Как нейросети помогают в борьбе с изменением климата

Фото: Unsplash
Фото: Unsplash
Системы искусственного интеллекта критикуют за высокое потребление энергии. Однако у этой технологии также есть потенциал в поиске решений для борьбы с последствиями изменения климата

А в чем тренд?

Под влиянием антропогенных факторов в атмосфере растет концентрация парниковых газов. В результате мы наблюдаем глобальное потепление — это повышение средней температуры на Земле, основной причиной которого является деятельность человека. Оно наблюдается с конца XIX века, а его скорость постоянно увеличивается. Если потепление не остановить, то планету ждут негативные последствия: часть прибрежных городов исчезнет, голодающих людей станет намного больше, начнутся войны за жизненно важные ресурсы. Поэтому борьба с ним — устойчивый тренд нашего столетия. Справиться с глобальным потеплением человечеству поможет ИИ.

ИИ для борьбы с глобальным потеплением

Чтобы предотвратить последствия изменения климата, следует предпринять ряд мер. К ним относятся определение источников вредных выбросов, использование возобновляемых источников энергии, прогнозирование наводнений, лесных пожаров и другие.

Исследовательница Лакшми Бабу Сахир из Университета Англии Раскина изучает, как именно можно использовать ИИ для противостояния глобальному потеплению. Она выделяет четыре основных направления: энергетика, транспорт, сельское хозяйство и прогнозирование стихийных бедствий.

Фото:Unsplash
Социальная экономика Как бороться с тревожностью из-за искусственного интеллекта

Энергетика

ИИ способен сократить негативные последствия этой сферы за счет более точного прогнозирования спроса и предложения. Нейросети способны выявить закономерности в том, как и когда люди используют электричество. Также можно предсказать объем энергии, выработанной с помощью чистых источников — солнечных батарей и ветрогенераторов. Эти данные могут помочь в более эффективном использовании электричества.

Оценивая количество полученнойиз зеленых источников энергии , ИИ способен спланировать наиболее «выгодное» время для стирки белья или зарядки электромобиля. В промышленных масштабах ИИ поможет операторам электросетей предупреждать и сокращать случаи сбоев в работе энергосистем.

Иранские ученые использовали ИИ для прогнозирования энергопотребления исследовательского центра. Учитывалась наполняемость здания, его структура и местные погодные условия. На основе полученных данных специалисты разработали алгоритмы, которые позволили снизить энергопотребление на 35%.

Фото:Freepik
Зеленая экономика Тепловые насосы и биотопливо: рынок электроэнергии через 30 лет

Транспорт

На транспорт приходится около 20% глобальных выбросов CO2. Модели искусственного интеллекта могут составлять экологичные варианты поездок, советуя водителям маршруты с наименьшим количеством пробок и непрерывным движением. Это позволит снизить выбросы выхлопных газов.

Кроме того, ИИ может пригодиться и для поездок на электромобилях. В 2021 году шведские исследователи предложили систему на основе ИИ, которая прокладывает маршруты для электромобилей с минимальным потреблением энергии. Для этого система учитывала такие характеристики, как скорость машин и расположение пунктов зарядки.

Фото:Freepik
Индустрия 4.0 Как беспилотный электрический транспорт меняет логистическую отрасль

Сельское хозяйство

Ряд научных работ продемонстрировали, что более эффективные методы ведения сельского хозяйства могут сократить негативные последствия для экологии. ИИ способен разработать план экономичного использования площадей и удобрений.

Исследование ученых из Стэнфордского университета еще в 2017 году показало, что продвинутые модели ИИ могут предсказывать урожайность сои на уровне отдельных округов. Такой результат стал возможным благодаря использованию изображений со спутников для анализа и отслеживания роста сельскохозяйственных культур. Предсказание неурожая поможет планировать альтернативные способы закупки продовольствия.

Фото:Freepik
Индустрия 4.0 Аграрии будущего: как «цифра» изменит сельское хозяйство

Управление стихийными бедствиями

ИИ вносит вклад в прогнозирование и ликвидацию последствий стихийных бедствий. Например, модель ИИ, предложенная группой международных ученых в 2021 году, изучила изображения с беспилотников, чтобы предсказать ущерб от наводнений в бассейне реки Инд в Пакистане.

В результате лесных пожаров в атмосферу попадают частицы дыма. Такое загрязнение воздуха способствует усилению парникового эффекта. Предотвращать пожары можно с помощью технологий искусственного интеллекта. Технологическая компания Overstory AI с помощью ИИ обрабатывает спутниковые снимки и климатические данные. В результате проект помогает обнаружить очаги возгорания, чтобы оперативно их ликвидировать.

Обновлено 01.03.2024
Главная Лента Подписаться Поделиться
Закрыть