DeepMind Vēja prognozes: 4 veidi A.I. Vai vides glābšana ir tūlīt

Cilvēka darbība uz Zemes ir nelabvēlīgi ietekmējusi Zemes klimatu, kas ir novedis pie visu tautu izkausēšanas, dzīvnieku izzušanas un, iespējams, mākoņu izzušanas. Taču pastāv iespēja, ka klimata pārmaiņu smagumu var mazināt, ja mēs rīkosimies ātri un izmantosim citus cilvēka izgudrojumus: mākslīgo intelektu.

Google Londona, A.I. filiāle DeepMind šonedēļ paziņoja par savu pēdējo sasniegumu, izmantojot mašīnu mācības, lai palīdzētu vēja enerģijai padarīt vērtīgāku elektrotīklu. Uzņēmuma algoritms spēja prognozēt, cik daudz jaudas, ko vēja turbīnas radīs 36 stundas pirms laika, uzņēmums paskaidro bloga ziņojumā. Tas ļautu vēja parkiem droši piegādāt precīzu enerģijas daudzumu, lai apmierinātu elektroenerģijas pieprasījumu.

DeepMind izmantoja savu A.I. līdz 700 megavatiem vēja enerģijas jaudas Midwest. Algoritms tika apmācīts par laika prognozēm un agrākiem turbīnas datiem, lai prognozētu jaudu. Google paziņoja, ka tās centieni šo vēja parku vērtību palielināja par “20 procentiem”.

Vēja saimniecību spēja pieņemt lēmumus par datiem ir neliels solis, lai samazinātu atkarību no oglēm un fosilo kurināmo. A.I. tai ir liels potenciāls, lai dotu zinātniekiem, lauksaimniekiem un inženieriem labāku izpratni par klimata pārmaiņu ietekmi un apstrādātu milzīgus datu kopumus acu mirklī. Tā var uzrādīt modeļus, kuros cilvēki vispirms redz tikai sagrozītus skaitļus, un tas var sniegt precīzu informāciju, kas zinātniekiem ir jārīkojas izlēmīgi.

Brookings iestāde un Pasaules ekonomikas forums publicēja ziņojumus par to, kā A.I. var izmantot, lai nesen samazinātu klimata pārmaiņu ietekmi, un daudzi no tiem jau ir īstenoti zināmā mērā.

4. Laika prognozes lielie dati padara saules paneļus izdevīgākus

Google paziņojums ir viedo enerģijas sadales sākums, kas padarīs vēja un saules saimniecības lielos spēlētājus globālajā elektrotīklā. Plaši pieejamus laika prognozes datus var izmantot, lai precīzi novērtētu, cik daudz vēja trieciens un cik saulains tas būs jebkurā konkrētā dienā.

DeepMind ir piemērs tam, kā to varētu izmantot vēja parkiem, un Deivids Viktors, Enerģētikas un klimata iniciatīvas iniciatīva, ir piemērs tam, kā to varētu izmantot saules enerģijai.

„Labākas dienas uz priekšu un stundas prognozes par to, kā mākoņi un citi laika apstākļi ietekmē saules enerģiju,” viņš raksta. „Labākas prognozes var padarīt saules enerģijas ģeneratoru vieglāku un ienesīgāku dalību elektroenerģijas tirgos.”

3. Klimata modelēšana piedāvā ārkārtīgi ilgtermiņa prognozes

Laika apstākļi un klimata zinātnieki pastāvīgi vāc datus par to, kas ir un ko ietekmēs mainīgie klimatiskie apstākļi. Ozona slāņa stāvoklis, jūras līmeņa paaugstināšanās un pasaules okeānu temperatūra ir rūpīgi izsekoti un publicēti. A.I. var ņemt šos skaitļus un pārveidot tos par instrumentiem.

Mašīnmācības algoritmi izslēdz numurus, un, jo vairāk datu ir šiem algoritmiem, jo ​​vairāk var izdarīt prognozes un var atrast vairāk slēptus modeļus. Šodien pieejamo klimata datu apvienošana var radīt vadlīnijas, lai zinātnieki, inženieri un ikdienas cilvēki zinātu, kas ir jādara vispirms, lai palēninātu klimata pārmaiņas.

WEF ziņojumā norādīts, ka, izmantojot A.I. lai izveidotu datu modeļus, var palīdzēt eksperti saprast, kas šobrīd ir visaugstākā prioritāte, un sniegt pilsoņiem labāku izpratni par to, cik slikta ir klimata pārmaiņas.

“Datu kopas ir pieprasījušas ievērojamu augstas veiktspējas skaitļošanas jaudu un ierobežojušas pieejamību un lietojamību zinātnes un lēmumu pieņemšanas sabiedrībām,” norāda WEF. “A.I. var atrisināt šīs problēmas, palielinot gan laika apstākļu, gan klimata modelēšanas efektivitāti, padarot to pieejamāku un izmantojamāku lēmumu pieņemšanai. ”

3. Reālā laika kultūraugu dati informēs nākotnes lauksaimniekus

A.I. neticamo spēju analizēt gandrīz bezgalīgu skaitļu skaitu varētu izmantot, lai panāktu autonomu lauksaimniecību. Ģeoloģiskie dati var pateikt algoritmus, ko var audzēt jebkurā konkrētā apgabalā, un reālā laika kultūraugu datus var savākt, lai atklātu jebkādas problēmas augšanas laikā.

Lauksaimniecībā jau dominē mašīnas, un vienu dienu to varēs pilnībā vadīt mašīnas. Šos robotus varētu vadīt mašīnu mācību algoritmi, kas pastāvīgi pārbauda augsnes, augu veselības un laika apstākļu datus.

Tas prasīs milzīgus transportlīdzekļu autonomijas uzlabojumus un tonnu datu saskaņošanu. Taču WEF apgalvo, ka pilnībā autonomas saimniecības nav tālu iegūtas.

“A.I. varētu ļaut saimniecībām kļūt gandrīz pilnīgi autonomām, ”tā norāda. „Lauksaimnieki var izaudzēt dažādas kultūras simbiotiski, izmantojot AI, lai atklātu vai prognozētu problēmas un veiktu atbilstošus koriģējošus pasākumus, izmantojot robotu”

1. Ierobežotu ūdens piegāžu aizsardzība sausos reģionos

Klimata pārmaiņu ārkārtējie laika apstākļi ir izraisījuši ilgstošus sausumus un ugunsgrēkus. Ļoti svarīgi ir nodrošināt, lai kopienām, kuras skārušas šīs cilvēka izraisītās katastrofas, būtu pietiekams saldūdens, un A.I. tas var notikt.

Izmantojot interneta pieslēgtās mājas ūdens skaitītāju datus, algoritmi varēja noteikt, kādas pasaules daļas ir visvairāk nepieciešamas. Pēc tam sistēma varētu novirzīt vairāk ūdens uz teritorijām, kurās notiek sausums, lai nodrošinātu, ka tiek izmantoti resursi, kur to visvairāk vajag.

WEF ierosināja, ka to varētu realizēt, apvienojot IOT tehnoloģiju, lai savāktu datus no mājām, mašīnu mācīšanās apstrādāt šos datus un bloķētu tehnoloģiju, lai decentralizētu ūdens resursus.