technológia

12 módja AI képes megoldani a globális felmelegedést

A technológia gyors fejlődésévelA mesterséges intelligencia (AI) az elmúlt években sokan elkezdték csodálkozni, hogy ezek a technológiák hogyan segíthetik az emberiséget felölelő legsúlyosabb fenyegetések kezelésében - a globális éghajlatváltozás? Egy új cikk, amelyet a mesterséges intelligencia fejlesztésének területén vezető vezető szakértők készítettek, és amelyeket az arXiv.org az online tárolóban tettek közzé, igyekszik válaszolni erre a kérdésre, és több példát kínál arra, hogy a gépi tanulás képes lesz megakadályozni civilizációnk csökkenését.

A javasolt módszerek a használatig terjednekAz AI és a műholdas technológiák az erdőirtás hatékonyabb ellenőrzéséhez, az acél és a cement helyettesítésére alkalmas új anyagok kifejlesztése előtt (termelésük az üvegházhatású gázok kibocsátásának legfeljebb 9 százalékát teszi ki). E sokszínűség ellenére cikkükben a szakértők újra és újra visszatérnek az ilyen technológiák használatának szélesebb lehetőségeihez. Különösen ebből a szempontból kiemeljük a számítógépes látás technológia használatának lehetőségét a környezetvédelmi megfigyeléshez; nagy adatelemzések elvégzése annak érdekében, hogy meghatározzuk a légköri magas károsanyag-kibocsátású iparágak hatékonyságát; és az AI használata új, hatékonyabb modellek kifejlesztésére, mint például az éghajlati modelljeink, amelyeknek köszönhetően jobban megjósolhatjuk és felkészülhetünk a jövőbeli változásokra.

A cikk szerzői, köztükDeepMind, brit mesterséges intelligencia kutató, Demis Hassabi, a DeepMind cég alapítója és ügyvezető igazgatója, Joshua Bengio, a Turing-díj nyertese és az egyik „mély tanulási apa”, és Andrew Eun, a Google Brain társalapítója hogy az AI felbecsülhetetlen segítséget nyújthat a globális éghajlatváltozás legrosszabb hatásainak minimalizálásában, de hozzáteszi, hogy ez a technológia nem „ezüst golyó” - az egyetlen média Twomey minden problémát. Véleményük szerint a politikai erőknek aktívan részt kell venniük ebben a kérdésben.

„A technológia önmagában nem elég. Az éghajlatváltozás hatásait enyhítő technológiák már sok éve rendelkezésre állnak, de nagymértékben és helyes skálán a társadalom sajnos nem alkalmazta őket. És bár reméljük, hogy a gépi intelligencia hasznos lehet az éghajlatváltozás hatásainak csökkentését célzó módszerek használatával kapcsolatos költségek csökkentésében, az emberiségnek is aktívan részt kell vennie ebben ”- írja az új tanulmány szerzői.

Összességében a cikket azonnal megvizsgáljukszámos olyan terület, ahol a gépi tanulási technológiák alkalmazást találhatnak, a potenciális felhasználási potenciál időkerete szerint kategorizálva, hogy ez a technológia megfelelően fejlett-e. Az alábbiakban megtalálja ezt a listát.

A mesterséges intelligencia javítja az energiaellátó rendszerek hatékonyságát.

Ha a jövőben az emberiség támaszkodni foga megújuló energiaforrások esetében a közműveknek módszerekre van szükségük ahhoz, hogy hatékonyabban megjósolhassák és kiszámítsák azokat az energiamennyiségeket, amelyekre valóban szükségünk van. Ezenkívül ezeket a számításokat valós időben és a vállalkozások teljes működési ideje alatt kell elvégezni.

Már kifejlesztett algoritmusokaz energiaigény megjósolása azonban ezeknek az algoritmusoknak a hatékonyságát tovább lehet javítani úgy, hogy a számítási tényezőkbe belefoglalják az egyes régiók éghajlati jellemzőit, valamint az üzleti tevékenységek sajátosságait. Az ilyen algoritmusok munkájának sajátosságainak megértése megkönnyíti a közüzemi szolgáltatók számára az elemzés eredményeinek pontosabb értelmezését és a tervezés során történő felhasználását, a legmegfelelőbb idő kiválasztását a megújuló energiaforrások kezeléséhez.

A mesterséges intelligencia segít az új anyagok felfedezésében.

A tudósoknak új anyagokat kell fejleszteniükaz energia hatékonyabb előállítása, tárolása és felhasználása azonban az új anyagok felfedezése és fejlesztése általában lassú, és nem mindig sikeres. A gépi tanulási technológiák felgyorsítják a kívánt tulajdonságokkal rendelkező új képletek megtalálásának, fejlesztésének és javításának folyamatát.

Talán ez a fejlődéshez vezet, példáulÚjfajta üzemanyag, nevezzük „napnak”, amely képes megtartani a napfény energiáját; új és nagyon hatékony szén-dioxid-abszorbens vagy építőanyagokat hoz létre, amelyek előállítása kevesebb szén-dioxidot termel. Az ilyen anyagok egy napon képesek lesznek helyettesíteni az acélt és a betont, amelynek gyártása a légköri üvegházhatást okozó gázok teljes globális kibocsátásának közel 10 százalékát teszi ki.

A mesterséges intelligencia segít a közlekedési rendszer hatékony átalakításában.

A szállítás világszerte nagyonbonyolult és nagyon kevéssé hatékony logisztikai folyamat, amelyben a különböző mennyiségű, súlyú és méretű áruk kölcsönhatása, valamint különböző típusú közlekedés. Ugyanakkor a légköri CO2-kibocsátás egynegyedét a közlekedés teszi ki. Az ezen a területen használt gépi tanulási technológiák lehetővé teszik az ugyanazon célállomásra szállítandó áruk hatékonyabb egyesítését, ami csökkenti a szükséges szállítmányok számát. Ezenkívül egy ilyen rendszer ellenállóbb lesz a közlekedési rendszerek előre nem látható megszakadásaival szemben, és képes lesz hatalmas, pilóta nélküli teherautók flottáinak kezelésére. A szerzők azonban megjegyzik, hogy jelenleg a legújabb technológia még nem áll készen.

A mesterséges villamos járművek gyors alkalmazkodásához vezet.

Az elektromos autók kulcsfontosságú elemeA gépjárművek szén-dioxid-mentesítése számos olyan problémával szembesül, amelyek nem teszik lehetővé számukra, hogy valóban elterjedjenek. A gépi tanulás segíthet ebben a kérdésben, mondja a jelentés szerzői. Például algoritmusok segítségével javítható az akkumulátor energiafogyasztásának kezelése annak érdekében, hogy növeljék az egyes díjak kilométerét és csökkentse az ilyen járművek potenciális vásárlóinak aggodalmát az utazás távolságának korlátozásával kapcsolatban. Ezenkívül ezek a technológiák optimalizálják a töltési időt.

A mesterséges intelligencia optimalizálja az épület infrastruktúráját

Az alapon működő intelligens vezérlőrendszerekgépi tanulás, képes lesz jelentősen csökkenteni az épületek energiafogyasztásának szintjét, figyelembe véve az időjárási viszonyokat, az épület aktuális kihasználtságát és egyéb környezeti tényezőket, amelyek után a fűtés, a hűtés, a szellőzés és a beltéri világítás megfelelően módosul. Az intelligens épületek képesek lesznek közvetíteni a környezet aktuális állapotáról szóló információkat közvetlenül a rácsra, hogy az energiafogyasztás csökkenthető legyen az alacsony szén-dioxid-kibocsátású áramellátás hiányában.

Az AI képes lesz pontosabban kiszámítani a felhasznált energia mennyiségét

A világ számos régiójában gyakorlatilag nincs jelena helyi energiafogyasztás és az üvegházhatást okozó gázok légkörbe történő kibocsátására vonatkozó adatok, amelyek nagy problémát jelenthetnek a hatékony kompenzációs intézkedések kidolgozásában és végrehajtásában. A gépi látás módszerei lehetővé teszik a műholdas technológia használatát az épületek helyszínének (terület) becslésére, hogy a gépi tanulási algoritmusok ezen adatok alapján kiszámolhassák az energiafogyasztást és a kibocsátásokat. Hasonló módszerek is használhatók azon épületek azonosítására, amelyek hatékonyságát növelni igényelnek.

A mesterséges intelligencia optimalizálja az ellátási csatornákat

Hasonló képességekkel, technológiávala gépi tanulás képes lesz optimalizálni a csatornákat és az ellátási láncokat, minimálisra csökkenti a szén-dioxid-kibocsátást a különböző áruk szállítása során. A kínálati és keresleti jog hatékonyabb előrejelzésének képessége csökkenti az ipari és közlekedési hulladékot.

A mesterséges intelligencia méretezi a precíziós gazdálkodást

A legtöbb modern mezőgazdasági üzemhasználja a monokultúrák növekvő elvét. Más szóval, csak egy növény termesztik egy nagy területen. Ez a megközelítés megkönnyíti a gazdálkodók számára a talajművelési területek mezőgazdasági eszközökkel és egyéb alapvető autonóm eszközökkel történő megteremtését, ugyanakkor kimeríti a talajt, megfosztja a tápanyagokat és így kevésbé termelékeny. Ennek eredményeként gyakran használnak különböző műtrágyákat a termés növelésére, különösen a nitrogén-oxidok alapján, amelyek nitrogén-oxidokká válhatnak - az üvegházhatású gázok 300-szor veszélyesebbek, mint a szén-dioxid. A gépi tanulási robotok segítik a mezőgazdaságot a talaj jelenlegi állapotának értékelésében, és javasolják, hogy mely növényeket termesztik a talaj egészségének helyreállítása érdekében, csökkentve a műtrágya használatának szükségességét.

Az AI segít az erdőirtás hatékonyabb ellenőrzésében

Az erdőirtás kbaz összes üvegházhatású gáz százalékában. A gyakran illegális tevékenység nyomon követése és megelőzése általában nagyon munkaigényes és rutinszerű folyamat, amely személyi megfigyelést igényel a helyszínen. A műholdképek a gépi látás technológiákkal párhuzamosan lehetővé teszik az erdőtakaró-veszteség nagy kiterjedésű automatikus elemzését, és a helyszíneken elhelyezett speciális érzékelők, kombinálva azokat a algoritmusokat, amelyek például felismerhetik a láncfűrészek hangját, hatékonyabban segíthetnek a bűnüldöző szerveknek illegális tevékenység.

Az AI segít a fogyasztói hozzáállás megváltoztatásában.

A jelentés szerzői szerint a világonvan egy közös tévhit, hogy a hétköznapi embereknek nem lehet jelentős hatása az éghajlatváltozásra. Ezért ebben a kérdésben pontosítani kell, hogy az emberek hogyan segíthetnek. A gépi tanulási technológiák lehetővé teszik egy személy szénlábnyomának kiszámítását (a mindennapi tevékenységei során létrehozott összes üvegházhatást okozó gázkibocsátás összességét), és kisebb változtatásokat tesz lehetővé. Például a rendszer gyakrabban használhatja a nyilvánosság helyett a személyi közlekedést; kevesebbet vásárolnak a boltban; vagy csökkenti az energiafogyasztást otthon. Mindannyian egyedileg létrehozunk egy kis szénlábnyomot, de ha egyszerre mindent megteszünk, a számok sokkal jelentősebbek lesznek. A fogyasztáshoz való hozzáállásunkban bekövetkezett változások és az összes erre irányuló egyedi intézkedés hozzáadásával nagy a kumulatív hatása.

Az AI javítja a meteorológia és a klimatológia hatékonyságát

Sok a legjelentősebb hatásAz éghajlatváltozás az elkövetkező évtizedekben nagyon összetett természeti rendszerekhez kapcsolódik, mint például a felhő vagy a jégborítás dinamikájának változása. Pontosan ezek a kérdések, amelyek megoldása nagy reményeket vet fel az AI-re. E folyamatok pontos modellezése segít a tudósoknak hatékonyabban megjósolni a szélsőséges időjárási viszonyokat (például hurrikánokat és aszályokat), amelyek pedig segíthetnek az államoknak olyan módszerek kidolgozásában, amelyek védelmet nyújtanak e jelenségek legrosszabb hatásai ellen.

A mesterséges intelligencia segít a geotechnikában

Ebben a szakaszban ez az AI használatamindezek közül a legspekulatívabb, de nagy reményeket vet fel rá, legalábbis néhány tudós részéről. Ha fejleszteni tudjuk a bolygónk felhősödésének visszaverődését vagy akár speciális aeroszolokon alapuló mesterséges felhők létrehozását, akkor több napfényt tükrözhetünk a Földről. Ez a kérdés azonban komoly vizsgálatot igényel. Az AI segíthet ebben, de a jelentés szerzői megjegyzik, hogy ez a mesterséges intelligencia használatának módja nagyon távoli perspektívának számít, ami megköveteli a világ összes kormányának együttműködését. Például a Waterloo kanadai egyetem szakértői egyetértenek ezzel a állásponttal, akik úgy vélik, hogy a geoengineering kérdésével kapcsolatos indokolatlan megközelítés harmadik világháborút indíthat.

A cikket megvitathatja a Telegram-csevegésünkben.