Od dawna uważany za mit, dziwacznie duże, dzikie fale są bardzo realne i mogą rozdzielić statki, a nawet uszkodzić platformy wiertnicze. Wykorzystując dane dotyczące fal z ponad miliarda fal z okresu 700 lat, naukowcy z Uniwersytetu w Kopenhadze i Uniwersytetu Wiktorii wykorzystali sztuczną inteligencję do znalezienia wzoru umożliwiającego przewidywanie występowania tych morskich potworów. Nowa wiedza może sprawić, że wysyłka będzie bezpieczniejsza.
Opowieści o potwornych falach, zwanych falami zbójeckimi, są od wieków tradycją żeglarzy. Kiedy jednak w 1995 r. wysoka na 26 metrów fala uderzyła w norweską platformę wiertniczą Draupner, dostępne były instrumenty cyfrowe umożliwiające uchwycenie i zmierzenie potwora z Morza Północnego. Był to pierwszy raz, kiedy zmierzono zbójcę i dostarczono naukowych dowodów na to, że anormalne fale oceaniczne naprawdę istnieją.
Od tego czasu te ekstremalne fale były przedmiotem wielu badań. Teraz naukowcy z Instytutu Nielsa Bohra na Uniwersytecie w Kopenhadze wykorzystali metody sztucznej inteligencji do odkrycia modelu matematycznego, który zawiera przepis na to, jak – i co najmniej kiedy – mogą pojawić się fale nieuczciwe.
Korzystając z ogromnych ilości dużych danych na temat ruchów oceanów, badacze mogą przewidzieć prawdopodobieństwo uderzenia w morzu potwornej fali w dowolnym momencie.
„W zasadzie uderzenie jednej z tych gigantycznych fal oznacza po prostu pecha. Są one spowodowane splotem wielu czynników, których do tej pory nie udało się połączyć w jedno oszacowanie ryzyka. W badaniu zmapowaliśmy zmienne przyczynowe które tworzą fałszywe fale i wykorzystały sztuczną inteligencję do zebrania ich w modelu, który może obliczyć prawdopodobieństwo powstania fałszywych fal” – mówi Dion Häfner.
Häfner jest byłym doktorantem w Instytucie Nielsa Bohra i pierwszym autorem badania naukowego, które właśnie zostało opublikowane w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).
Nieuczciwe fale zdarzają się każdego dnia
W swoim modelu badacze połączyli dostępne dane na temat ruchów oceanów i stanu morza, a także głębokości wody i informacje batymetryczne. Co najważniejsze, dane dotyczące fal zebrano z boi w 158 różnych lokalizacjach na wybrzeżach Stanów Zjednoczonych i na terytoriach zamorskich, które gromadzą dane 24 godziny na dobę. Po połączeniu dane te – pochodzące z ponad miliarda fal – zawierają informacje o wysokości fal i stanie morza z 700 lat.
Naukowcy przeanalizowali wiele rodzajów danych, aby znaleźć przyczyny powstawania fal nieuczciwych, zdefiniowanych jako fale, które są co najmniej dwukrotnie wyższe od fal otaczających – w tym ekstremalnych fal nieuczciwych, które mogą mieć ponad 20 metrów wysokości. Dzięki uczeniu maszynowemu przekształcili to wszystko w algorytm, który następnie zastosowano w ich zbiorze danych.
„Nasza analiza pokazuje, że nieprawidłowe fale występują cały czas. W rzeczywistości zarejestrowaliśmy w naszym zbiorze danych 100 000 fal, które można zdefiniować jako fale dzikie. Odpowiada to około 1 ogromnej fali występującej codziennie w dowolnym losowym miejscu oceanu. Jednak nie wszystkie są falami potworów o ekstremalnych rozmiarach” – wyjaśnia Johannes Gemmrich, drugi autor badania.
Sztuczna inteligencja jako naukowiec
W badaniu naukowcom pomogła sztuczna inteligencja. Zastosowali kilka metod sztucznej inteligencji, w tym regresję symboliczną, która daje równanie jako wynik, zamiast zwracać pojedynczą prognozę, jak robią to tradycyjne metody sztucznej inteligencji.
Badając ponad miliard fal, algorytm badaczy przeanalizował swój własny sposób na znalezienie przyczyn powstawania fal nielegalnych i skondensował je w równaniu opisującym przepis na falę nieuczciwą. Sztuczna inteligencja uczy się przyczynowości problemu i przekazuje tę przyczynę ludziom w formie równania, które badacze mogą analizować i włączać do swoich przyszłych badań.
„Przez dziesięciolecia Tycho Brahe zbierał obserwacje astronomiczne, z których Kepler metodą prób i błędów był w stanie wydobyć prawa Keplera. Dion używał maszyn do czynienia z falami tego samego, co Kepler zrobił z planetami. Dla mnie wciąż jest szokujące, że coś takiego jak jest to możliwe” – mówi Markus Jochum.
Zjawisko znane od XVIII wieku
Nowe badanie zrywa również z powszechnym postrzeganiem przyczyn powstawania nielegalnych fal. Do tej pory uważano, że najczęstszą przyczyną powstania fali dzikiej było to, że jedna fala na krótko połączyła się z drugą i ukradła jej energię, powodując przejście jednej dużej fali.
Naukowcy ustalili jednak, że najbardziej dominującym czynnikiem w materializacji tych dziwnych fal jest tak zwana „superpozycja liniowa”. Zjawisko znane od XVIII wieku ma miejsce, gdy dwa systemy fal krzyżują się i wzmacniają przez krótki czas.
„Jeśli dwa systemy fal spotkają się na morzu w sposób zwiększający szansę na wygenerowanie wysokich grzbietów, po których następują głębokie doliny, pojawia się ryzyko wystąpienia niezwykle dużych fal. Jest to wiedza, która istnieje od 300 lat i którą obecnie wspieramy danymi – mówi Dion Häfner.
Bezpieczniejsza wysyłka
Algorytm opracowany przez badaczy to dobra wiadomość dla branży żeglugowej, która w danym momencie po planecie pływa około 50 000 statków towarowych. Rzeczywiście, za pomocą algorytmu będzie można przewidzieć, kiedy wystąpi ta „idealna” kombinacja czynników, która zwiększy ryzyko powstania potwornej fali, która może stanowić zagrożenie dla każdego na morzu.
„Ponieważ firmy żeglugowe planują swoje trasy z dużym wyprzedzeniem, mogą skorzystać z naszego algorytmu, aby ocenić ryzyko i ocenić, czy istnieje ryzyko napotkania po drodze niebezpiecznych fal. Na tej podstawie mogą wybrać alternatywne trasy” – mówi Dion Häfner .
Zarówno algorytm, jak i wyniki badań są publicznie dostępne, podobnie jak dane dotyczące pogody i fal wykorzystane przez badaczy. Dlatego Dion Häfner twierdzi, że zainteresowane strony, takie jak władze publiczne i służby pogodowe, mogą z łatwością rozpocząć obliczanie prawdopodobieństwa pojawienia się fal nielegalnych. I w przeciwieństwie do wielu innych modeli stworzonych przy użyciu sztucznej inteligencji, wszystkie pośrednie obliczenia w algorytmie badaczy są przejrzyste.
„Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to zazwyczaj czarne skrzynki, które nie zwiększają wiedzy człowieka. Jednak w tym badaniu Dion wykorzystał metody sztucznej inteligencji, aby przekształcić ogromną bazę danych obserwacji fal w nowe równanie prawdopodobieństwa wystąpienia fal nielegalnych, które można łatwo zrozumieć przez ludzi i związane z prawami fizyki” – podsumowuje profesor Markus Jochum, promotor i współautor pracy Diona.