Tiede- ja datatieteelliset yritykset käyttävät tekoälyä ympäristön suojeluun ja ilmastonmuutoksen torjuntaan

Kun maailman maat yrittävät keksiä ja toteuttaa ratkaisuja kasvavaan ilmastonmuutoksen uhkaan, lähes kaikki vaihtoehdot ovat päällä. Uusiutuvien energianlähteiden sijoittaminen ja päästöjen vähentäminen maailmanlaajuisesti ovat hallitsevia strategioita, mutta tekoälyn käyttäminen voi auttaa vähentämään ilmastonmuutoksen aiheuttamia vahinkoja. Live Mintin mukaan tekoälyalgoritmit voivat auttaa luonnonsuojelijoita rajoittamaan metsänhakkuita, suojella haavoittuvia eläinlajeja ilmastonmuutoksen vaikutuksilta, taistella salametsästystä vastaan ja seurata ilmansaasteita.

Tiedeyritys Gramener on käyttänyt koneoppimista arvioimaan pingviinien määrää Antarktiksen pingviinikolonioiden kautta kameransanien ottamien kuvien analysoimalla. Pingviinikolonioiden koko Antarktiksessä on vähentynyt dramaattisesti viimeisen vuosikymmenen aikana ilmastonmuutoksen vaikutuksesta. Auttaakseen luonnonsuojeluryhmiä ja tutkijoita analysoimaan antarktisten pingviinien kuvadataa, Gramener käytti konvoluutioneuraaliverkkoja puhdistamaan dataa, ja kun data oli puhdas, se asennettiin Microsoftin datatieteelliseen virtuaalikoneeseen. Gramenerin kehittämä malli käyttää pingviinien tiheyttä kuvissa saadakseen arviot pingviinipopulaatiosta nopeammin ja luotettavammin. Gramener on käyttänyt samanlaista tekniikkaa myös arvioimaan lohikantoja eri joissa.

LiveMintin mukaan on olemassa muitakin eläinsuojeluun liittyviä hankkeita, jotka hyödyntävät tekoälyä, kuten Elephant Listening Project, jonka on suunnitellut Conservation Metrics. Afrikan elefanttipopulaatiot ovat kärsineet laittomasta salametsästyksestä. Hanke käyttää koneoppimisalgoritmeja tunnistamaan elefanttien äänet ja erottamaan ne muiden eläinten äänistä. Kouluttamalla koneoppimismalleja tunnistamaan yksilöllisiä äänimalleja ja käyttämällä tietoja antureista, jotka on sijoitettu elefanttien elinalueille, tutkijat voivat kehittää järjestelmän, joka varoittaa heitä mahdollisesta salametsästyksestä tai metsänhakkuista. He voivat luoda järjestelmän, joka kuuntelee esimerkiksi ajoneuvoja, ääniä tai aseita, ja jos nämä äänet havaitaan, varoitukset voidaan lähettää viranomaisille.

Koneoppimisalgoritmeja voidaan myös käyttää ennustamaan vahinkoa, jonka voimakkaat sääilmiöt, kuten ukkoset ja trooppiset pyörremyrskyt, voivat aiheuttaa. Esimerkiksi IBM on tuottanut uuden korkearesoluutionen sääennustemallin, jolla voidaan seurata mahdollisesti vahingollisia sääilmiöitä.

Jaspreet Bindra, kirjailija ja asiantuntija digitaalisista muutoksista kertoi LiveMintille, että koneoppiminen on välttämätöntä ilmastonmuutoksen aiheuttamien muutosten seuraamiseksi. Bindra selitti:

”Ilmastonmuutos on muuttanut ilmastoennusteen tapaa. Tekoälyllä on tärkeä rooli, koska se tekee asioita nopeammin. Tämä vaatii paljon laskentatehoa, ja tulevaisuudessa kvanttitietokoneet saattavat olla tärkeitä.”

Blue Sky Analytics, joka on sijoittunut Intian Gurugramiin, on toinen esimerkki tekoälyalgoritmien käytöstä ympäristön suojeluun. Blue Sky Analyticsin kehittämä sovellus käytetään teollisuuspäästöjen ja ilmanlaadun seuraamiseen. Data kerätään ja analyysoidaan satelliittidataa ja maanpinnan antureita käyttämällä.

Ilmastonmuutoksen ja sen vaikutusten, kuten salametsästysten ja saasten, tutkimiseen vaaditaan suuri määrä laskentatehoa. Kalifornian yliopisto yrittää nopeuttaa tutkimusta jakamalla laskentaa älypuhelimien ja tietokoneiden avulla. Tämä joukkorahoitusprojekti on nimeltään BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Ne, jotka haluavat osallistua joukkorahoitettuun data-analyysiin, voivat asentaa BOINC-ohjelmiston valitsemalleen laitteelle, ja kun laite ei ole käytössä, käytettävissä olevat CPU- ja GPU-resurssit hyödynnetään laskutoimituksiin. BOINC-projekti on tärkeä osa ilmastonmuutoksen tutkimusta ja torjuntaa.