Come l'IA aiuta a risolvere i cambiamenti climatici

Hai sentito parlare dell'artista francese Marcel Duchamp? Una delle sue opere più famose è la "fontana" che è stata creata da un normale orinatoio da bagno. Ribattezzando semplicemente questo oggetto comune, Duchamp ha dato vita con successo a uno stile artistico completamente nuovo.

Lo stesso può essere fatto con l'IA. Perché gli esseri umani devono usare questa potente invenzione solo per risolvere problemi legati al business? Perché non possiamo pensare un po' più come Duchamp e usare questa tecnologia "onnipotente" per risolvere uno dei problemi più spaventosi che l'umanità abbia mai dovuto affrontare?

La minaccia globale del cambiamento climatico

Se hai letto rapporti e previsioni recenti sul futuro del nostro clima, probabilmente ti sei reso conto che l'umanità sta finendo il tempo per trovare una soluzione alla minaccia globale del cambiamento climatico. In effetti, un recente documento politico australiano ha proposto uno scenario per il 2050 in cui, beh, moriamo tutti.

Per coloro che non hanno paura dell'aumento del livello dell'acqua di 25 metri entro il 2050, ci sono stati altri studi che suggeriscono che le difficoltà umane sono dietro l'angolo. Nel marzo del 2012, il World Water Assessment Program ha previsto che entro il 2025 1,8 miliardi di persone sulla terra vivranno in regioni con assoluta scarsità d'acqua.

Quindi quali dati e ricerche stanno portando gli scienziati a credere che ci sarà uno scenario di apocalisse dell'acqua o del cibo in futuro?

Secondo la NASA, la causa principale del cambiamento climatico è la crescente quantità di gas serra nella nostra atmosfera. E purtroppo, "madre terra" non sta facendo tutto da sola.

Nel 1830, gli esseri umani iniziarono a impegnarsi in attività che rilasciavano gas serra, contribuendo all'aumento delle temperature che sentiamo oggi. Alcune di queste attività a cui mi riferisco includono la combustione di combustibili fossili, l'inquinamento degli oceani e la deforestazione. Tuttavia, anche la produzione di massa di carne bovina sta contribuendo al cambiamento climatico.

Ora, ti starai chiedendo come gli esseri umani potrebbero combattere e limitare le nostre emissioni di gas serra. Ovviamente, dovremmo limitare tutte le attività a cui ho accennato sopra. Ciò significherebbe limitare il nostro consumo di elettricità, carbone e petrolio, piantare alberi e, purtroppo per molti, rinunciare del tutto alle cene a base di bistecche.

Ma basterebbe tutto questo per annullare secoli di inquinamento atmosferico? Tutto questo è realizzabile anche prima che gli esseri umani siano costretti ad affrontare l'estinzione della loro specie? Non lo so. Gli esseri umani non sono stati nemmeno in grado di cessare la produzione di carne bovina, per non parlare delle nostre automobili e aeroplani quotidiani che bevono petrolio.

Se solo ci fosse un software molto intelligente in grado di eseguire alcuni numeri di emissioni e dirci se tutti questi sforzi sarebbero sufficienti per prevenire futuri scenari di disastro...

Approcci AI e casi d'uso ambientali

Risolvere qualsiasi problema richiede tempo. Con il cambiamento climatico, gli scienziati hanno impiegato circa 40 anni per ottenere qualsiasi tipo di comprensione del problema. Ed è giusto: gli esseri umani hanno dovuto prima studiare il clima per assicurarsi che esistesse il cambiamento climatico, quindi studiare le cause del cambiamento climatico per vedere il ruolo che gli esseri umani hanno svolto. Ma dove siamo oggi dopo tutto questo studio? Studia ancora.

E il problema con il cambiamento climatico è che il tempo non è dalla nostra parte: l'umanità deve trovare e implementare alcune soluzioni in tempi relativamente brevi. Ecco dove l'IA potrebbe aiutare.

Ad oggi, esistono due diversi approcci all'IA: basato su regole e basato sull'apprendimento . Entrambi gli approcci dell'IA hanno casi d'uso validi quando si tratta di studiare l'ambiente e risolvere i cambiamenti climatici.

L'IA basata su regole sono algoritmi codificati di istruzioni if-then che hanno sostanzialmente lo scopo di risolvere problemi semplici. Quando si tratta di clima, un'IA basata su regole potrebbe essere utile per aiutare gli scienziati a elaborare numeri o compilare dati, facendo risparmiare agli esseri umani molto tempo nel lavoro manuale.

Ma un'IA basata su regole può fare solo così tanto. Non ha capacità di memoria: si concentra sulla fornitura di una soluzione a un problema definito da un essere umano. Ecco perché è stata creata l'IA basata sull'apprendimento.

L'IA basata sull'apprendimento è più avanzata dell'IA basata su regole perché diagnostica i problemi interagendo con il problema. Fondamentalmente, l'IA basata sull'apprendimento ha la capacità di memoria, mentre l'IA basata su regole no.

Ecco un esempio: supponiamo che tu abbia chiesto una maglia a un'IA basata su regole. Quell'IA ti troverebbe una maglietta della taglia e del colore giusti, ma solo se gli dicessi la tua taglia e le tue preferenze. Se chiedessi una maglietta a un'IA di apprendimento, valuterebbe tutti i precedenti acquisti di magliette che hai effettuato nell'ultimo anno, quindi ti troverà la maglietta perfetta per la stagione in corso. Vedi la differenza?

Quando si tratta di aiutare a risolvere i cambiamenti climatici, un'IA basata sull'apprendimento potrebbe essenzialmente fare di più che limitarsi a ridurre i numeri delle emissioni di CO2. Un'IA basata sull'apprendimento potrebbe effettivamente registrare quei numeri, studiare cause e soluzioni e quindi consigliare la soluzione migliore, in teoria .

L'intelligenza artificiale che incide sui cambiamenti climatici, oggi

Per la maggior parte, AI è una parola d'ordine usata per descrivere un software tecnologico interessante. Ma per le aziende sottostanti, l'IA sta iniziando a essere vista come un'arma segreta.

Silvia Terra

Le foreste sono importanti per il nostro clima. L'anidride carbonica emessa da molte attività umane viene in realtà assorbita dagli alberi. Quindi se avessimo solo più alberi.

Per questo SilviaTerra ha preso vita.

Grazie ai fondi e alla tecnologia di Microsoft, SilviaTerra utilizza l'intelligenza artificiale e l'imaging satellitare per prevedere le dimensioni, le specie e la salute degli alberi forestali. Perché questo è importante? Significa che agli ambientalisti vengono risparmiate innumerevoli ore di lavoro manuale sul campo. Significa anche che possiamo aiutare gli alberi a diventare più grandi, più forti e più sani, in modo che possano continuare ad aiutare il nostro clima.

Mente Profonda

A volte potremmo chiederci: "Cosa non può fare Google?" Bene, si scopre che Google non può davvero fare tutto .

Cercando di migliorare i loro costi (e potenzialmente la loro impronta di carbonio), Google si è rivolto a un'azienda chiamata DeepMind. Insieme, le due società hanno sviluppato un'intelligenza artificiale che avrebbe insegnato a se stessa come utilizzare solo la quantità minima di energia necessaria per raffreddare i data center di Google.

Il risultato? Google è riuscita a ridurre del 35% la quantità di energia utilizzata per raffreddare i propri data center. Ma questa potrebbe non essere nemmeno la parte più bella! Il co-fondatore di DeepMind, Mustafa Suleyman, ha affermato che i loro algoritmi di intelligenza artificiale sono abbastanza generali da consentire alle due società di utilizzarli per altre applicazioni di risparmio energetico in futuro.

Progetto Orizzonte Verde

Tutti voi amanti dei dati là fuori sapete che è difficile dire che state incidendo su qualcosa se non siete in grado di misurare il vostro impatto. Per questo è nato il progetto Green Horizon.

Il Green Horizon Project di IBM è un'intelligenza artificiale che crea previsioni meteorologiche e di inquinamento autoconfiguranti. IBM ha creato il progetto con la speranza che un giorno potessero aiutare le città a diventare più efficienti.

Le loro aspirazioni sono diventate realtà in Cina. Tra il 2012 e il 2017, il progetto Green Horizon di IBM ha aiutato la città di Pechino a ridurre i livelli medi di smog del 35%.

CycleGANs

Quindi ecco un termine di cui potresti non aver mai sentito parlare in vita tua: "GAN". Sta per G enerative A dversarial Network. Fondamentalmente, è una rete che genera statistiche o informazioni senza che tu debba fare nulla.

Perché il termine è importante? Perché l'automazione è importante quando hai poco tempo e risorse per risolvere un problema.

Gli intellettuali della Cornell University hanno utilizzato i GAN per creare un'intelligenza artificiale per addestrarsi a produrre immagini che ritraggono posizioni geografiche prima e dopo eventi meteorologici estremi. Gli elementi visivi prodotti da questa IA potrebbero aiutare gli scienziati a prevedere l'impatto di determinati cambiamenti climatici, aiutando gli esseri umani a dare la priorità ai nostri sforzi di combattimento.

Software con il potenziale per incidere sui cambiamenti climatici

Studiando il numero di IA già utilizzate per avere un impatto positivo sui cambiamenti climatici, potresti pensare che non abbiamo più bisogno di nuovi software. E forse non ti sbagli, perché non riproponiamo il software che abbiamo?

Detto questo, ecco alcuni software con il potenziale per essere armi segrete:

Airlite

Airlitix è un software di intelligenza artificiale e apprendimento automatico attualmente utilizzato nei droni. Sebbene sia stato originariamente sviluppato per automatizzare i processi di gestione delle serre, potrebbe essere facilmente utilizzato per gestire la salute delle foreste nazionali. Airlitix ha la capacità non solo di raccogliere dati su temperatura, umidità e anidride carbonica, ma l'IA può anche analizzare la salute del suolo e delle colture.

Ma con gli esseri umani che hanno bisogno di piantare oltre 1,2 trilioni di alberi per combattere il cambiamento climatico, dovremmo considerare di automatizzare ulteriormente i nostri sforzi. Invece di prendersi il tempo necessario per occuparsi dei parchi nazionali, il software Airlitix potrebbe essere basato in modo che i droni possano piantare i nostri alberi, rilasciare sostanze nutritive per le piante o persino scoraggiare gli incendiari delle foreste.

Annunci Google

Sia Google che Facebook dispongono di un software di intelligenza artificiale molto potente che attualmente utilizzano per creare annunci pertinenti per i consumatori utilizzando i dati di navigazione dei consumatori. In effetti, l'IA di Google "Google Ads" ha aiutato la loro azienda a guadagnare centinaia di miliardi di entrate.

Sebbene le entrate siano interessanti, l'algoritmo di Google Ads attualmente promuove gli acquisti dei consumatori in modo relativamente obiettivo. Immagina se l'IA potesse essere riscritta per dare la priorità agli annunci di aziende che offrono prodotti e servizi sostenibili.

Al giorno d'oggi, non c'è molta concorrenza per Google. Ci sono Bing, Yahoo, DuckDuckGo e AOL. (Tra le persone che conosco, non ne conosco nessuna che utilizzi AOL.) Se ti senti senza paura, forse potresti sviluppare un nuovo motore di ricerca che aiuti a connettere i consumatori con le aziende rispettose dell'ambiente.

Certo, sarebbe difficile competere con aziende grandi come Google, ma non devi competere all'infinito per realizzare un profitto. C'è sempre la possibilità che la tua startup venga acquisita e poi te ne vai verso il tramonto.

AlphaGo

Sebbene AlphaGo sia un software di intelligenza artificiale che potrebbe aiutare gli scienziati a trovare il prossimo "farmaco miracoloso", è stato originariamente creato da DeepMind per insegnare a se stesso come padroneggiare il gioco degli scacchi. Dopo aver battuto i migliori giocatori di scacchi del mondo, AlphaGo AI da allora è passata a conquistare la strategia dei giochi da tavolo più complessi.

Ma cosa hanno a che fare i giochi da tavolo con il cambiamento climatico? Ebbene, se l'IA di AlphaGo può superare in astuzia gli umani in una partita a scacchi, forse può superare in astuzia noi nel trovare modi creativi per limitare e ridurre il numero di gas serra nella nostra atmosfera.

Prospettive future per intelligenza artificiale e clima

Per come la vedo io, lo scopo dell'IA è aiutare l'umanità a risolvere i problemi. Il cambiamento climatico ha dimostrato di essere un problema complesso che gli esseri umani stanno imparando a studiare, ma devo ancora vedere una prospettiva futura molto positiva dagli ambientalisti nelle notizie.

Se non per aiutare gli esseri umani a influenzare direttamente il cambiamento climatico, non potremmo usare l'IA per rappresentare gli scenari del giorno del giudizio che spaventano il mondo a riunirsi? Potremmo usare l'IA per ritrarre potenziali prospettive positive che sarebbero possibili se le persone facessero di più nella loro vita quotidiana per aiutare a valutare i problemi climatici?

Anche con gli ultimi incendi di Amazon, non ho visto alcun tweet sull'idea di utilizzare i droni per combattere la propagazione delle fiamme. Per me è chiaro che, anche con tutto l'impressionante software e tecnologia di intelligenza artificiale oggi disponibili per gli esseri umani, i casi d'uso ambientali non sono ancora una conoscenza diffusa.

Quindi il mio consiglio ai lettori è di provare l'"approccio Duchamp" — oggi. Considera l'IA e la tecnologia che usi o sviluppi regolarmente e vedi se c'è un modo per reinventarla. Chissà, potresti essere tu a risolvere un problema che ha sconcertato alcuni dei migliori climatologi e scienziati del nostro tempo.