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在不久的將來，全球變暖有望創造數百萬 氣候難民，個人和組織已經在尋找幫助他們的方法。 一些想法很明顯，例如 改善難民營的條件.
但是，還有更多的高科技項目，例如使用算法 預測流離失所者將前往的地方。 這樣的預測至關重要。 它們可以幫助支持組織在正確的地方做準備，可以評估當前的政策（通過評估反事實的“假設情況”），還可以幫助預測經驗數據很少的偏遠或危險地區的難民人數。
因此，我們可以預測氣候難民的去向，對嗎？
否。儘管有大膽和令人興奮的說法，難民預報是 很大程度上解決了，我們不確信。 作為致力於解決這個確切問題的計算機科學家，這種說法似乎是我們走路之前奔跑的痛苦示例。
大約四年前，我們開始研究人們如何擺脫武裝衝突。 由於阿拉伯之春和敘利亞戰爭，許多人流離失所，但是幾乎沒有什麼工作可以預測他們最終會去哪裡。
非洲的薩赫勒地區有許多世界上最容易受到氣候影響的人。 mbrand85 / shutterstock
我們與同事David Bell合作，創建了一個可以提供幫助的工具，並在 自然的科學報告。 我們的工具將每個人都表示為一個獨立的主體，然後使用從科學見解中得出的簡單經驗法則（例如“人們在下雨時往往避免穿越群山旅行”）來確定下一步何時移動，並哪裡。
這不同於“機器學習”方法，後者使用歷史數據來“訓練”算法以生成規則並因此進行預測。 因此，例如，可以為機器學習提供此類數據：“在多年前或最近但在另一個國家發生的衝突中，到達山區附近難民營的人數。主要問題是，用於機器學習的歷史數據始終是定量的，而不是直接針對仿真開發的衝突。
為了了解我們的方法在實踐中是如何工作的，我們針對 難民署數據 最近發生在布隆迪，中非共和國和馬里的三場衝突。 我們的工具正確地預測了超過75％的難民將去往何處。
（a）布隆迪，（b）中非共和國和（c）馬里的網絡模型。 衝突區（紅色圓圈），難民營（深綠色圓圈），轉運中心（淺綠色圓圈）和其他主要定居點（黃色圓圈）。 Suleimenova等（2017）
此後，我們將分析應用於逃離南蘇丹衝突的難民，作為 HiDALGO 項目。 在這項研究中， 人工社會與社會模擬雜誌，我們還研究了邊境關閉等政策決定如何影響難民向埃塞俄比亞或烏干達等鄰國的流動。
我們發現確實存在聯繫–在我們的模型中關閉烏干達邊界會使40天后到達營地的“特工”數量減少300％，即使我們在301天重新開放邊界後，這種影響仍然存在。 我們的工具正確地預測了75％的難民在現實生活中的實際去向。
但是，在這些歷史案例中進行正確的“推論”並不意味著您可以進行預測。 出於三個原因，預測人們的去向比預測歷史情況要困難得多。
烏干達的一所學校，供南蘇丹戰爭中的難民使用。 羅伯托·馬爾德諾（Roberto Maldeno）/ Flickr, CC BY-NC-ND
每個模型都進行假設。 例如，預測難民流向的模型可能會假設他們的運輸方式，或者他們可能在以前曾發生過暴力的地方過夜的可能性。 進行預測時，我們需要知道稍稍動搖這些假設後會發生什麼（我們在 VECMA項目）。 我們對假設的證據越少，我們就越需要動搖它並分析模型的響應方式。 機器學習模型在訓練後會自動生成隱式（和不合理的）假設，例如，選定的目的地與X公司的股票價值相關。在基於代理的模型中，這些假設來自於物理因素，例如山脈或山峰的存在。武裝團體，並且可以接受明確測試。
預測一件事需要您也預測許多其他事情。 當我們預測人們如何擺脫衝突時，我們必須預測衝突將如何演變。 這可能取決於未來的市場價格，天氣/氣候影響或政治變化，所有這些也都需要預測。 需要明確的是：當我們根據歷史情況驗證我們的預測時，我們不需要任何這些模型，因此我們正在建立新模型只是為了使預測成為可能。
被迫流離失所的人們通常逃離意外和破壞性事件。 在這裡，機器學習算法被“訓練”的數據是不完整的，有偏見的或經常不存在的。 我們認為基於代理的模型更有效，因為它們不需要培訓數據，並且可以從理解導致強迫流離失所的過程中受益。
因此，我們還沒有破解它。
是的，很難預測。 我們尚不知道氣候難民和其他被迫流離失所者的去向。 我們仍然需要巨大的超級計算機來 預報下週的天氣.
因此，值得懷疑的是難民預測已經解決，尤其是與“下一個前沿對於計算機科學家而言（有爭議） 從脆弱的難民中提取數據 他們通常不了解隱私和安全風險。 鑑於仍然難以預測數百萬氣候難民的去向，“下一個邊界”仍然是最後一個邊界。
關於作者
Derek Groen，仿真與建模講師， 倫敦布魯內爾大學 和計算機科學博士研究員Diana Suleimenova 倫敦布魯內爾大學
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