Comment l'IA aide à résoudre le changement climatique

Connaissez-vous l'artiste français Marcel Duchamp ? L'une de ses œuvres les plus célèbres est la "fontaine" qui a été créée à partir d'un urinoir de salle de bain ordinaire. En renommant simplement cet objet commun, Duchamp a réussi à donner naissance à un tout nouveau style d'art.

La même chose peut être faite avec l'IA. Pourquoi les humains n'ont-ils qu'à utiliser cette puissante invention pour résoudre des problèmes liés aux affaires ? Pourquoi ne pouvons-nous pas penser un peu plus comme Duchamp et utiliser cette technologie « toute-puissante » pour résoudre l'un des problèmes les plus effrayants auxquels l'humanité ait jamais été confrontée ?

La menace mondiale du changement climatique

Si vous avez lu des rapports et des prévisions récents sur l'avenir de notre climat, vous avez probablement réalisé que l'humanité manque de temps pour trouver une solution à la menace mondiale du changement climatique. En fait, un récent document politique australien a proposé un scénario 2050 où, eh bien, nous mourrons tous .

Pour ceux qui n'ont pas peur que le niveau de l'eau monte de 25 mètres d'ici 2050, d'autres études suggèrent que les difficultés humaines sont imminentes. En mars 2012, le Programme mondial d'évaluation des ressources en eau a prédit que d'ici 2025, 1,8 milliard de personnes sur terre vivront dans des régions connaissant une pénurie absolue d'eau.

Alors, quelles données et recherches amènent les scientifiques à croire qu'il y aura un scénario d'apocalypse de l'eau ou de la nourriture à l'avenir ?

Selon la NASA, la principale cause du changement climatique est la quantité croissante de gaz à effet de serre dans notre atmosphère. Et malheureusement, la « mère terre » ne le fait pas toute seule.

En 1830, les humains ont commencé à s'engager dans des activités qui libéraient des gaz à effet de serre, contribuant à la hausse des températures que nous ressentons aujourd'hui. Certaines de ces activités auxquelles je fais référence incluent la combustion de combustibles fossiles, la pollution des océans et la déforestation. Cependant, même la production de masse de bœuf contribue au changement climatique.

Maintenant, vous vous demandez peut-être comment les humains pourraient combattre et limiter nos émissions de gaz à effet de serre. De toute évidence, nous devrions limiter toutes les activités auxquelles j'ai fait allusion ci-dessus. Cela signifierait limiter notre consommation d'électricité, de charbon et de pétrole, planter des arbres et, malheureusement, pour beaucoup, abandonner complètement les dîners de steak.

Mais tout cela suffirait-il à défaire des siècles de pollution atmosphérique ? Tout cela est-il réalisable avant que les humains ne soient obligés de faire face à l'extinction de leur espèce ? Je ne sais pas. Les humains n'ont même pas été en mesure d'arrêter la production de bœuf, sans parler de nos automobiles et avions quotidiens qui consomment du pétrole.

Si seulement il y avait un logiciel très intelligent qui pouvait exécuter certains chiffres d'émissions et nous dire si tous ces efforts seraient suffisants pour prévenir de futurs scénarios de catastrophe...

Approches d'IA et cas d'utilisation environnementale

Résoudre n'importe quel problème prend du temps. Avec le changement climatique, il a fallu environ 40 ans aux scientifiques pour acquérir une quelconque compréhension du problème. Et c'est juste - les humains devaient d'abord étudier le climat pour s'assurer que le changement climatique existait, puis étudier les causes du changement climatique pour voir le rôle que les humains ont joué. Mais où en sommes-nous aujourd'hui après toute cette étude ? Encore en train d'étudier.

Et le problème avec le changement climatique est que le temps n'est pas de notre côté - l'humanité doit trouver et mettre en œuvre des solutions relativement rapidement. C'est là que l'IA pourrait aider.

À ce jour, il existe deux approches différentes de l'IA : basée sur des règles et basée sur l'apprentissage . Les deux approches d'IA ont des cas d'utilisation valables lorsqu'il s'agit d'étudier l'environnement et de résoudre le changement climatique.

Les IA basées sur des règles sont des algorithmes codés d'instructions si-alors qui sont essentiellement destinées à résoudre des problèmes simples. En ce qui concerne le climat, une IA basée sur des règles pourrait être utile pour aider les scientifiques à calculer des chiffres ou à compiler des données, ce qui permettrait aux humains de gagner beaucoup de temps en travail manuel.

Mais une IA basée sur des règles ne peut pas faire grand-chose. Il n'a pas de capacités de mémoire - il se concentre sur la fourniture d'une solution à un problème défini par un humain. C'est pourquoi l'IA basée sur l'apprentissage a été créée.

L'IA basée sur l'apprentissage est plus avancée que l'IA basée sur des règles car elle diagnostique les problèmes en interagissant avec le problème. Fondamentalement, l'IA basée sur l'apprentissage a la capacité de mémoire, contrairement à l'IA basée sur des règles.

Voici un exemple : disons que vous avez demandé une chemise à une IA basée sur des règles. Cette IA vous trouverait une chemise de la bonne taille et de la bonne couleur, mais seulement si vous lui disiez votre taille et vos préférences. Si vous demandez une chemise à une IA d'apprentissage, elle évaluera tous les achats de chemises que vous avez effectués au cours de l'année écoulée, puis vous trouvera la chemise parfaite pour la saison en cours. Regarde la différence?

Lorsqu'il s'agit d'aider à résoudre le changement climatique, une IA basée sur l'apprentissage pourrait essentiellement faire plus que simplement calculer les émissions de CO2. Une IA basée sur l'apprentissage pourrait en fait enregistrer ces chiffres, étudier les causes et les solutions, puis recommander la meilleure solution — en théorie .

L'IA impacte le changement climatique, aujourd'hui

Pour la plupart, l'IA est un mot à la mode utilisé pour décrire un logiciel technologique intéressant. Mais pour les entreprises ci-dessous, l'IA commence à être considérée comme une arme secrète.

SilviaTerra

Les forêts sont importantes pour notre climat. Le dioxyde de carbone émis par de nombreuses activités humaines est en fait absorbé par les arbres. Donc, si nous avions juste plus d'arbres.

C'est pourquoi SilviaTerra a vu le jour.

Propulsé par les fonds et la technologie de Microsoft, SilviaTerra utilise l'IA et l'imagerie par satellite pour prédire la taille, les espèces et la santé des arbres forestiers. Pourquoi est-ce important? Cela signifie que les défenseurs de l'environnement épargnent d'innombrables heures de travail manuel sur le terrain. Cela signifie également que nous pouvons aider les arbres à devenir plus gros, plus forts et plus sains, afin qu'ils puissent continuer à contribuer à notre climat.

DeepMind

Parfois, nous pouvons nous demander : " Qu'est-ce que Google ne peut pas faire ?" Eh bien, il s'avère que Google ne peut pas vraiment tout faire .

Cherchant à améliorer leurs coûts (et potentiellement leur empreinte carbone), Google s'est tourné vers une société appelée DeepMind. Ensemble, les deux sociétés ont développé une IA qui apprendrait par elle-même à n'utiliser que le strict minimum d'énergie nécessaire pour refroidir les centres de données de Google.

Le résultat? Google a pu réduire de 35 % la quantité d'énergie utilisée pour refroidir ses centres de données. Mais ce n'est peut-être même pas la partie la plus cool ! Le co-fondateur de DeepMind, Mustafa Suleyman, a déclaré que leurs algorithmes d'IA sont suffisamment généraux pour que les deux sociétés puissent les utiliser pour d'autres applications d'économie d'énergie à l'avenir.

Projet Horizon vert

Tous les amoureux des données savent qu'il est difficile de dire que vous avez un impact sur quelque chose si vous n'êtes pas en mesure de mesurer votre impact. C'est pourquoi le projet Green Horizon est né.

Le projet Green Horizon d'IBM est une IA qui crée des prévisions météorologiques et de pollution à configuration automatique. IBM a créé le projet avec l'espoir qu'ils pourraient aider les villes à devenir plus efficaces, un jour.

Leurs aspirations sont devenues réalité en Chine. Entre 2012 et 2017, le projet Green Horizon d'IBM a aidé la ville de Pékin à réduire ses niveaux moyens de smog de 35 %.

CycleGAN

Voici donc un terme dont vous n'avez peut-être jamais entendu parler dans votre vie : "GAN". Il signifie G enerative Adversarial Network. Fondamentalement, c'est un réseau qui génère des statistiques ou des informations sans que vous ayez à faire quoi que ce soit.

Pourquoi le terme est-il important ? Parce que l'automatisation est importante lorsque vous disposez de peu de temps et de ressources pour résoudre un problème.

Des intellectuels de l'Université Cornell ont utilisé des GAN pour créer une IA pour s'entraîner à produire des images qui dépeignent des emplacements géographiques avant et après des événements météorologiques extrêmes. Les visuels produits par cette IA pourraient aider les scientifiques à prédire les impacts de certains changements climatiques, aidant les humains à prioriser nos efforts combatifs.

Logiciel ayant le potentiel d'avoir un impact sur le changement climatique

En étudiant le nombre d'IA qui sont déjà utilisées pour avoir un impact positif sur le changement climatique, vous pensez peut-être que nous n'avons plus besoin de nouveaux logiciels. Et peut-être que vous ne vous trompez pas — pourquoi ne pas réutiliser le logiciel que nous avons ?

Cela dit, voici quelques logiciels susceptibles d'être des armes secrètes :

Airlitix

Airlitix est un logiciel d'IA et d'apprentissage automatique qui est actuellement utilisé dans les drones. Alors qu'il a été développé à l'origine pour automatiser les processus de gestion des serres, il pourrait assez facilement être utilisé pour gérer la santé des forêts nationales. Airlitix a la capacité non seulement de collecter des données sur la température, l'humidité et le dioxyde de carbone, mais l'IA peut également analyser la santé du sol et des cultures.

Mais avec les humains qui doivent planter plus de 1,2 billion d'arbres pour lutter contre le changement climatique, nous devrions envisager d'automatiser davantage nos efforts. Au lieu de prendre le temps de s'occuper des parcs nationaux, le logiciel Airlitix pourrait être développé pour que les drones puissent planter nos arbres, libérer des éléments nutritifs pour les plantes ou même dissuader les incendiaires forestiers.

Annonces Google

Google et Facebook disposent tous deux d'un logiciel d'intelligence artificielle très puissant qu'ils utilisent actuellement pour créer des publicités pertinentes pour les consommateurs à l'aide des données de navigation des consommateurs. En fait, l'IA "Google Ads" de Google a aidé leur entreprise à gagner des centaines de milliards de dollars de revenus.

Alors que les revenus sont cool, l'algorithme Google Ads promeut actuellement les achats des consommateurs de manière relativement objective. Imaginez si l'IA pouvait être réécrite pour donner la priorité aux publicités des entreprises qui proposent des produits et services durables.

De nos jours, il n'y a pas beaucoup de concurrence pour Google. Il y a Bing, Yahoo, DuckDuckGo et AOL. (Parmi les personnes que je connais, je n'en connais aucune qui utilise AOL.) Si vous n'avez pas peur, vous pourriez peut-être développer un nouveau moteur de recherche qui aide à connecter les consommateurs avec des entreprises respectueuses de l'environnement.

Bien sûr, il serait difficile de rivaliser avec des entreprises aussi grandes que Google, mais vous n'avez pas à rivaliser éternellement pour réaliser des bénéfices. Il y a toujours une chance que votre startup soit acquise, puis vous partez au coucher du soleil.

Alpha Go

Alors qu'AlphaGo est un logiciel d'IA qui pourrait aider les scientifiques à trouver le prochain "médicament miracle", il a été créé à l'origine par DeepMind pour apprendre à maîtriser le jeu d'échecs. Après avoir battu les meilleurs joueurs d'échecs du monde, l'AlphaGo AI est depuis passé à la conquête de la stratégie de jeux de société plus complexes.

Mais qu'est-ce que les jeux de société ont à voir avec le changement climatique ? Eh bien, si l'AlphaGo AI peut déjouer les humains dans une partie d'échecs, peut-être qu'il peut nous déjouer en proposant des moyens créatifs de limiter et de réduire le nombre de gaz à effet de serre dans notre atmosphère.

Perspectives d'avenir pour l'IA et le climat

Selon moi, le but de l'IA est d'aider l'humanité à résoudre des problèmes. Le changement climatique s'est avéré être un problème complexe que les humains sont de plus en plus doués pour étudier, mais je n'ai pas encore vu de perspectives d'avenir très positives de la part des écologistes dans les nouvelles.

Si ce n'est pour aider les humains à influencer directement le changement climatique, ne pourrions-nous pas utiliser l'IA pour dépeindre des scénarios apocalyptiques qui effraient le monde pour qu'il se rassemble ? Pourrions-nous utiliser l'IA pour représenter des perspectives potentielles positives qui seraient possibles si les gens faisaient plus dans leur vie quotidienne pour aider à trier les problèmes climatiques ?

Même avec les derniers incendies d'Amazon, je n'ai vu aucun tweet sur l'idée d'utiliser des drones pour lutter contre la propagation des flammes. Il est clair pour moi que même avec tous les logiciels et technologies d'IA impressionnants disponibles pour les humains aujourd'hui, les cas d'utilisation environnementale ne sont toujours pas largement connus.

Donc, mon conseil aux lecteurs est d'essayer «l'approche Duchamp» - aujourd'hui. Considérez l'IA et la technologie que vous utilisez ou développez régulièrement, et voyez s'il existe un moyen de les réinventer. Qui sait, vous serez peut-être celui qui résoudra un problème qui a déconcerté certains des meilleurs climatologues et scientifiques de notre époque.