Вся жизнь на Земле сталкивается с самой опасной проблемой для своего выживания - изменением климата. Повышение уровня моря, учащение стихийных бедствий и разрушение экосистем, растянувшихся на тысячелетия; последствия изменения климата имеют серьезные последствия для каждого биологического организма на планете. В то время как некоторые не разделяют той же оценки нынешней и надвигающейся серьезности ситуации, другие ставят перед собой задачу изучить новые инновационные способы борьбы с последствиями изменения климата. Дело в том, что наука существует однозначно, верите вы в это или нет.
Ученые, занимающиеся изменением климата, лихорадочно ищут эффективные подходы к борьбе с катастрофическими последствиями изменения климата. Новый, но неудивительный способ, которым они это делают, - это использование далеко идущих возможностей искусственного интеллекта, в частности машинного обучения.
Итак, каким образом строки цифрового кода и сложные алгоритмы обладают способностью помочь спасти всю биологическую материю Земли от полного разрушения?
Двоичный код для биологии
В ноябре 2019 года группа самых известных мировых экспертов по машинному обучению, в которую входят умы ведущих университетов, Google, Microsoft и DeepMind, опубликовала подробный документ под названием Решение проблемы изменения климата с помощью машинного обучения. Группа добровольцев, которые работают вместе под названием ИИ для изменения климата, подробно рассказали, как возможности машинного обучения могут помочь, задействуя или ускоряя различные стратегии борьбы с изменением климата. Они утверждают, что машинное обучение может помочь в сокращении выбросов парниковых газов и в выявлении серьезных пробелов, которые можно заполнить с помощью этой технологии.
Ниже мы кратко изложили несколько решений машинного обучения, которые команда ИИ по изменению климата определила в своем отчете. Если вам нужны подробности (а они у них есть), обязательно прочтите полный отчет здесь.
Возможности прогнозирования
Улучшенные прогнозы окажут неоценимую помощь официальным лицам в разработке более информированной климатической политики, которая позволит правительствам подготовиться к изменениям и смягчить их последствия для сохранения будущего изменения климата. Чтобы полагаться на возобновляемые источники энергии, нам, прежде всего, необходимо уметь точно прогнозировать объемы энергии, необходимые в региональном и глобальном масштабе. Благодаря анализу в реальном времени политики лучше информированы, чтобы принимать как текущие, так и будущие решения на основе актуальных данных, предоставляемых алгоритмами машинного обучения. По сути, роль машинного обучения в этой области будет сосредоточена на том, чтобы помочь нам построить более совершенные системы электроснабжения. Прогнозируя огромный объем данных, собираемых из глобальных электрических систем по запросу, ученые теперь могут информировать поставщиков энергии о том, как включить возобновляемые источники энергии в региональные сети для сокращения отходов.
Машинное обучение также помогает реконструировать предыдущие климатические условия с использованием крупномасштабных моделей для прогнозирования погоды на региональном уровне, а также для мониторинга социально-экономических последствий как климата, так и погоды. Прогностические возможности машинного обучения теперь дают ученым больше времени для изучения? Нерешенные климатические проблемы и адаптироваться к ним по мере их возникновения.
Бесценная информация
Машинное обучение позволяет извлекать бесценную информацию из множества сложных данных, полученных в результате моделирования климата. Климатические модели помогают прогнозировать изменение средних условий в регионе с течением времени с использованием количественных методов для моделирования факторов, влияющих на климат, включая океаны, атмосферу, лед и поверхность суши. Машинное обучение помогает собирать и синтезировать этот чрезвычайно большой объем данных, чтобы помочь нам получать более точные данные о глобальных выбросах углерода по запросу.
Раньше проблема моделирования климата заключалась в том, что, хотя при его моделировании были представлены точные данные для краткосрочного периода, его возможности долгосрочного прогнозирования были в корне ошибочными. Но это осталось в прошлом благодаря машинному обучению, поскольку теперь мы можем прогнозировать долгосрочные последствия изменения климата более точно, чем когда-либо прежде. Когда у вас есть базовое представление о том, куда вы движетесь, вы ограничены в принятии решений, но как только вы получите гораздо более четкую картину будущего, вы сможете принимать информированные и точные решения. Это стало возможным благодаря машинному обучению.
Моделирование выбросов углерода
Машинное обучение может анализировать и автоматизировать спутниковые изображения мировых электростанций, чтобы в режиме реального времени получать обновленную информацию о глобальных уровнях выбросов. Теперь корпорации и отрасли больше не контролируют объем информации, которую получает общественность об их выбросах углерода, что открывает двери для более широкой ответственности и ответственности. Это огромный шаг к большей ответственности за климат. Исходя из этого, мы можем выявить основных виновников глобальных выбросов углерода и оказать давление, чтобы привлечь их к ответственности путем введения законов и штрафов, если они превышают допустимое количество выбросов. Это также дает нам новые способы измерения углеродного следа отдельного предприятия и его воздействия на регион путем сбора и интерпретации данных о близлежащей инфраструктуре и использовании электроэнергии.
Помощь в создании экологически чистых материалов
Группа AI по изменению климата заявляет, что около 9% мировых выбросов парниковых газов происходит от наших зданий, а именно от используемых материалов. Производство стали и бетона уже давно создает значительный след выбросов для индустрии развития инфраструктуры, и пора нам начать поиск альтернативных источников и низкоуглеродистых материалов.
Машинное обучение помогает нам разрабатывать низкоуглеродные альтернативы этим материалам. Как? Ученые теперь могут моделировать свойства и взаимодействия новых химических соединений в продолжающихся экспериментах по поиску низкоуглеродистых материалов. Население мира растет, и нам нужно будет разработать более устойчивую и зеленую инфраструктуру, чтобы учесть как рост населения, так и последствия изменения климата в будущем. Благодаря машинному обучению путь к открытиям значительно ускорился.
Эффективный транспорт
На глобальный транспорт приходится почти 25% всех выбросов углерода в мире, большая часть которых приходится на обычных участников дорожного движения. Машинное обучение может повысить эффективность, помогая выявлять и минимизировать количество ненужных поездок, а также повышая эффективность транспортных средств за счет продуманной конструкции. Еще один способ, которым машинное обучение помогает бороться с выбросами CO2 в транспортном секторе, - это помочь нам переключить грузовых перевозчиков на более экологически чистые варианты, такие как железные дороги. Благодаря Илону Маску и машинному обучению мы скоро сократим использование личных автомобилей за счет разработки общих беспилотных автомобилей.
Отрасли импорта / экспорта, которые в значительной степени зависят от поставок товаров по всему миру, являются еще одним серьезным виновником выбросов CO2. Эти процессы включают все виды транспорта с высоким содержанием углерода, от кораблей и самолетов до грузовиков и автомобилей. Машинное обучение находит способы упростить транспортировку за счет объединения нескольких отправлений, чтобы сократить количество поездок. Думайте об этом как о Uber XL в глобальной логистике - меньшее количество транспортных средств на дорогах, в воздухе и на море означает меньше выбросов - и все мы приедем живыми вместе.
Зеленая инфраструктура
Если вам интересно, откуда берется следующая большая часть мировых выбросов парниковых газов - это наши здания. Да, именно здесь вы, возможно, читаете это. Количество энергии, используемой в зданиях по всему миру, составляет примерно 25% наших глобальных выбросов CO2 - это огни, обогреватели, кондиционеры, чайники, компьютеры и т. Д. - в основном все, что зависит от электричества, которое обычно встречается в вашем среднем здании. вокруг света.
Чудесные инновационные возможности машинного обучения помогают нам создавать умные здания, в которых датчики могут отслеживать потребление энергии, например температуру воды и воздуха, с помощью устройства или приложения. В существующие здания можно внести несколько незначительных изменений, чтобы сократить потери энергии. Технология искусственного интеллекта может помочь определить, когда приложения не используются, и перевести их в спящий режим. Если это будет сделано так, как прогнозируют ученые, мы сможем сократить выбросы в атмосферу в среднем на здания примерно на 20% - просто подумайте о возможностях, если мы сможем развернуть это в масштабах всего города.
Заключение
Машинное обучение играет очевидную и важную роль в величайшей борьбе человечества за свое выживание. В том виде, в каком оно существует в настоящее время, существует множество интересных и инновационных способов включения машинного обучения в борьбу с изменением климата, и по мере совершенствования технологии возрастет ее аппетит к открытию новых способов ее использования. Самое главное помнить, что машинное обучение будет работать лучше всего, когда оно будет использоваться в сотрудничестве с различными областями и инфраструктурами, включая глобальный бизнес и политическую гальванизацию. Как напоминает нам группа ИИ по изменению климата, роль машинного обучения в борьбе с изменением климата - далеко не серебряная пуля, поскольку оно опирается на поддержку политических действий. Но в настоящее время это наш единственный безошибочный способ начать бой с лучшей ногой вперед.