ДеепМинд Винд Предицтионс: 4 Ваис А.И. Спашава животну средину управо сада

Људска активност на Земљи је штетно утицала на Земљину климу, што је довело до отапања читавих нација, изумирања животиња и потенцијално нестанка облака. Али постоји могућност да се озбиљност климатских промјена може ублажити, ако дјелујемо брзо и искористимо друга људска открића: умјетну интелигенцију.

Гоогле-ов А.И. подружница ДеепМинд је ове седмице најавила своје најновије достигнуће, користећи стројно учење како би енергију вјетра учинили вриједнијом у електричну мрежу. Алгоритам компаније је био у стању да предвиди колику ће снагу његове ветротурбине генерисати 36 сати раније, објашњава компанија у посту на блогу. То би омогућило вјетроелектранама да поуздано испоруче тачне количине енергије како би задовољиле потрошњу електричне енергије.

ДеепМинд је применио свој А.И. до 700 мегавата снаге ветра на средњем западу. Алгоритам је обучен о временским прогнозама и прошлим подацима о турбинама да би се предвидјела излазна снага. Гоогле је изјавио да је његов напор побољшао вриједност ових вјетроелектрана за 20 посто.

Давање вјетроелектрана способностима да доносе одлуке засноване на подацима је мали корак ка смањењу зависности од угља и фосилних горива. А.И. има велики потенцијал да пружи научницима, фармерима и инжењерима боље разумевање ефеката климатских промена и обрађује огромне скупове података у трен ока. Може уочити обрасце у којима људи у почетку виде само збркане бројеве, а могу пружити прецизне информације које научници требају да одлучно дјелују.

Институција Броокингс и Свјетски економски форум објавили су извјештаје о томе како А.И. може се искористити да би се смањио утјецај климатских промјена на растуће вријеме, а многе од њих су у одређеној мјери већ имплементиране.

4. Велики подаци временске прогнозе чине соларне панеле још кориснијим

Гооглеова најава је почетак паметне дистрибуције енергије која ће ветар и соларне фарме учинити великим играчима у глобалној електроенергетској мрежи. Расположиви подаци о временској прогнози могу се користити за прецизну процјену колико ће вјетра експлодирати и колико ће бити сунчано у било којем дану.

ДеепМинд је примјер како се то може користити за вјетроелектране, а Давид Вицтор, копредсједавајући Цросс-Броокингс иницијативе за енергију и климу, даје примјер како се може користити за соларну енергију.

"Боља предвиђања за дан унапријед и сат унапријед, како облаци и друге временске формације утичу на соларну производњу", пише он. "Боље прогнозе могу олакшати и повећати добит за соларне генераторе да учествују на тржиштима електричне енергије."

3. Моделирање климе нуди изузетно дугорочне прогнозе

Научници временске и климатске области стално прикупљају податке о томе шта је то и шта ће бити погођено променом климе на Земљи. Стање озонског омотача, пораст нивоа мора и температура светских океана су мукотрпно праћени и објављени. А.И. могу узети те бројке и претворити их у алате.

Алгоритми машинског учења хране офф бројеве, и више података тих алгоритама имају, више предвиђања могу направити и више скривених образаца може бити откривена. Обједињавање доступних климатских података може створити смјернице које ће омогућити научницима, инжењерима и свакодневним људима да знају шта треба прво учинити како би се успориле климатске промјене.

Извештај ВЕФ-а наводи да је коришћење А.И. Стварање модела података може помоћи стручњацима да схвате што је тренутно највиши приоритет и да грађанима пруже боље разумијевање о томе како су лоше климатске промјене.

„Скупови података су захтијевали значајну рачуналну снагу високих перформанси и ограничили приступачност и употребљивост за научне заједнице и заједнице које доносе одлуке“, наводи ВЕФ. “А.И. може ријешити ове изазове, повећавајући и перформансе временског и климатског моделирања, и чинећи га приступачнијим и употребљивијим за доношење одлука. ”

3. Подаци о усјеву у реалном времену информисаће будуће фармере

Невероватна способност А.И. да анализира кроз готово бескрајне количине бројева могла би се искористити да се постигне аутономна пољопривреда. Геолошки подаци могу да кажу алгоритме који се могу узгајати у било којој области и да се подаци о усевима у реалном времену могу прикупити да би се откриле било какве проблеме током раста.

Пољопривредна индустрија већ доминира машинама и једног дана може бити потпуно управљана машинама. Овим роботима би могли управљати алгоритми машинског учења који стално проверавају податке о земљишту, здрављу биљака и временским приликама.

То ће захтијевати велика побољшања аутономије возила и спајање тона података. Међутим, ВЕФ тврди да потпуно аутономне фарме нису претјеране.

“А.И. то би омогућило фармама да постану скоро потпуно аутономне ”, наводи се у саопштењу. "Пољопривредници ће моћи симбиотски да узгајају различите усеве, користећи АИ да уоче или предвиде проблеме и да предузму одговарајуће корективне акције путем роботике"

1. Заштита оскудних залиха воде у сувим регионима

Екстремни временски утицаји климатских промјена довели су до дуготрајних суша и пожара. Осигурање да заједнице погођене овим људским катастрофама имају адекватну свјежу воду је кључно и А.И. то може да се деси.

Користећи податке са кућних водомјера повезаних са интернетом, алгоритми могу открити који дијелови свијета требају највише ресурса. Систем би онда могао преусмјерити више воде на подручја која пролазе кроз суше како би се осигурало да се ресурси распореде тамо гдје су нам најпотребнији.

ВЕФ је сугерисао да би се ово могло остварити спајањем ИОТ технологије за прикупљање података из домова, машинског учења за обраду тих података и блоцкцхаин технологије за децентрализацију водних ресурса.