חברות מדעי הנתונים משתמשות בבינה מלאכותית כדי להגן על הסביבה ולהילחם בשינויי אקלים

כאשר מדינות העולם מנסות להמציא וליישם פתרונות לאיום הגדל של שינויי אקלים, כמעט כל אפשרות נמצאת על הפרק. השקעה במקורות אנרגיה מתחדשים והפחתת פליטות ברחבי העולם הן האסטרטגיות הדומיננטיות, אך שימוש בבינה מלאכותית יכול לעזור להפחית את הנזק שנגרם על ידי שינויי אקלים. כפי שדווח על ידי Live Mint, אלגוריתמים של בינה מלאכותית יכולים לעזור לשומרי טבע להגביל את כריתת היערות, להגן על מינים פגיעים של בעלי חיים מפני שינויי אקלים, להילחם בציד בלתי חוקי ולפקח על זיהום האוויר.

חברת המדעי הנתונים Gramener השתמשה בלמידת מכונה כדי לעזור לקבל הערכות של מספר המושבות של פינגווינים ברחבי אנטארקטיקה על ידי ניתוח תמונות שצולמו על ידי מלכודות מצלמה. גודל המושבות של פינגווינים באנטארקטיקה הצטמצם באופן דרמטי במהלך העשור האחרון, והושפע משינויי אקלים. כדי לעזור לקבוצות שימור ומדענים לנתח נתוני תמונות של פינגווינים אנטארקטיים, Gramener השתמשה ברשתות עצביות מרוכזות כדי לנקות את הנתונים, וכאשר הנתונים היו נקיים הם הופעלו דרך מכונת המדעי הנתונים הווירטואלית של Microsoft. המודל שפותח על ידי Gramener משתמש בצפיפות הפינגווינים בתמונות שצולמו כדי להשיג הערכות של אוכלוסיית הפינגווינים במהירות ובאופן יותר אמין. Gramener השתמשה בטכניקות דומות כדי להעריך את אוכלוסיית הסלמון בנהרות שונים.

כפי שדווח על ידי LiveMint, ישנם פרויקטים אחרים לשימור בעלי חיים שמשתמשים בבינה מלאכותית, כגון פרויקט ההאזנה לפילים שתוכנן על ידי Conservation Metrics. אוכלוסיות הפילים ברחבי אפריקה סובלות מציד בלתי חוקי. הפרויקט משתמש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי לזהות את קולות הפילים, ולהבדילם מקולות של בעלי חיים אחרים. על ידי אימון מודלים של למידת מכונה לזהות דפוסים ייחודיים של קולות ואז שימוש בנתונים מחיישנים שהופצו ברחבי בית הגידול של הפילים, החוקרים יכולים לפתח מערכת שמתריעה על ציד בלתי חוקי או כריתת יערות. הם יכולים להיות בעלי מערכת שמאזינה לדברים כמו כלי רכב, קולות או רובים, ואם קולות אלו מזוהים, אזניות יישלחו לרשויות.

אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים גם לשמש לחזות את הנזק שיכול להיגרם על ידי אירועים מזג אוויר קשים כמו סופות רעמים וציקלונים טרופיים. למשל, IBM הפיקה מודל תחזית אטמוספירי ברזולוציה גבוהה חדשה שנועד לעקוב אחר אירועי מזג אוויר פוטנציאלית מזיקים.

Jaspreet Bindra, מחבר הספר The Tech Whisperer ומומחה להתמסדות דיגיטלית הסביר ל-LiveMint שלמידת מכונה היא חשובה כדי לעמוד בקצב השינויים שגורמים על ידי שינויי אקלים. Bindra הסביר:

“ההתחממות הגלובלית שינתה את הדרך בה מבוצעים מודלים של אקלים. שימוש ב-AI/ML הוא חשוב מאוד, משום שזה יגרום לדברים לקרות מהר יותר. כל זה ידרוש הרבה כוח מחשוב, והלאה, מחשבים קוונטיים עשויים לשחק תפקיד חשוב.”

Blue Sky Analytics, הממוקמת בגורגאון, הודו, היא דוגמה נוספת לשימוש באלגוריתמים של למידת מכונה כדי להגן על הסביבה. יישומון שפותח על ידי Blue Sky Analytics משמש לפקח על פליטות תעשייתיות ואיכות האוויר בכלל. נתונים נאספים וננתחים דרך נתוני לוויין וחיישנים ברמת הקרקע.

זה דורש כוח מחשוב משמעותי כדי לנתח ולהבין את ההשפעות הסביבתיות של בעיות כמו שינויי אקלים, ציד, זיהום. UC Berkeley מנסה להאיץ את המחקר על ידי הקהלת חישוב נתונים סביבתיים באמצעות טלפונים חכמים ומחשבים. פרויקט ההקהלה נקרא BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). מי שרוצה לסייע בניתוח נתונים המבוזר צריך רק להתקין את תוכנת BOINC על מכשיר נבחר, וכאשר המכשיר לא בשימוש, משאבי CPU ו-GPU הזמינים יינצלו כדי לבצע חישובים.