SciExam para ENSO: Os agentes de IA podem construir modelos climáticos?
Os agentes do modelo linguístico são cada vez mais solicitados a realizar investigação científica aberta, mas os seus resultados são geralmente classificados em função de uma.
Pontos-chave
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Os agentes do modelo linguístico são cada vez mais solicitados a realizar investigação científica aberta, mas os seus resultados são geralmente classificados em função de uma resposta conhecida, de uma rubrica ou de um revisor do modelo linguístico, nenhum dos quais pode dizer.
O Exame Científico de IA para El Nino-Oscilação Sul (SciExam para ENSO) é uma referência na qual os agentes constroem modelos estocásticos de baixa ordem do ENSO, o modo dominante de variabilidade climática interanual, a partir de observações reais. Dentro de um orçamento de seis horas, os agentes processam as observações, escrevem seus próprios diagnósticos, que são então congelados, e desenvolvem um modelo usando apenas esses diagnósticos como feedback.
Os avaliadores ocultos então testam se o modelo reproduz as estatísticas do ENSO, recupera variáveis não observadas e prevê anos mantidos, e pontua um modelo publicado da mesma maneira. Em doze sistemas de agentes, seis produzem modelos com pontuação superior ao modelo publicado, principalmente através de melhores reconstruções e previsões.
Cada uma das formas simplificadas dos modelos mais fortes é compatível com uma das duas explicações concorrentes da assimetria quente-frio do ENSO, um debate aberto que a tarefa nunca menciona. Execuções controladas do sistema superior sob informações variadas sugerem que as suas pontuações não resultam da recordação do registo observacional datado e que a informação que recebe molda a forma como constrói o seu modelo.
O SciExam for ENSO pode, portanto, avaliar a pesquisa de agentes onde nenhuma resposta é conhecida, e os resultados sugerem que os agentes já podem construir modelos competitivos cujas estruturas se apoiam em questões que os cientistas ainda debatem. Tanto indivíduos como organizações que trabalham com arXivLabs abraçaram e aceitaram nossos valores de abertura, comunidade, excelência e privacidade dos dados do usuário.
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Fonte original: arXiv Geophysics