Наука 2019-07-09 15:23 Катерина Койдан
  ▪  

Штучний інтелект у боротьбі з кліматичними змінами

Фахівці зі штучного інтелекту мають багато ідей щодо того, як новітні технології можуть протидіяти кліматичним змінам.
Шалений розвиток штучного інтелекту протягом останніх років змусив багатьох задуматися про те, як ця технологія може допомогти у боротьбі з однією з найбільших загроз сьогодення – кліматичними змінами.

 

Отже, за роботу взялась велика група вчених, до складу якої ввійшли найкращі фахівці у галузі штучного інтелекту – як науковці, так і топ-менеджери кількох технічних гігантів. І ось, нещодавно вони представили дуже ґрунтовну наукову роботу, де розглядається 13 сфер, в яких алгоритми штучного інтелекту можуть допомогти людству у протидії кліматичним змінам.

 

Серед запропонованих вченими шляхів застосування штучного інтелекту для протидії глобальному потеплінню є як такі, що можуть бути втілені вже найближчим часом, так і ті, результати від яких можна буде побачити не раніше 2040 року. Декілька рекомендацій взагалі виглядають дуже футуристично і ризиковано, але можливо й вони стануть в нагоді, якщо інші кроки не дадуть бажаних результатів.

 

Читайте також: Зміна клімату та українська перспектива

 

Тож, давайте розглянемо найбільш цікаві пропозиції фахівців щодо протидії кліматичним змінам за допомогою штучного інтелекту.

 

Електроенергетичні системи. Штучний інтелект називають новою електрикою через величезний потенціал цієї технології змінити багато різних галузей. Цікаво, що саме система постачання електроенергії є однією з тих галузей, яку штучний інтелект може трансформувати вже найближчим часом.

 

На сьогодні, електроенергетичні системи відповідають за близько чверть усіх викликаних людиною викидів парникових газів. Технології машинного навчання можуть допомогти зменшити обсяги викидів від систем виробництва електроенергії шляхом прискорення розвитку чистих енергетичних технологій, покращення прогнозів щодо попиту на енергію та обсягів генерації чистої енергії, а також через загальну оптимізацію системи управління та моніторингу за виробництвом електроенергії.

 

Транспортування. Транспортний сектор відповідальний за чверть усіх викидів вуглецю, і наразі не демонструє жодних тенденцій до зменшення обсягів викидів. Дві третини транспортних викидів генерується через подорожі автомобільними шляхами. При цьому авіаперевезення показують найбільшу інтенсивність викидів та найбільш швидке зростання.

 

Читайте також: Зміна клімату: нові можливості?

 

За допомогою технологій штучного інтелекту ми можемо покращити саму будову транспортних засобів, побудувати більш продуману інфраструктуру, оптимізувати графік руху громадського транспорту, допомогти у розвитку системи, де автомобілі знаходитимуться у спільному користуванні, перенести частку перевезень з автошляхів на залізничне сполучення, яке є найбільш ефективним з точку зору викидів парникових газів.

 

ЖКГ. Енергія, що використовується будівлями, відповідальна за дуже значну частку викидів. При цьому, реалізувавши декілька відносно легких у впровадженні рішень, можна знизити частку викидів від будівель на 90%.

 

Технології штучного інтелекту можуть забезпечити критичні інструменти як для управління енергоспоживанням окремих будівель, так і для формування політики енергоефективності цілих міст. Різноманітні техніки машинного навчання можуть допомогти розробити рішення, що будуть найбільш ефективними для конкретних будівель, а також забезпечити впровадження цих рішень за допомогою відповідних «розумних» систем. На рівні урбаністичного планування, нейромережі здатні зібрати та обробити величезні масиви даних для прийняття більш поінформованих рішень в процесі розбудови міст.

 

Виробництво. Промислове виробництво, логістика та будівельні матеріали є головними причинами викидів, які важко усунути. На щастя дослідників штучного інтелекту, промисловий сектор витрачає мільярди доларів щорічно на збір даних щодо діяльності заводів, фабрик та логістичних систем. Такі обсяги інформації стали доступними і завдяки впровадженню нових механізмів збору даних через QR-коди та розпізнавання зображень.

 

Читайте також: Без паніки: кліматичні зміни можуть виявитися корисними для сільського господарства

 

Отож, завдяки доступності великих обсягів даних та доступу до хмарного середовища для збереження та обробки інформації, промисловість може стати ідеальним місцем для демонстрації позитивного ефекту машинного навчання на кліматичні зміни. Робота фахівців зі штучного інтелекту може потенційно зменшити глобальні викиди шляхом спрощення ланцюгів поставок, покращення якості продукції, прогнозування поломок, а також оптимізації систем опалення та охолодження.

 

Сільське господарство. Парникові гази викидаються не лише двигунами та заводами – значна частка шкідливих викидів є продуктом діяльності фермерських господарств. У сучасному сільському господарстві переважає практика вирощування однієї культури на великій ділянці землі. Такий підхід полегшує фермерам управління своїм господарством, але одночасно призводить до зменшення поживних речовин у ґрунті і відповідно, зменшення його продуктивності. Як наслідок, багато фермерів починають активно використовувати добрива на основі азоту, які можуть перетворюватись в закис азоту – парниковий газ, що є в 300 разів потужнішим за діоксид вуглецю.

 

Алгоритми штучного інтелекту можуть допомогти фермерам ефективніше поєднувати різні культури, краще прогнозувати, коли варто саджати ті чи інші культури, а також які культури допоможуть відновити родючість ґрунту, і відповідно, зменшити потребу у добривах.

 

Читайте також: Для клімату гра скінчилась

 

До того ж, технології штучного інтелекту можуть бути використані для:

  • створення нових низьковуглецевих матеріалів на заміну сталі та бетону;
  • своєчасного передбачення екстремальних погодних умов для відповідного реагування;
  • моніторингу вирубки лісів через супутникові зображення;
  • трансформації природніх хмар або створення штучних хмар за допомогою аерозолів для того, щоб більше сонячного тепла відбивати назад у космос.

 

Нарешті, новітні технології здатні надати користувачам більше інструментів для зменшення власного вуглецевого сліду. Різноманітні додатки на смартфоні або інші інструменти можуть розраховувати індивідуальний внесок користувачів у сукупні обсяги парникових викидів і надавати практичні рекомендації щодо зменшення цього внеску, наприклад через зниження споживання м’яса, використання громадського транспорту замість власного автомобіля, економне споживання електроенергії у власному будинку або в офісі тощо.