Главная » Hi-News » 12 способов, как ИИ поможет решить проблему глобального потепления

12 способов, как ИИ поможет решить проблему глобального потепления

Новая статья, подготовленная одними из ведущих специалистов в области разработки искусственного интеллекта и опубликованная в онлайн-репозитории arXiv.org пытается ответить на этот вопрос, предлагая несколько примеров того, как машинное обучение будет способно предотвратить закат нашей цивилизации. Со стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы многие стали задаваться вопросом о том, как эти самые технологии смогут помочь в решении одной из самых серьезных угроз, которая уже нависла над человечеством – глобальным изменением климата?

Несмотря на такое разнообразие, в своей статье специалисты раз за разом возвращаются к более широким возможностям использования подобных технологий. Предложенные способы варьируются от использования ИИ и спутниковых технологий для более эффективного мониторинга обезлесения, до разработки новых материалов, которые смогут заменить сталь и цемент (на их производство приходится до 9 процентов выбросов парниковых газов в атмосферу). Особенно на этом фоне выделяются возможности использования технологии машинного зрения для мониторинга окружающей среды; проведение больших анализов данных для определения неэффективности производств с высоким уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу; а также использование ИИ для разработки новых более эффективных моделей систем, вроде наших климатических моделей, благодаря которым мы сможем лучше прогнозировать и готовиться к будущим изменениям.

По их мнению, в этом вопросе должны принимать непосредственное активное участие политические силы. Авторы статьи, в числе которых в том числе британский исследователь искусственного интеллекта, основатель и исполнительный директор компании DeepMind Демис Хассаби, лауреат премии Тьюринга и один из «отцов глубокого обучения» Йошуа Бенжио, а также соучредитель Google Brain — исследовательского проекта Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого обучения — Эндрю Ын говорят, что ИИ может оказать «неоценимую помощь» в минимизации самых худших последствий глобального изменения климата, но добавляют, что эта технология не является «серебряной пулей» — единственным средством ото всех проблем.

Технологии, способные снизить последствия климатических изменений были доступны уже в течение многих лет, однако в значительной степени и нужном масштабе они к сожалению, не были адаптированы обществом. «Одной лишь технологии недостаточно. И хотя мы надеемся, что машинный интеллект сможет оказаться полезным в снижении затрат, связанных с использованием методов, направленных на снижение последствий климатических изменений, человечество также должно принять в этом активное участие», — пишут авторы нового исследования.

Ниже можно ознакомиться с этим списком. В общей сложности в статье рассматривается сразу несколько сфер, в которых технологии машинного обучения могли бы найти свое применение, категоризованных по временным рамкам их возможного потенциала использования, объясняемого тем, достаточно ли развита данная технология.

Искусственный интеллект позволит повысить эффективность систем электроснабжения

Причем эти вычисления должны будут происходить в реальном времени и в течение всего периода работы этих предприятий. Если в будущем человечество планирует положиться на большее количество источников возобновляемой энергии, коммунальным предприятиям потребуются способы, позволяющие более эффективным образом предсказывать и рассчитывать те объемы энергии, которые нам действительно будут необходимы в использовании.

Попытки сделать специфику работы этих алгоритмов более понятной также позволит операторам коммунальных предприятий более точно интерпретировать результаты их анализа и использовать их при планировании, выбирая наиболее оптимальное время для запуска этих источников возобновляемой энергии. Уже разработаны алгоритмы, способные прогнозировать спрос на энергию, однако эффективность этих алгоритмов может быть еще улучшена за счет внесения в расчеты таких факторов, как особенности климата тех или иных регионов, а также особенности ведения хозяйственной деятельности.

Искусственный интеллект поможет в открытии новых материалов

Технологии машинного обучения позволят ускорить процесс поиска, разработки и усовершенствования новых формул с желаемыми свойствами. Ученым необходимо разработать новые материалы для более эффективного производства, хранения и использования энергии, однако, как правило, процесс открытия и разработки новых материалов очень медлителен и не всегда успешен.

Такие материалы однажды смогут заменить сталь и бетон, при производстве которых в атмосферу выделяется почти 10 процентов от общего объема мировых выбросов парниковых газов. Возможно, это приведет к разработке, например, нового вида топлива, условно назовем его «солнечным», которое сможет сохранять в себе энергию солнечного света; позволит создать новый и очень эффективный абсорбент углекислого газа или строительные материалы, при производстве которых будет выделяться меньше углеродов.

Искусственный интеллект поможет эффективно реорганизовать транспортную систему

В то же время именно на транспорт приходится четверть всех выбросов CO2 в атмосферу. Доставка грузов по всему миру является очень сложным и очень часто неэффективным логистическим процессом, при котором происходит взаимодействие товаров различного объема, веса и размеров, а также используются разные виды транспорта. Кроме того, такая система окажется более устойчивой к непредвиденным перебоям в системах транспортных сообщений и сможет управлять огромными автопарками беспилотных грузовых автомобилей. Технологии машинного обучения, используемые в этой сфере, позволят более эффективно объединять товары, требующие доставки в один и тот же пункт назначения, что сократит количество требуемых перевозок. Однако авторы отмечают, что на данный момент последняя технология еще не готова.

Искусственный приведет к быстрой адаптации электромобилей

В этом вопросе может помочь машинное обучение, считают авторы доклада. Электромобили, являющиеся ключевым элементом декарбонизатации автотранспорта, сталкиваются с рядом проблем, не позволяющих им стать по-настоящему массовыми. Кроме того, этих технологии позволят оптимизировать время зарядки. Например, с помощью алгоритмов можно будет улучшить управление расхода энергии батарей чтобы увеличить километраж каждой зарядки и снизить у потенциальных покупателей подобных транспортных средств уровень беспокойства по поводу ограничения дальности поездки.

Искусственный интеллект оптимизирует инфраструктуру зданий

Умные здания смогут передавать информацию о текущем состоянии окружения непосредственно в энергосети, чтобы можно было снизить уровень энергопотребления в случае, если наблюдается дефицит низкоуглеродного электроснабжения. Умные системы контроля, работающие на базе машинного обучения, смогут в значительной степени сократить уровень потребления энергии зданиями, приняв в расчет погодные условия, текущую занятость здания и другие окружающие факторы, после чего соответствующим образом настроят отопление, охлаждение, вентиляцию, освещение в помещении.

ИИ сможет более точно рассчитать количество используемых энергоресурсов

Методы машинного зрения позволят использовать спутниковые технологии для оценки пятна (площади) застроек, чтобы алгоритмы машинного обучения на основе этих данных смогли рассчитать уровни потребления энергии и выбросов. Во многих регионах мира практически отсутствуют данные об уровне местного энергопотребления и выбросах парниковых газов в атмосферу, что может оказаться большой проблемой для разработки и реализации эффективных компенсационных мер. Аналогичные методы можно использовать для определения зданий, требующих модернизации для повышения их эффективности.

Искусственный интеллект оптимизируют каналы поставок

Возможность более эффективного прогнозирования закона спроса и предложения позволит сократить производственные и транспортные отходы. Используя аналогичные возможности, технологии машинного обучения смогут оптимизировать каналы и цепи поставок, минимизировав объемы выбросов углеродов при транспортировки различных товаров.

Искусственный интеллект сделает масштабируемым точное земледелие

Другими словами, на большой площади выращиваются только одна культура. Большинство современных агрокультурных хозяйств используют принцип выращивания монокультур. В результате для повышения урожайности нередко применяется различные удобрения, в частности на основе азота, которые могут превращаться в оксиды азота – парниковые газы в 300 раз более опасные, чем углекислый газ. Такой подход облегчает фермерам задачу по обработке полей сельскохозяйственной техникой и другими базовыми автономными инструментами, но в то же время истощает почву, лишая ее питательных веществ и тем самым делая ее менее продуктивной. Роботы использующие машинное обучение могут помочь сельскому хозяйству оценить текущее состояние почвы и подсказать, какие нужно сажать культуры, чтобы восстановить здоровье почвы, снизив необходимость в использовании удобрений.

ИИ поможет более эффективно следить за вырубкой леса

Отслеживание и предотвращение этой часто нелегальной деятельности – обычно очень трудоемкий и рутинный процесс, требующий личного наблюдения на месте. Вырубка леса способствует выбросам примерно 10 процентов от общего объема парниковых газов. В свою очередь спутниковые изображения вкупе с технологиями машинного зрения позволят проводить автоматический анализ потери лесного покрова в больших масштабах, а специальные датчики, установленные на участках, в сочетании с алгоритмами, способными, например, определять звуки бензопил, могут помочь правоохранительным органам более эффективно бороться с незаконной деятельностью.

ИИ поможет изменить наше потребительское отношение

Поэтому в данном вопросе необходимо уточнить, как именно люди могут помочь. По мнению авторов доклада, в мире «широко распространено заблуждение о том, что обычные люди не способны оказать серьезного влияния на изменение климата». Например, система может предложить чаще пользоваться общественным, а не личным транспортом; реже покупать в магазине мясо; или сократить потребление электроэнергии дома. Технологии машинного обучения позволят рассчитать углеродный след человека (совокупность всех выбросов парниковых газов, которые он создает в процессе ежедневной деятельности) и внести небольшие изменения, которые позволят его сократить. Изменения нашего отношения к потреблению и сложение всех отдельных действий, направленных на это, могут оказать большой кумулятивный эффект. Каждый из нас по отдельности создает маленький углеродный след, но если взять сразу всех, то цифры получатся гораздо значительнее.

ИИ повысит эффективность метеорологии и климатологии

Это именно те вопросы, в решении которых на ИИ возлагаются большие надежды. Многие из самых значительных последствий изменения климата в ближайшие десятилетия будут связаны с очень сложными естественными системами, такими как изменение динамики облачного или ледяного покрова. Точное моделирование этих процессов поможет ученым более эффективно прогнозировать экстремальные погодные условия (например, ураганы и засухи), что в свою очередь поможет государствам разработать методы защиты от наихудших последствий этих явлений.

Искусственный интеллект поможет с геоинженерией

Если мы сможем разработать способы, позволяющие сделать облачный покров нашей планеты более отражающим или вообще создадим искусственные облака на базе специальных аэрозолей, то сможем отражать от Земли больше солнечного света. На данном этапе этот вариант использования ИИ среди всех представленных выше является наиболее спекулятивным, однако на него тоже возлагаются большие надежды, по крайней мере со стороны некоторых ученых. ИИ может в этом помочь, однако авторы доклада отмечают, что этот метод использования искусственного интеллекта – вопрос очень далекой перспективы, который потребует кооперации всех правительств мира. Но данный вопрос требует серьезного разбирательства. С этой позицией согласны, например, специалисты канадского Университета Уотерлу, которые, считают, что это неразумный подход к вопросу геоинженерии может начать третью мировую войну.

Обсудить статью можно в нашем Telegram-чате.





Оставить комментарий

Ваш email нигде не будет показанОбязательные для заполнения поля помечены *

*

x

Это интересно

Американцы проведут полномасштабные испытания боевых роботов

Пока мы говорим в основном о разведывательных самолетах и дронах-беспилотниках. Уже сегодня различные виды беспилотной и дистанционно управляемой техники успешно используются вооруженными силами во всем мире. При этом «дебют» таких боевых машин в рядах армии может состояться уже совсем скоро, ...

Упадет ли этой осенью астероид на Землю?

Падение такого небесного тела в глобальном масштабе конечно не нанесет существенных проблем, но в локальном, например, упав на город, такой камень способен натворить много бед. С июня этого года весь Интернет буквально кипит новостями о том, что на Землю этой ...