Datenwissenschaftsunternehmen nutzen KI, um die Umwelt zu schützen und den Klimawandel zu bekämpfen

Während die Nationen der Erde versuchen, Lösungen für die wachsende Bedrohung des Klimawandels zu erfinden und umzusetzen, steht fast jede Option auf dem Tisch. Investitionen in erneuerbare Energiequellen und die Reduzierung von Emissionen auf der ganzen Welt sind die dominanten Strategien, aber die Nutzung künstlicher Intelligenz kann helfen, den durch den Klimawandel verursachten Schaden zu reduzieren. Wie von Live Mint berichtet, können künstliche Intelligenz-Algorithmen helfen, den Abbau von Wäldern zu begrenzen, gefährdete Tierarten vor dem Klimawandel zu schützen, Wilderei zu bekämpfen und Luftverschmutzung zu überwachen.

Das Datenwissenschaftsunternehmen Gramener hat maschinelles Lernen eingesetzt, um Schätzungen der Anzahl von Pinguinkolonien in der Antarktis zu erhalten, indem es Bilder von Kamerafallen analysiert. Die Größe von Pinguinkolonien in der Antarktis ist im Laufe des letzten Jahrzehnts dramatisch zurückgegangen, beeinflusst von dem Klimawandel. Um den Naturschutzgruppen und Wissenschaftlern zu helfen, Bilddaten von antarktischen Pinguinen zu analysieren, setzte Gramener konvolutionale neuronale Netze ein, um die Daten zu bereinigen, und nachdem die Daten bereinigt waren, wurden sie über Microsofts virtuelle Maschine für Datenwissenschaft bereitgestellt. Das von Gramener entwickelte Modell nutzt die Pinguindichte in den aufgenommenen Bildern, um Schätzungen der Pinguinpopulationen schneller und zuverlässiger zu erhalten. Gramener verwendete ähnliche Techniken auch, um Lachspopulationen in verschiedenen Flüssen zu schätzen.

Wie LiveMint berichtete, gibt es auch andere Tierartenschutzprojekte, die KI einsetzen, wie das Elephant Listening Project, das von Conservation Metrics entwickelt wurde. Elefantenpopulationen in Afrika leiden unter illegaler Wilderei. Das Projekt verwendet maschinelles Lernen, um die Stimmen von Elefanten zu identifizieren und sie von den Geräuschen anderer Tiere zu unterscheiden. Durch das Training von maschinellen Lernmodellen, um einzigartige Klangmuster zu erkennen und dann Daten von Sensoren in Elefantenhabitaten zu verwenden, können die Forscher ein System entwickeln, das sie auf potenzielle Wilderei oder Abholzung aufmerksam macht. Sie können ein System haben, das auf Dinge wie Fahrzeuge, Geräusche oder Schüsse hört und wenn diese Geräusche erkannt werden, Warnungen an die Behörden sendet.

Maschinelles Lernen kann auch verwendet werden, um den Schaden vorherzusagen, der durch schwere Wetterereignisse wie Gewitter und tropische Zyklone verursacht werden kann. Zum Beispiel hat IBM ein neues hochauflösendes atmosphärisches Vorhersagemodell entwickelt, um potenziell schädliche Wetterereignisse zu verfolgen.

Jaspreet Bindra, der Autor von The Tech Whisperer und Experte für digitale Transformationen erklärte LiveMint, dass maschinelles Lernen notwendig ist, um mit den durch den Klimawandel verursachten Veränderungen Schritt zu halten. Bindra erklärte:

„Die globale Erwärmung hat die Art und Weise verändert, wie Klimamodellierung durchgeführt wird. Die Verwendung von KI/ML ist sehr wichtig, da sie Dinge schneller machen wird. All dies erfordert eine Menge Rechenleistung und in Zukunft könnten Quantencomputer eine wichtige Rolle spielen.“

Blue Sky Analytics, mit Sitz in Gurugram, Indien, ist ein weiteres Beispiel für die Verwendung von maschinellem Lernen, um die Umwelt zu schützen. Eine von Blue Sky Analytics entwickelte Anwendung wird verwendet, um industrielle Emissionen und allgemeine Luftqualität zu überwachen. Daten werden durch Satellitendaten und Sensoren auf Bodenniveau gesammelt und analysiert.

Es erfordert eine erhebliche Menge an Rechenleistung, um die Umweltauswirkungen von Problemen wie dem Klimawandel, Wilderei, Verschmutzung zu analysieren und zu verstehen. Die UC Berkeley versucht, die Forschung durch Crowdsourcing von Umweltdaten mithilfe von Smartphones und PCs zu beschleunigen. Das Crowdsourcing-Projekt heißt BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Wer an der Crowdsourced-Datenanalyse teilnehmen möchte, muss einfach die BOINC-Software auf einem gewählten Gerät installieren und wenn das Gerät nicht verwendet wird, werden die verfügbaren CPU- und GPU-Ressourcen genutzt, um Berechnungen durchzuführen.