Klimamodeller tilgjengelige for alle

Klimamodeller kan være utfordrende å forstå, spesielt for dem som verken har utdanning innen eller jobber med klimavitenskap. Så hvordan kan man formidle funnene til folk som kan ha nytte av informasjonen, men som ikke klarer å tolke de kompliserte dataene fra klimamodeller?

Dette har vært en del av arbeidet til NorCPM-teamet, som har utviklet en app med et interaktivt verdenskart, støttet av et KI-system som kan forklare informasjonen til brukerne.

– Vanligvis, når du har disse modellene, kan de være ganske kompliserte å forstå. Spesielt hvis du bare ser på noe statisk, som et bilde av resultatet, sier Eurico Noleto-Filho, postdoktor ved Universitetet i Bergen og Bjerknessenteret.

– I stedet lar den nye appen oss samhandle med resultatene og bruker KI for å hjelpe oss å forstå det vi ser.

Eurico er biolog med bred erfaring i bruk av kunstig intelligens, statistisk modellering og utvikling av webapplikasjoner for forvaltning av marine ressurser.

– Tanken er at hvem som helst skal kunne bruke den, fortsetter Eurico, enten du er bonde, fisker eller noe annet.

Han har tidligere utviklet appen Shiny4SelfReport, en app for egenrapportering av data for fiskere, som en del av Triatlas-prosjektet.

Data i sanntid

Hver måned oppdateres resultatene og viser prognoser seks måneder frem i tid. For øyeblikket viser appen prognoser fra september 2025 og ut februar 2026.

Det finnes to moduser å velge mellom på det interaktive kartet: nedbør og temperatur. Ved å velge en av dem vises et fargekodet lag med ulike prognoser over hele verden, og ved å bevege markøren over bildet kan du se de spesifikke verdiene for ulike regioner.

For tiden viser kartet 61 % sannsynlighet for økt nedbør i Bergensområdet i september og oktober, og 74 % sannsynlighet for økt nedbør i november.

KI-assistent for alle brukere

Ved å klikke på KI-ikonet i høyre hjørne blir du møtt av Seavind A.I. Agent, som forklarer kartet for deg.

Men dette er bare begynnelsen – flere funksjoner er på vei.

– Så, for de neste versjonene, kommer vi sannsynligvis til å ha en KI-hjelper på siden som lar deg stille spørsmål. Som en samtale, forklarer Eurico.

– For eksempel kan du spørre hva gjennomsnittstemperaturen for Bergen blir i januar, og den vil forklare det for deg. Så det blir mer interaktivt.

To nye apper er også under utvikling. Disse vil fungere på lignende måte, men med ulike grensesnitt. En av appene vil kobles sammen med fiskeridata, noe som kan bli et viktig verktøy for de som jobber i fiskerinæringen.

– Hvis appen forutsier at det skal regne mer eller bli varmere, påvirker det økosystemet, som igjen påvirker produktiviteten. Jeg kan bruke KI til å kombinere all den informasjonen og gi resultater som kan være nyttige for fiskere og andre interessenter, sier Eurico.

Tilpasser KI for klimavitenskap

NorCPM-teamet er ansvarlig for å samle inn dataene til Euricos modeller, som deretter bruker dataene i LLM-er (large language model) som ChatGPT og Claude, gjennom en prosess kalt RAG (retrieval augmented generation).

– Jeg trener KI-modellene og finjusterer dem med data, sier Eurico.

– Modellene har ikke disse datasettene. De er ikke trent til å gjøre akkurat disse tingene. Så jeg gjør dem litt bedre.

I motsetning til de LLM-ene de fleste kjenner til, bruker Eurico en versjon som kalles en API (application programming interface), som gir en annen tilgang enn chat-versjonene.

– Jeg kan leke med modellene og parameterne, forbedre dem og tilpasse dem til mine behov. Så de vil bli bedre over tid.

Eurico er postdoktor ved Bjerknessenteret og en del av Global klima forskningsgruppen. Hovedfokuset hans har vært å jobbe med tunfisk.

– Mitt forslag handler om å jobbe spesifikt med tunfisk og denne typen systemer, slik at vi kan bygge bro mellom tunfisk-interessenter og klimamodeller, forklarer han.

– Men vi vil sannsynligvis åpne appene for flere arter for å gjøre det litt mer interessant.