Cum AI ajută la rezolvarea schimbărilor climatice

Ai auzit de artistul francez Marcel Duchamp? Una dintre cele mai faimoase lucrări ale sale este „fântâna”, care a fost creată dintr-un pisoar obișnuit de baie. Pur și simplu redenumind acest obiect comun, Duchamp a născut cu succes un stil de artă complet nou.

Același lucru se poate face cu AI. De ce oamenii trebuie să folosească această invenție puternică doar pentru a rezolva probleme legate de afaceri? De ce nu putem gândi un pic mai mult ca Duchamp și să folosim această tehnologie „atotputernică” pentru a rezolva una dintre cele mai înfricoșătoare probleme cu care s-a confruntat vreodată omenirea?

Amenințarea globală a schimbărilor climatice

Dacă ați citit rapoarte și predicții recente despre viitorul climei noastre, probabil v-ați dat seama că omenirea rămâne fără timp pentru a găsi o soluție pentru amenințarea globală a schimbărilor climatice. De fapt, un document de politică australian recent a propus un scenariu pentru 2050 în care, ei bine, murim cu toții.

Pentru cei care nu se tem de creșterea nivelului apei cu 25 de metri până în 2050, au existat și alte studii care sugerează că greutățile umane sunt chiar după colț. În martie 2012, Programul Mondial de Evaluare a Apei a prezis că până în 2025, 1,8 miliarde de oameni de pe pământ vor trăi în regiuni cu deficit absolut de apă.

Deci, ce date și cercetări îi fac pe oamenii de știință să creadă că va exista un scenariu de apocalipsă a apei sau a alimentelor în viitor?

Potrivit NASA, principala cauză a schimbărilor climatice este cantitatea tot mai mare de gaze cu efect de seră din atmosfera noastră. Și, din păcate, „mama pământ” nu face asta singură.

În 1830, oamenii au început să se implice în activități care au eliberat gaze cu efect de seră, contribuind la creșterea temperaturilor pe care le simțim astăzi. Unele dintre aceste activități la care mă refer includ arderea combustibililor fosili, poluarea oceanelor și defrișările. Cu toate acestea, chiar și producția de masă de carne de vită contribuie la schimbările climatice.

Acum, s-ar putea să vă întrebați cum ar putea oamenii să combată și să limiteze emisiile noastre de gaze cu efect de seră. Evident, ar trebui să limităm toate activitățile la care am făcut aluzie mai sus. Acest lucru ar însemna să ne limităm consumul de electricitate, cărbune și ulei, să plantăm copaci și, din păcate, pentru mulți, să renunțăm cu totul la mesele cu friptură.

Dar toate acestea ar fi suficiente pentru a anula secolele de poluare atmosferică? Toate acestea pot fi realizate înainte ca oamenii să fie forțați să facă față dispariției speciei lor? Nu știu. Oamenii nici măcar nu au reușit să înceteze producția de carne de vită, darămite mașinile și avioanele noastre zilnice care consumă ulei.

Dacă ar fi existat un software foarte inteligent care ar putea rula niște cifre ale emisiilor și să ne spună dacă toate aceste eforturi ar fi suficiente pentru a preveni viitoarele scenarii de dezastre...

Abordări AI și cazuri de utilizare a mediului

Rezolvarea oricărei probleme necesită timp. Odată cu schimbările climatice, oamenii de știință au avut nevoie de aproximativ 40 de ani pentru a obține orice fel de înțelegere a problemei. Și este corect – oamenii au trebuit să studieze mai întâi clima pentru a se asigura că există schimbări climatice, apoi să studieze cauzele schimbărilor climatice pentru a vedea rolul pe care l-au jucat oamenii. Dar unde suntem astăzi după tot acest studiu? Inca invat.

Și problema schimbărilor climatice este că timpul nu este de partea noastră – omenirea trebuie să găsească și să implementeze unele soluții relativ repede. Acolo ar putea ajuta AI.

Până în prezent, există două abordări diferite ale IA: bazată pe reguli și bazată pe învățare . Ambele abordări ale inteligenței artificiale au cazuri de utilizare valide atunci când vine vorba de studierea mediului și rezolvarea schimbărilor climatice.

AI bazat pe reguli sunt algoritmi codați de declarații dacă-atunci care sunt, în principiu, menite să rezolve probleme simple. Când vine vorba de climă, o inteligență artificială bazată pe reguli ar putea fi utilă pentru a ajuta oamenii de știință să analizeze numerele sau să compileze date, economisind oamenilor mult timp în munca manuală.

Dar o IA bazată pe reguli poate face doar atât de mult. Nu are capacități de memorie - se concentrează pe oferirea unei soluții la o problemă care este definită de un om. De aceea a fost creată IA bazată pe învățare.

AI bazat pe învățare este mai avansat decât AI bazat pe reguli, deoarece diagnosticează problemele interacționând cu problema. Practic, IA bazată pe învățare are capacitatea de memorie, în timp ce AI bazată pe reguli nu are.

Iată un exemplu: să presupunem că ai cerut o cămașă unui AI bazat pe reguli. Acea IA ți-ar găsi o cămașă în mărimea și culoarea potrivite, dar numai dacă i-ai spune mărimea și preferințele tale. Dacă ai solicita o cămașă unui IA de învățare, aceasta ar evalua toate achizițiile anterioare de cămăși pe care le-ai făcut în ultimul an, apoi îți va găsi cămașa perfectă pentru sezonul curent. Vezi diferenta?

Când vine vorba de a ajuta la rezolvarea schimbărilor climatice, o inteligență artificială bazată pe învățare ar putea face mai mult decât să reducă emisiile de CO2. O IA bazată pe învățare ar putea înregistra acele numere, ar putea studia cauzele și soluțiile și apoi ar putea recomanda cea mai bună soluție - în teorie .

AI impactează schimbările climatice, astăzi

Pentru majoritatea, AI este un cuvânt popular folosit pentru a descrie un software tehnologic interesant. Dar pentru companiile de mai jos, AI începe să fie văzută ca o armă secretă.

SilviaTerra

Pădurile sunt importante pentru clima noastră. Dioxidul de carbon care este emis de multe activități umane este de fapt absorbit de copaci. Deci dacă am avea mai mulți copaci.

Acesta este motivul pentru care SilviaTerra a fost adusă la viață.

Având la bază fondurile și tehnologia Microsoft, SilviaTerra folosește AI și imagini prin satelit pentru a prezice dimensiunile, speciile și sănătatea copacilor din pădure. De ce este acest lucru important? Înseamnă că ecologiștilor le salvează nenumărate ore de muncă manuală pe teren. Înseamnă, de asemenea, că putem ajuta copacii să crească mai mari, mai puternici și mai sănătoși, astfel încât aceștia să poată continua să ne ajute clima.

DeepMind

Uneori, ne putem întreba: „Ce nu poate face Google?” Ei bine, se pare că Google nu poate face totul .

Căutând să-și îmbunătățească costurile (și potențial amprenta de carbon), Google a apelat la o companie numită DeepMind. Împreună, cele două companii au dezvoltat o inteligență artificială care să învețe singur cum să folosească doar cantitatea minimă de energie necesară pentru a răci centrele de date Google.

Rezultatul? Google a reușit să reducă cantitatea de energie pe care o utilizează pentru a-și răci centrele de date cu 35%. Dar s-ar putea să nu fie nici cea mai tare parte! Cofondatorul DeepMind, Mustafa Suleyman, a spus că algoritmii lor de inteligență artificială sunt suficient de generali pentru ca cele două companii să-i poată folosi pentru alte aplicații de economisire a energiei în viitor.

Proiectul Green Horizon

Toți iubitorii de date știți că este greu să spuneți că influențați ceva dacă nu vă puteți măsura impactul. Acesta este motivul pentru care a apărut Proiectul Green Horizon.

Proiectul Green Horizon al IBM este un AI care creează prognoze meteo și poluare auto-configurabile. IBM a creat proiectul cu speranța că ar putea ajuta orașele să devină mai eficiente, într-o zi.

Aspirațiile lor au devenit realitate în China. Între 2012 și 2017, proiectul Green Horizon al IBM a ajutat orașul Beijing să-și reducă nivelul mediu de smog cu 35%.

CycleGAN-uri

Așa că iată un termen de care poate nu ai auzit niciodată în viața ta: „GAN”. Ea reprezintă Rețeaua A dversarial Generativă . Practic, este o rețea care generează statistici sau informații fără ca tu să fii nevoit să faci nimic.

De ce este important termenul? Pentru că automatizarea este importantă atunci când ai timp și resurse limitate pentru a rezolva o problemă.

Intelectualii de la Universitatea Cornell au folosit GAN-urile pentru a crea un AI care să se antreneze să producă imagini care înfățișează locații geografice înainte și după evenimente meteorologice extreme. Imaginile produse de această IA ar putea ajuta oamenii de știință să prezică impactul anumitor schimbări climatice, ajutând oamenii să prioritizeze eforturile noastre combative.

Software cu potențial de a influența schimbările climatice

Studiind numărul de IA care este deja folosit pentru a avea un impact pozitiv asupra schimbărilor climatice, s-ar putea să vă gândiți că nu mai avem nevoie de software nou. Și poate că nu vă înșelați - de ce nu reutilizam software-ul pe care îl avem?

Acestea fiind spuse, iată câteva software-uri cu potențialul de a fi arme secrete:

Airlitix

Airlitix este un software AI și de învățare automată care este utilizat în prezent în drone. Deși a fost dezvoltat inițial pentru a automatiza procesele de gestionare a serelor, ar putea fi folosit destul de ușor pentru a gestiona sănătatea pădurilor naționale. Airlitix are capacitatea nu numai de a colecta date despre temperatură, umiditate și dioxid de carbon, dar AI poate analiza și sănătatea solului și a culturilor.

Dar, având în vedere că oamenii trebuie să planteze peste 1,2 trilioane de copaci pentru a combate schimbările climatice, ar trebui să ne gândim să ne automatizăm eforturile în continuare. În loc să ne luăm timp pentru îngrijirea parcurilor naționale, software-ul Airlitix ar putea fi construit astfel încât dronele să ne planteze copacii, să elibereze nutrienți pentru plante sau chiar să descurajeze incendierii din pădure.

Google Ads

Atât Google, cât și Facebook au un software AI foarte puternic pe care îl folosesc în prezent pentru a crea anunțuri relevante pentru consumatori folosind datele de navigare ale consumatorilor. De fapt, AI Google „Google Ads” a ajutat compania să obțină venituri de sute de miliarde.

Deși veniturile sunt grozave, algoritmul Google Ads promovează în prezent achizițiile consumatorilor în mod relativ obiectiv. Imaginați-vă dacă IA ar putea fi rescrisă pentru a prioritiza reclamele companiilor care oferă produse și servicii durabile.

În zilele noastre, nu există prea multă concurență pentru Google. Există Bing, Yahoo, DuckDuckGo și AOL. (Din oamenii pe care îi cunosc, nu cunosc niciunul care să folosească AOL.) Dacă vă simțiți neînfricați, poate ați putea dezvolta un nou motor de căutare care să ajute să conecteze consumatorii cu companii ecologice.

Sigur, ar fi greu să concurezi cu companii la fel de mari precum Google, dar nu trebuie să concurezi mereu pentru a obține profit. Există întotdeauna o șansă ca startup-ul tău să fie achiziționat și apoi să mergi spre apus.

AlphaGo

În timp ce AlphaGo este un software AI care ar putea ajuta oamenii de știință să găsească următorul „medicament minune”, a fost creat inițial de DeepMind pentru a se învăța singur cum să stăpânească jocul de șah. După ce i-a învins pe cei mai buni jucători de șah din lume, AlphaGo AI a trecut de atunci să cucerească strategia jocurilor de masă mai complexe.

Dar ce legătură au jocurile de societate cu schimbările climatice? Ei bine, dacă AlphaGo AI poate depăși oamenii într-un joc de șah, poate ne poate depăși pe noi în găsirea unor modalități creative de a limita și reduce numărul de gaze cu efect de seră din atmosfera noastră.

Perspective de viitor pentru AI și climă

După cum văd eu, scopul AI este de a ajuta omenirea în rezolvarea problemelor. Schimbările climatice s-au dovedit a fi o problemă complexă pe care oamenii o studiază, dar încă nu am văzut o perspectivă pozitivă asupra viitorului din partea ecologistilor în știri.

Dacă nu pentru a-i ajuta pe oameni să influențeze schimbările climatice în mod direct, nu am putea folosi AI pentru a descrie scenarii de apocalipsa care sperie lumea să se unească? Am putea folosi AI pentru a prezenta perspective pozitive potențiale care ar fi posibile dacă oamenii ar face mai mult în viața lor de zi cu zi pentru a ajuta la triajul problemelor climatice?

Chiar și cu cele mai recente incendii Amazon, nu am văzut niciun tweet despre ideea de a folosi drone pentru a combate răspândirea flăcărilor. Pentru mine este clar că, chiar și cu toate software-urile și tehnologiile AI impresionante disponibile pentru oameni astăzi, cazurile de utilizare a mediului nu sunt încă cunoscute pe scară largă.

Așa că sfatul meu pentru cititori este să încercați „abordarea Duchamp” – astăzi. Luați în considerare inteligența artificială și tehnologia pe care le utilizați sau le dezvoltați în mod regulat și vedeți dacă există o modalitate de a le reimagina. Cine știe, s-ar putea să fii cel care rezolvă o problemă care i-a uimit pe unii dintre cei mai buni climatologi și oameni de știință ai timpului nostru.