データサイエンス企業がAIを利用して環境を保護し、気候変動と戦う

地球の国々が気候変動の脅威に対して解決策を発明し、実施しようとしている間、ほぼすべての選択肢が検討されています。再生可能エネルギー源への投資と地球規模での排出量の削減が主な戦略ですが、人工知能を利用することで気候変動による被害を軽減することができます。 Live Mintによると、人工知能アルゴリズムは、カメラトラップで撮影された画像を分析することで、森林破壊を制限し、気候変動から動物を保護し、密猟を防ぎ、空気汚染を監視するのに役立ちます。

データサイエンス企業のGramenerは、機械学習を使用して、カメラトラップで撮影された画像を分析することで、南極大陸全体のペンギンの群れの数を推定しています。南極大陸のペンギンの群れの規模は、過去10年間で気候変動の影響により大きく減少しています。Gramenerは、南極ペンギンの画像データを分析するために、畳み込みニューラルネットワークを使用してデータをクリーン化し、データをMicrosoftのデータサイエンス仮想マシンにデプロイしました。Gramenerによって開発されたモデルは、画像内のペンギンの密度を使用して、ペンギンの個体数をより迅速かつ信頼性高く推定します。Gramenerは、同様の技術を使用して、さまざまな川でのサケの個体数を推定しました。

LiveMintによると、他の動物保護プロジェクトでもAIが使用されています。たとえば、Conservation Metricsによって設計されたElephant Listening Projectがあります。アフリカのゾウの個体数は、密猟の影響で苦しんでいます。このプロジェクトでは、ゾウの鳴き声を識別するために機械学習アルゴリズムを使用し、他の動物が出す音と区別します。ゾウの生息地に分布するセンサーからのデータを使用して、機械学習モデルをトレーニングすることで、研究者は、密猟や森林破壊の可能性に応じて警報を送信するシステムを開発できます。車両、音、銃声などの音を検知して、当局に警報を送信するシステムを構築できます。

機械学習アルゴリズムは、雷雨や台風などの激しい天候による被害を予測するために使用することもできます。たとえば、IBMは、潜在的に被害をもたらす天候イベントを追跡するための新しい高解像度の大気予測モデルを開発しました。

Jaspreet Bindra、The Tech Whispererの著者であり、デジタル変革の専門家は、LiveMintに語った、気候変動の変化に追いつくために機械学習が必要であると説明しています。Bindraは次のように述べています。

「地球温暖化は、気候モデリングの方法を変えました。AI/MLを使用することは非常に重要です。これにより、より迅速に進展することができます。すべてのこれらの作業には大量の計算能力が必要であり、将来的には量子コンピューターが重要な役割を果たす可能性があります。」

インドのグルグラムに拠点を置くBlue Sky Analyticsは、機械学習アルゴリズムを使用して環境を保護するもう一つの例です。Blue Sky Analyticsによって開発されたアプリケーションは、産業排出量と一般的な空気質を監視するために使用されます。衛星データと地上レベルのセンサーからのデータを収集して分析します。

気候変動、密猟、汚染などの環境への影響を分析して理解するには、膨大な量の計算能力が必要です。UC Berkeleyは、スマートフォンとPCを使用したクラウドソーシングで環境データの計算を加速しようとしています。クラウドソーシングプロジェクトは、BOINC（Berkley Open Infrastructure for Network Computing）と呼ばれています。クラウドソーシング分析を支援したい人は、BOINCソフトウェアを選択したデバイスにインストールし、デバイスが使用されていないときに利用可能なCPUとGPUリソースを使用して計算を実行します。