных климатических явлений, а также повышению доверия при определении и сообщении затронутых областей.