क्यों डोमेन उपयुक्त है
मुक्त ऊर्जा सिद्धांत कहता है कि किसी भी प्रणाली जो पर्यावरणीय गड़बड़ी के तहत बनी रहती है, वह परिवर्तनशील मुक्त ऊर्जा को कम करने के लिए कार्य करती है, जिससे धारणा, क्रिया और सीखने की प्रक्रिया को एक ही प्रक्रिया में एकीकृत किया जाता है। जलवायु विज्ञान बिल्कुल यही संरचना प्रस्तुत करता है: आंशिक और शोरगुल वाले अवलोकन धाराएं (रेडसोनды, बयू, उपग्रह, बर्फ के कोर), डेटा आसवन के माध्यम से अनुमानित छिपे हुए राज्य, और गहन, संरचनात्मक अनिश्चितता के तहत अनुक्रमिक नीति विकल्प। क्लीडन का पृथ्वी प्रणाली पर थर्मोडायनामिक विश्लेषण दर्शाता है कि यह लगातार सौर-चालित जल परिवहन, वायुमंडलीय परिसंचरण और बायोकेमिकल चक्रण के माध्यम से मुक्त ऊर्जा उत्पन्न और नष्ट करता है - जीवन पर निर्भर गैर-संतुलित असंतुलित स्थितियों को बनाए रखने के लिए, जो ढांचे को एक भौतिक और संज्ञानात्मक आधार प्रदान करता है। रामस्टेड और सहयोगियों का तर्क है कि जलवायु निष्क्रियता स्वयं एक वैश्विक संज्ञानात्मक प्रणाली की एक हानिकारक प्रतिक्रिया है जिसके संस्थागत पूर्व वास्तविक जैविक-भौतिक वास्तविकता के साथ संरेखित नहीं हैं।
साहित्य की स्थिति
फ्री एनर्जी प्रिंसिपल का काम (फ्रिस्टन) गणितीय उपकरण प्रदान करता है, जबकि क्लीडन इसे पृथ्वी-प्रणाली थर्मोडायनामिक्स में शारीरिक रूप से स्थापित करता है। रामस्टेड एट अल. की 'गेया को पुनर्जीवित करना' पेपर ग्रह शासन के लिए सबसे प्रत्यक्ष अवधारणात्मक पुल है, और केलर का बेयसियन निर्णय सिद्धांत और जलवायु परिवर्तन पर अध्याय सक्रिय अनुमान का एक प्रोटोटाइप है - यह जलवायु सीमाएं और कम संभावना वाले उच्च-प्रभाव वाले घटनाओं से निपटता है लेकिन इसमें सक्रिय अनुमान की स्पष्ट ज्ञान-खोज शब्द शामिल नहीं है। जलवायु से सबसे ठोस अनुप्रयोग स्थिरता में हैं न कि मुख्य जलवायु मॉडलिंग में: लाली एट अल. के 'एजेंटिक रूलबुक' ढांचे का उपयोग AI शासन एजेंटों द्वारा टिकाऊ शहरों के लिए निश्चित नियम प्राथमिकताओं को ओवरराइड करने के लिए किया जाता है, और गैर-पीयर-समीक्षित प्रीप्रिंट्स अपेक्षित फ्री एनर्जी का उपयोग करके सामाजिक-पारिस्थितिक प्रणालियों में टिकाऊ संसाधन प्रबंधन को मॉडल करते हैं। ओपनअर्थ ब्लॉग और डेनिस होल्ट की IEEE स्पेसियल वेब प्रोटोकॉल टिप्पणी समान दिशा की ओर इशारा करने वाले गैर-पीयर-समीक्षित दृष्टिकोण हैं।
खुले प्रश्न
चार अंतराल स्पष्ट रूप से उभरते हैं। स्केल और मोडलिटी के बीच पुल बनाना: जलवायु प्रक्रियाएं माइक्रोमीटर से लेकर ग्रह परिसंचरण और सेकंड से सदियों तक फैली होती हैं, और कोई भी वर्तमान में स्थापित सक्रिय अनुमान मॉडल अभी तक इस बात को संभालने में सक्षम नहीं है कि सामाजिक-पारिस्थितिक और शासन चर को एकीकृत किया जाए। विरल, पक्षपाती, गैर-स्थिर डेटा से सीखना: अवलोकन नेटवर्क में स्थानिक-समय अंतराल होते हैं, और मानवजनित बल का मतलब है कि ऐतिहासिक डेटा भविष्य की स्थितियों का केवल आंशिक रूप से प्रतिनिधित्व करता है। सामान्य पूर्वधारणाएं और शासन: सक्रिय अनुमान स्वयं यह नहीं तय करता है कि जलवायु परिणामों, इक्विटी व्यापार-बंदों या ग्रह सीमा प्रतिबंधों को वरीयता के रूप में कैसे एन्कोड किया जाना चाहिए - यह एक नैतिक और राजनीतिक विकल्प है जिसके लिए सहभागी प्रक्रियाओं और ऑडिटेबिलिटी की आवश्यकता होती है। अनुभवजन्य सत्यापन: रिपोर्ट स्पष्ट रूप से बताती है कि सक्रिय अनुमान प्रणालियों को वास्तविक डेटासेट पर परिपक्व प्रतिस्पर्धियों (एंसेम्बल कलमन फिल्टर, वैरियेशनल आसिमिलिएशन, एकीकृत मूल्यांकन मॉडल) के विरुद्ध बेंचमार्क किया जाना चाहिए, न कि खिलौना सिमुलेशन।
संदर्भ आधार
Active Inference Institute", "Active Inference", "Act. Infer. Serve.", "InstituteOS", "EduActive", "ReInference", "Discord", "GitHub", "YouTube", "AII".