Недавний всплеск ИИ, вызванный постоянно растущим объемом данных и вычислительной мощностью, породил область этики ИИ — изучение этических и социальных проблем, с которыми сталкиваются разработчики, производственные компании, покупатели, жители, лица, принимающие решения, и социальные организации. .
В связи с постоянно растущим потреблением электроэнергии в двадцать первом веке обычные электростанции должны реагировать, добавляя новые генерирующие мощности. Это, однако, требует модернизации систем передачи и распределения над коммунальными сооружениями экологически безопасным способом, а также расширения обслуживания в новых изолированных местах.
Экологическая устойчивость важна не только для выбросов CO2, вызванных электричеством, необходимым для производственных функций, но и для всего производственного процесса.
Весь жизненный цикл включает в себя процессы переработки и повторного использования, такие как устранение несвоевременного износа аппаратного и программного обеспечения путем их технически устойчивого проектирования или унификация зарядных устройств для смартфонов с батарейным питанием для уменьшения количества электронных отходов.
ИИ и выбросы углерода
Поскольку операции с нефтью и газом являются многовариантными, техническим специалистам сложно найти и выявить недостатки, что необходимо для достижения целей углеродной нейтральности. Аналитические инструменты, основанные на машинном обучении, могут помочь техническим специалистам в борьбе с изменением климата путем обнаружения аномалий в их морских производственных системах.
ИИ и изменение климата
Важные когнитивные возможности, демонстрируемые интеллектуальными машинными системами, в большей степени включают категоризацию, оценку и принятие решений. Для эффективной борьбы с изменением климата требуется широкий спектр мер реагирования на чрезвычайные ситуации, которые широко охватывают как стратегии по смягчению текущих последствий изменения климата, так и сокращение выбросов за счет сокращения выбросов углерода для предотвращения дальнейшего повышения температуры.
· Методы искусственного интеллекта используются для прогнозирования изменений средней глобальной температуры.
· Прогнозировать климатические и океанические явления, такие как Эль-Ниньо.
· Облачные системы и тропические волны неустойчивости
· Помощь в улучшении или ускорении существующих систем прогнозирования и прогнозирования, например, путем мгновенной классификации данных моделирования климата.
· Помощь в прогнозировании экстремальных погодных явлений, которые становятся все более распространенными в связи с глобальным изменением климата.
ИИ и сельское хозяйство
Сельское хозяйство основано на информации, основанной на ИИ, в его многочисленных методах ведения сельского хозяйства. Теория когнитивных вычислений использует компьютерную модель для имитации мыслительных процессов человека.
· Когнитивные решения в области Интернета вещей будут воспринимать, распознавать и предлагать мудрые решения для повышения урожайности.
· Визуализация дронов может помочь в строгом анализе поля, мониторинге посевов и сканировании поля.
· Изображения различных культур, сделанные в белом и ультрафиолетовом свете, используются для определения степени зрелости зеленых плодов.
· Настоящие оценки могут быть получены в ходе сельскохозяйственного процесса путем создания карты поля и определения областей, где культуры используют воду, удобрения и пестициды.
ИИ и энергия
Объединение систем возобновляемой энергии с существующей энергосистемой и накопителем энергии возможно только при использовании силового электронного преобразователя, который всегда был сопряжен с проблемами. Разработка интеллектуальной схемы управления, которая может изменять схемы переключения силового электронного преобразователя в зависимости от нагрузки, является потенциальным подходом к достижению оптимальной производительности возобновляемых ресурсов.
· Исследования показывают, что система сбора солнечной энергии имеет 89,39 % и погрешность 0,01–0,5 % при использовании стратегии управления ИИ.
· Стратегия интеллектуального управления также способствует включению всех микро/макро возобновляемых источников энергии для строительства микросетей и управления энергетическими системами.
· С развитием ИИ можно обеспечить повышенную безопасность, эффективность и надежность.
Искусственный интеллект и управление водными ресурсами
Водоснабжение, которым правильно управляют, считается важным компонентом прогресса, который измеряет экономику и капитал. Традиционное управление водными системами максимизирует доступные потоки воды для удовлетворения всех противоречивых потребностей, включая воду на месте и подземные воды.
· Централизованное прогнозирование погоды на основе искусственного интеллекта помогает экономить воду.
· Моделирование искусственного интеллекта улучшает использование воды за счет преобразования данных в более здоровый процесс и повышения эффективности принятия решений на основе данных за счет включения арифметических инструментов ИИ.
· Численные последствия были использованы для воспроизведения основных улучшений в эффективности затрат на местном уровне.
Для поддержания технологической, экономической и экологической эффективности в качестве нового варианта возникла идея децентрализованных систем подачи энергии.
Ухудшение состояния окружающей природной среды и изменение климата — сложнейшие процессы, требующие самых инновационных и передовых решений.
Можно утверждать, что ИИ может поддерживать разработку культурно значимых операционных стратегий и индивидуальных практик для снижения естественной энергии и ресурсоемкости антропогенной деятельности, чтобы стимулировать новаторские исследования и практические решения для экологической устойчивости.
