Odată cu dezvoltarea rapidă a tehnologiilor de inteligență artificială (IA) în ultimii ani, mulți au început să se întrebe cum pot ajuta aceste aceleași tehnologii în rezolvarea uneia dintre cele mai grave amenințări care se află deja asupra umanității - schimbările climatice globale? Un nou articol, scris de unii dintre experții de vârf în dezvoltarea inteligenței artificiale și publicat în depozitul online arXiv.org, încearcă să răspundă la această întrebare oferind mai multe exemple despre modul în care învățarea mașină va putea preveni declinul civilizației noastre.
Metodele propuse variază de la utilizarea AI și a tehnologiei prin satelit până la monitorizarea mai eficientă a defrișărilor, până la dezvoltarea de noi materiale care pot înlocui oțelul și cimentul (producția acestora reprezintă până la 9% din emisiile de gaze cu efect de seră în atmosferă). În ciuda acestei diversități, în articolul lor, specialiștii revin în mod repetat la posibilitățile mai largi de utilizare a unor astfel de tehnologii. În special în acest context, există posibilitățile de utilizare a tehnologiei de vizionare a mașinilor pentru monitorizarea mediului; efectuarea de analize de date mari pentru a determina ineficiența industriilor cu un nivel ridicat de emisii de substanțe nocive în atmosferă; și utilizarea AI pentru a dezvolta noi modele de sistem mai eficiente, cum ar fi modelele noastre climatice,datorită cărora putem prezice și pregăti mai bine modificările viitoare.
Autorii articolului, inclusiv cercetătorul britanic de informații artificiale, fondator și CEO al DeepMind, Demis Hassabi, laureat al Premiului Turing și unul dintre „părinții învățării profunde” Yoshua Bengio și co-fondator al Google Brain, proiectul de cercetare Google privind inteligența artificială Învățare profundă - Andrew Ng spune că AI poate fi „neprețuită” în minimizarea celor mai grave impacturi ale schimbărilor climatice globale, dar adaugă că această tehnologie nu este un „glonț de argint” - singurul remediu pentru toate problemele. În opinia lor, forțele politice ar trebui să participe activ la această problemă.
În total, articolul are în vedere mai multe domenii în care tehnologiile de învățare automată și-ar putea găsi aplicația, clasificate după intervalul de timp al potențialului lor de utilizare posibil, explicate prin faptul că această tehnologie este suficient de dezvoltată. Mai jos puteți vedea această listă.
Inteligența artificială va îmbunătăți eficiența sistemelor de alimentare cu energie electrică
Dacă omenirea intenționează să se bazeze pe mai multe surse de energie regenerabilă în viitor, utilitățile vor avea nevoie de modalități de a prezice și calcula mai eficient cantitatea de energie pe care va trebui să o utilizăm de fapt. Mai mult, aceste calcule vor trebui să apară în timp real și pe întreaga perioadă de funcționare a acestor întreprinderi.
Video promotional:
Au fost deja dezvoltați algoritmi care pot prezice cererea de energie, cu toate acestea, eficiența acestor algoritmi poate fi îmbunătățită în continuare prin introducerea în calcul a unor factori precum caracteristicile climatice ale anumitor regiuni, precum și specificul activității. Eforturile de a face mai ușor de înțeles specificul acestor algoritmi vor permite, de asemenea, operatorilor de utilități să interpreteze mai exact rezultatele analizei lor și să le utilizeze în planificare, alegând momentul optim pentru lansarea acestor surse regenerabile de energie.
Inteligența artificială va ajuta la descoperirea de noi materiale
Oamenii de știință trebuie să dezvolte materiale noi pentru o producție, stocare și utilizare a energiei mai eficiente, cu toate acestea, de regulă, procesul de descoperire și dezvoltare a materialelor noi este foarte lent și nu întotdeauna are succes. Tehnologiile de învățare automată vor grăbi procesul de a găsi, dezvolta și îmbunătăți noi formule cu proprietățile dorite.
Poate că acest lucru va duce la dezvoltarea, de exemplu, a unui nou tip de combustibil, să-l numim condiționat „solar”, care va putea stoca energia luminii solare; vă va permite să creați un absorbant nou și foarte eficient de dioxid de carbon sau materiale de construcție, a căror producție va emite mai puțin carbon. Aceste materiale pot înlocui o zi oțelul și betonul, a căror producție eliberează aproape 10 la sută din emisiile totale de gaze cu efect de seră din lume.
Inteligența artificială va ajuta la reorganizarea eficientă a sistemului de transport
Livrarea de mărfuri în întreaga lume este un proces logistic foarte complex și foarte adesea ineficient, în care interacționează mărfuri de diferite volume, greutăți și dimensiuni și diferite tipuri de transport. În același timp, transportul reprezintă un sfert din totalul emisiilor de CO2 în atmosferă.
Tehnologiile de învățare automată utilizate în acest domeniu vor permite combinarea mai eficientă a mărfurilor care necesită livrare la aceeași destinație, ceea ce va reduce numărul de expedieri necesare. În plus, un astfel de sistem va fi mai rezistent la întreruperile neprevăzute ale sistemelor de transport și va putea gestiona flote imense de camioane fără pilot. Cu toate acestea, autorii notează că cea mai recentă tehnologie nu este încă pregătită în acest moment.
Artificial va duce la o adaptare rapidă a vehiculelor electrice
Vehiculele electrice, care sunt un element cheie în decarbonizarea vehiculelor, se confruntă cu o serie de probleme care le împiedică să devină cu adevărat mainstream.
Învățarea automată poate ajuta cu această problemă, spun autorii raportului. De exemplu, algoritmii ar putea îmbunătăți gestionarea consumului de energie al bateriei pentru a crește kilometrajul fiecărei încărcări și a reduce nivelul de îngrijorare în rândul potențialilor cumpărători de astfel de vehicule cu privire la limitarea gamei de călătorie. În plus, aceste tehnologii vor optimiza timpii de încărcare.
Inteligența artificială optimizează infrastructura de construcții
Sistemele de control inteligente bazate pe învățarea mașinilor pot reduce semnificativ nivelul consumului de energie al clădirilor, ținând cont de condițiile meteorologice, gradul de ocupare actual al clădirii și alți factori de mediu, apoi pot regla încălzirea, răcirea, ventilarea și iluminarea în cameră în consecință.
Clădirile inteligente vor putea transmite informații despre starea actuală a mediului direct la rețea, astfel încât consumul de energie să poată fi redus în cazul în care există o cantitate redusă de energie electrică cu emisii reduse de carbon.
AI va putea calcula mai exact cantitatea de resurse energetice utilizate
În multe regiuni ale lumii, datele privind nivelul consumului local de energie și emisiile de gaze cu efect de seră în atmosferă sunt practic absente, ceea ce poate fi o mare problemă pentru dezvoltarea și punerea în aplicare a măsurilor de compensare eficiente.
Viziunea mașinii va permite utilizarea tehnologiei prin satelit pentru a estima punctul (zona) construită, astfel încât algoritmii de învățare automată să poată utiliza aceste date pentru a calcula consumul de energie și emisiile. Metode similare pot fi utilizate pentru a identifica clădirile care necesită îmbunătățiri pentru a le îmbunătăți eficiența.
Inteligența artificială optimizează lanțurile de aprovizionare
Folosind funcții similare, tehnologiile de învățare automată vor putea optimiza canalele și lanțurile de aprovizionare, reducând la minimum amprenta de carbon a transportului diverselor mărfuri.
Posibilitatea previziunilor mai eficiente a legii ofertei și cererii va reduce deșeurile de producție și transport.
Inteligența artificială va face agricultura de precizie scalabilă
Majoritatea fermelor agricole moderne folosesc principiul cultivării monoculturilor. Cu alte cuvinte, o singură cultură este cultivată pe o suprafață mare.
Această abordare face mai ușor pentru agricultori să își lucreze câmpurile cu utilaje agricole și alte instrumente de bază de sine stătătoare, dar în același timp epuizează solul, lipsindu-l de nutrienți și astfel făcându-l mai puțin productiv. Drept urmare, adesea sunt utilizate diferite îngrășăminte pentru a crește randamentele, în special cele pe bază de azot, care pot fi transformate în oxizi de azot - gazele cu efect de seră sunt de 300 de ori mai periculoase decât dioxidul de carbon. Robotii care învață mașinile pot ajuta agricultura să evalueze starea actuală a solului și să sugereze care culturi să planteze pentru a restabili sănătatea solului, reducând totodată nevoia de îngrășăminte.
AI va ajuta la monitorizarea mai eficientă a defrișărilor
Deforestarea contribuie la aproximativ 10 la sută din emisiile totale de gaze cu efect de seră. Urmărirea și prevenirea acestei activități deseori ilegale este de obicei un proces care necesită foarte mult timp și de rutină, care necesită supraveghere personală pe site.
La rândul său, imaginile din satelit, însoțite de tehnologia de vizionare a mașinilor, vor permite analiza automată a pierderii acoperirii pădurilor pe scară largă, iar senzorii speciali instalați pe site-uri, combinați cu algoritmi care pot, de exemplu, detecta sunetele motoserilelor, pot ajuta agențiile de ordine să se ocupe mai eficient activități ilegale.
AI va ajuta să ne schimbăm atitudinile consumatorilor
Potrivit autorilor raportului, în lumea întreagă există o concepție greșită, că oamenii obișnuiți nu pot avea un impact grav asupra schimbărilor climatice.
Prin urmare, în această problemă, este necesar să se clarifice modul în care oamenii pot ajuta exact. Învățarea automată vă va ajuta să calculați amprenta de carbon (suma tuturor emisiilor de gaze cu efect de seră pe care le creați în activitățile dvs. zilnice) și să faceți mici modificări pentru a o reduce. De exemplu, sistemul ar putea sugera utilizarea transportului public mai des decât transportul personal; cumpărând mai rar carne în magazin; sau reduce consumul de energie electrică acasă. Fiecare dintre noi creează individual o mică amprentă de carbon, dar dacă le luați pe toate dintr-o dată, numerele sunt mult mai mari. Modificările atitudinii noastre față de consum și adăugarea tuturor acțiunilor individuale care vizează acest lucru pot avea un efect cumulativ mare.
AI va îmbunătăți eficiența meteorologiei și climatologiei
Multe dintre cele mai importante efecte ale schimbărilor climatice în deceniile următoare vor fi asociate cu sisteme naturale extrem de complexe, cum ar fi schimbarea dinamicii norului sau a gheții.
Acestea sunt chiar problemele în care AI are speranțe mari. Modelarea exactă a acestor procese va ajuta oamenii de știință să prezice mai eficient condițiile meteorologice extreme (cum ar fi uraganele și secetele), ceea ce la rândul său va ajuta statele să dezvolte metode de protecție împotriva celor mai grave efecte ale acestor evenimente.
Inteligența artificială va ajuta la geoinginerie
În acest stadiu, acest caz de utilizare pentru AI printre toate cele prezentate mai sus este cel mai speculativ, dar speranțe mari sunt, de asemenea, fixate pe acesta, cel puțin din partea unor oameni de știință.
Dacă putem dezvolta modalități de a face acoperirea norului a planetei noastre mai reflectoare sau chiar de a crea nori artificiali pe baza de aerosoli speciali, atunci putem reflecta mai multă lumină solară de pe Pământ. Dar această problemă necesită investigații serioase. AI poate ajuta în acest sens, dar autorii raportului notează că această metodă de utilizare a inteligenței artificiale este o problemă foarte îndepărtată care va necesita cooperarea tuturor guvernelor din lume. De exemplu, experții de la Universitatea canadiană din Waterloo sunt de acord cu această poziție, care consideră că această abordare nerezonabilă a problemei geoingineriei ar putea începe un al treilea război mondial.
