ພວກເຮົາຕ້ອງການຝຸ່ນບົ່ມຫຼາຍກວ່າເກົ່າເພື່ອຊ່ວຍປະຢັດໂລກ; AI & Data ສາມາດຊ່ວຍໄດ້ແນວໃດ

ໂລກມີບັນຫາຂີ້ເຫຍື້ອ – ແລະມັນຮ້າຍແຮງຂຶ້ນ ໃນມື້. ສິ່ງເສດເຫຼືອແມ່ນຄາດວ່າຈະບັນລຸ 3.4 ຕື້ໂຕນ ໃນປີ 2050 ໃນທົ່ວໂລກ, ເພີ່ມຂຶ້ນຈາກ 2 ຕື້ໃນປີ 2016. ຂີ້ເຫຍື້ອແມ່ນປະກອບສ່ວນສໍາຄັນຕໍ່ການປ່ຽນແປງດິນຟ້າອາກາດ; ການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອແມ່ນແຫຼ່ງການປ່ອຍອາຍພິດ GHG ຊັ້ນນໍາ. ແລະນັ້ນແມ່ນເຖິງແມ່ນວ່າທ່ານສາມາດຊອກຫາບ່ອນຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອໄດ້; ບາງລັດແລ້ວ ເລີ່ມໝົດ.

ຫຼາຍຄົນເບິ່ງໄປເຖິງການນຳມາຣີໄຊເຄີນເປັນການແກ້ໄຂບັນຫາມົນລະພິດຂອງພລາສຕິກ, ແຕ່ການຣີໄຊເຄີນເຮັດໃຫ້ມີຄວາມປາຖະໜາຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະການຫຸ້ມຫໍ່ພລາສຕິກ ເຊິ່ງເປັນແຫຼ່ງຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ເຕີບໃຫຍ່ໄວທີ່ສຸດ. ຫຼາຍ​ກວ່າ 90% ຂອງພລາສຕິກທັງໝົດ, “ສາມາດນຳມາໃຊ້ຄືນໄດ້” ຫຼື ບໍ່, ຈົບລົງດ້ວຍການຖິ້ມຂີ້ເຫຍື້ອ, ເຮັດໃຫ້ບັນຫາຂີ້ເຫຍື້ອຂອງພວກເຮົາຮ້າຍແຮງຂຶ້ນຕື່ມ. ສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ສິ້ນສຸດລົງເຖິງເປັນ ຈຸລິນຊີ, ສ້າງຄວາມສ່ຽງຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມແລະສຸຂະພາບຫຼາຍກວ່າເກົ່າ.

ອັນນີ້ບໍ່ສາມາດດຳເນີນຕໍ່ໄປໄດ້ຢ່າງຈະແຈ້ງ – ແລະທາງອອກອັນໜຶ່ງທີ່ສາມາດຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນປະລິມານຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ອຸດຕັນຂອງໂລກໄດ້ແມ່ນການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດການຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບອາຫານ ແລະວັດສະດຸຫຸ້ມຫໍ່. ມື້ນີ້, ເທົ່ານັ້ນ 27% ຊາວ​ອາ​ເມ​ລິ​ກາ​ໄດ້​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ໂຄງການ​ເຮັດ​ຝຸ່ນ​ບົ່ມ. ອັນນີ້ຕ້ອງປ່ຽນແປງ; ແລະມັນກໍາລັງເລີ່ມຕົ້ນທີ່ຈະ: ຄຽງຄູ່ກັບການລົງທຶນສາທາລະນະເພີ່ມຂຶ້ນໃນໂຄງສ້າງພື້ນຖານການຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ເຕັກໂນໂລຊີກ້າວຫນ້າທາງດ້ານ, ລວມທັງ AI, ມີບົດບາດຂະຫຍາຍຕົວໃນການຊ່ວຍເຫຼືອເຮັດໃຫ້ການຍ່ອຍສະຫຼາຍມີປະສິດທິພາບແລະສາມາດຈັດການພລາສຕິກທີ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ; ພັດທະນາວັດສະດຸຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້; ແລະແມ້ກະທັ້ງການຊ່ວຍປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ.

ເທັກໂນໂລຍີການຈັດລຽງດ້ວຍ AI ແລະວິໄສທັດທີ່ໃຊ້ຄອມພິວເຕີ ແລະ ການຍ່ອຍສະຫຼາຍດ້ວຍຫຸ່ນຍົນ

ເມື່ອລົດບັນທຸກສິ່ງເສດເຫຼືອມາຮອດບ່ອນເຮັດຝຸ່ນບົ່ມ, ຈະຕ້ອງຄັດແຍກເນື້ອໃນ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າບໍ່ມີສິ່ງປົນເປື້ອນ ເພາະມັນຈະລົບກວນຂະບວນການຍ່ອຍສະຫຼາຍ ຫຼື ສົ່ງຜົນໃຫ້ຝຸ່ນບົ່ມມີຄຸນນະພາບຕໍ່າ. ນີ້ ການຄັດເລືອກ ມັກຈະເປັນຂະບວນການຄູ່ມືແລະມີລາຄາແພງ. ແຕ່ AI ກໍາລັງປ່ຽນແປງນັ້ນ; ເຄື່ອງພ້ອມດ້ວຍວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກ, ຫຸ່ນຍົນ sorters ສາມາດຢ່າງວ່ອງໄວ ເອົາສິ່ງປົນເປື້ອນອອກຈາກລົດບັນທຸກຂີ້ເຫຍື້ອຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້. ອັນນີ້ເຮັດໃຫ້ສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກໃນການຍ່ອຍສະຫຼາຍສາມາດຮັບເອົາສິ່ງເສດເຫຼືອຫຼາຍກວ່າໂດຍທົ່ວໄປ, ແລະປະຫຍັດຕໍ່ ການຈັດລຽງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍແລະເວລາ. ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ, ນັບຕັ້ງແຕ່ເມືອງ San Antonio, Texas, ເລີ່ມນໍາໃຊ້ການຄັດລອກແບບຫຸ່ນຍົນດັ່ງກ່າວໃນປີກາຍນີ້, ມັນຍັງບໍ່ທັນໄດ້ປະຕິເສດການຂົນສົ່ງຂີ້ເຫຍື້ອອິນຊີ; ກ່ອນລະບົບນີ້, ໂຮງງານຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ປະຕິເສດສິ່ງເສດເຫຼືອທີ່ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະມີສານປົນເປື້ອນໃນປະລິມານໜ້ອຍ ເພາະວ່າມັນບໍ່ຄຸ້ມຄ່າທີ່ຈະຈັດລຽງ.

ເທກໂນໂລຍີການຖ່າຍຮູບແບບພິເສດຍັງສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອຈັດລຽງສິ່ງເສດເຫຼືອໃນສິ່ງອໍານວຍຄວາມສະດວກທົ່ວໄປ, ການກໍານົດວັດສະດຸຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະນໍາໄປຫາຊ່ອງທາງທີ່ເຫມາະສົມ. ວິທີຫນຶ່ງເພື່ອບັນລຸສິ່ງນີ້ແມ່ນຜ່ານ watermarking ດິຈິຕອນ, ໃນ watermarks ຂະຫນາດນ້ອຍໃສ່ໃນບັນຈຸພັນແລະເຄື່ອງບໍລິໂພກອື່ນໆໄດ້ຖືກອ່ານໂດຍລະບົບວິໄສທັດເຄື່ອງຈັກທີ່ກ້າວຫນ້າ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນຈະຈັດລຽງສິ່ງເສດເຫຼືອອັດຕະໂນມັດເຂົ້າໄປໃນນ້ໍາທີ່ເຫມາະສົມ. watermarks ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນສໍາຄັນໂດຍສະເພາະເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຍ່ອຍສະຫຼາຍຍອມຮັບເອົາພາດສະຕິກຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້; ຍ້ອນວ່າພວກເຂົາອະນຸຍາດໃຫ້ພວກເຂົາຈໍາແນກໄດ້ໄວລະຫວ່າງພາດສະຕິກທີ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ແລະພາດສະຕິກທີ່ບໍ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ເຊິ່ງມີລັກສະນະຄ້າຍຄືກັນກັບຕາຂອງມະນຸດ.

ການສ້າງລາຍນໍ້າແບບດິຈິຕອລແມ່ນການແກ້ໄຂທີ່ຕ້ອງການການຮ່ວມມືໃນທົ່ວອຸດສາຫະກໍາການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຄື່ອງຍ່ອຍສະຫຼາຍແລະບໍລິສັດຄຸ້ມຄອງສິ່ງເສດເຫຼືອໃນທ້ອງຖິ່ນທີ່ເບິ່ງແຍງການຍ່ອຍສະຫຼາຍ. ມັນຈະເຮັດວຽກຢ່າງສົມບູນຖ້າຜູ້ຜະລິດຫຸ້ມຫໍ່ດັ່ງກ່າວຈະຕົກລົງທີ່ຈະໃຊ້ເຄື່ອງຫມາຍເຫຼົ່ານີ້, ແລະເຄື່ອງຍ່ອຍສະຫຼາຍຈະມີອຸປະກອນເພື່ອອ່ານພວກມັນ. ຂ້ອຍເຊື່ອວ່າມັນເປັນໄປໄດ້.

ເຖິງແມ່ນວ່າບໍ່ມີ watermarking ດິຈິຕອນ,, ມີ ເຕັກໂນໂລຊີຄອມພິວເຕີວິໄສທັດ AI ທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຍ່ອຍໄດ້, ລວມທັງພາດສະຕິກ. ເທັກໂນໂລຍີການຈັດລຽງແບບພິເສດແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນເປັນພິເສດຕໍ່ຄວາມກ້າວໜ້າຂອງການນຳໃຊ້ພລາສຕິກທີ່ສາມາດຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້, ຍ້ອນວ່າມັນຍັງສາມາດນຳພລາສຕິກທີ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ເຂົ້າສູ່ສະພາບຝຸ່ນບົ່ມທີ່ຖືກຕ້ອງ, ເຊິ່ງມັກຈະແຕກຕ່າງຈາກສິ່ງທີ່ຕ້ອງການສຳລັບອາຫານ ຫຼືຂີ້ເຫຍື້ອໃນສວນ, ຊ່ວຍໃຫ້ສິ່ງທີ່ມີປະສິດຕິພາບຫຼາຍຂຶ້ນສຳລັບເຄື່ອງຍ່ອຍສະຫຼາຍ. ຕົວຢ່າງ, ທີມງານອັງກິດມີ ການພັດທະນາ ລະບົບເຊັນເຊີທີ່ຈັດຮຽງຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ຕາມປະເພດ, ຄວາມຕ້ອງການຂອງລະບົບຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ແລະໄລຍະເວລາການຍ່ອຍສະຫຼາຍຈະໃຊ້ເວລາ. ລະບົບດັ່ງກ່າວໃຊ້ເຕັກໂນໂລຢີທີ່ເອີ້ນວ່າ hyperspectral imaging (HSI), ເຊິ່ງໃຊ້ການຖ່າຍຮູບແບບພິເສດເພື່ອກວດເບິ່ງຂີ້ເຫຍື້ອ, ການວິເຄາະມັນໂດຍໃຊ້ການວິເຄາະທາງເຄມີແລະທາງດ້ານຮ່າງກາຍ. ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກແມ່ນນຳໃຊ້ກັບຖັງຂີ້ເຫຍື້ອທີ່ເຂົ້າມາ, ດ້ວຍລະບົບການປັບປຸງຄວາມສາມາດໃນການຈັດລຽງຂອງມັນ ເມື່ອກະຕ່າຂີ້ເຫຍື້ອໃໝ່ເຂົ້າສູ່ລະບົບ – ໃນຂອບເຂດທີ່ລະບົບມີອັດຕາຄວາມຖືກຕ້ອງເຖິງ 99%, ດ້ວຍວັດສະດຸຍ່ອຍສະຫຼາຍທັງໝົດຖືກປຸງແຕ່ງດ້ວຍວິທີທີ່ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດ.

ເລັ່ງການໃສ່ຝຸ່ນບົ່ມ ແລະ ການຄົ້ນພົບວັດສະດຸຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ໃໝ່

ເມື່ອເວົ້າເຖິງຂະບວນການຍ່ອຍສະຫຼາຍຕົວມັນເອງ, ເຊັນເຊີ, ພ້ອມກັບວິໄສທັດຂອງເຄື່ອງຈັກທີ່ອີງໃສ່ AI, ຍັງສາມາດຕິດຕາມສະພາບເຊັ່ນຄວາມຮ້ອນແລະຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, ໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າພວກມັນເຫມາະສົມສໍາລັບການເຄື່ອນຍ້າຍຂະບວນການຍ່ອຍສະຫຼາຍ, ແລະເຮັດໃຫ້ການປັບຕົວຢູ່ໃນຈຸດເພື່ອຮັບປະກັນໄວແລະສູງກວ່າ. - ຝຸ່ນບົ່ມທີ່ມີຄຸນນະພາບ. AI ສາມາດຄາດຄະເນເວລາທີ່ຝຸ່ນບົ່ມຈະ ກຽມພ້ອມ, ປັດໃຈສໍາຄັນອີກອັນຫນຶ່ງແມ່ນເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເພີ່ມເຕີມ ປະສິດທິພາບ ແລະການຜະລິດຜະລິດຕະພັນທີ່ມີຄຸນນະພາບສອດຄ່ອງ, ແລະສໍາຄັນໃນເວລາທີ່ຂໍອຸທອນກັບຊາວກະສິກອນທີ່ຈະຊື້ຜະລິດຕະພັນສຸດທ້າຍນີ້.

ແນ່ນອນ, ພື້ນຖານທັງໝົດນີ້ແມ່ນຄວາມກ້າວໜ້າຂອງພລາສຕິກທີ່ສາມາດຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້, ເຊິ່ງເປັນພື້ນທີ່ທີ່ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດປະກອບສ່ວນສຳຄັນໄດ້. ອີງຕາມນັກຄົ້ນຄວ້າ, ຍັງ​ມີ​ຫຼາຍ​ທີ່​ຈະ​ຄົ້ນ​ພົບ​ກ່ຽວ​ກັບ​ການ​ພົວ​ພັນ​ລະ​ຫວ່າງ​ໂພ​ລີ​ເມີ​, ທີ່​ເຮັດ​ໃຫ້​ເປັນ​ພາດ​ສະ​ຕິກ​, ແລະ biodegradation​. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກສາມາດຊ່ວຍເລັ່ງການວິເຄາະແລະການຈັດປະເພດສໍາລັບໂພລີເມີທີ່ມີຢູ່ແລະພັດທະນາໃຫມ່ ໂພລີເມີ. ການຂະຫຍາຍຫ້ອງສະຫມຸດຂອງໂພລີເມີທີ່ມີຢູ່ສໍາລັບການຫຸ້ມຫໍ່ຍ່ອຍສະຫຼາຍໄດ້ເປັນສິ່ງຈໍາເປັນ, ເນື່ອງຈາກວ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຕ່ໍາ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບທາງເລືອກຫຼາຍສໍາລັບລັກສະນະຂອງການຫຸ້ມຫໍ່. ຕົວຢ່າງ, ດັ່ງທີ່ພວກເຮົາເຂົ້າໃຈດີຈາກການເຮັດວຽກຂອງພວກເຮົາເອງ, ບາງຍີ່ຫໍ້ອາດຈະຕ້ອງການການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ມີສິ່ງກີດຂວາງທີ່ທົນທານກວ່າຄົນອື່ນ. ພວກເຮົາເຊັ່ນດຽວກັນ, ກໍາລັງປະສົມປະສານການອອກແບບການທົດລອງແລະລະບົບການຄຸ້ມຄອງ AI ເພື່ອຊ່ວຍເລັ່ງການຄົ້ນຄວ້າແລະການພັດທະນາແລະການປັບແຕ່ງຜະລິດຕະພັນການຫຸ້ມຫໍ່ທີ່ແຕກຕ່າງກັນເພື່ອຕອບສະຫນອງຄວາມຕ້ອງການຂອງຜູ້ບໍລິໂພກທີ່ດີທີ່ສຸດ, ເຊັ່ນດຽວກັນກັບຄວາມຕ້ອງການຂອງການຍ່ອຍສະຫຼາຍ.

ຜົນປະໂຫຍດຂອງເທກໂນໂລຍີກ້າວຫນ້າໄປນອກເຫນືອຈາກການຫຸ້ມຫໍ່. AI ແລະວິໄສທັດຄອມພິວເຕີຍັງສາມາດຊ່ວຍສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບຈໍານວນອາຫານທີ່ຜູ້ບໍລິໂພກສູນເສຍໄປ. ນີ້ສາມາດຖືກນໍາໃຊ້ເພື່ອປ່ຽນແປງພຶດຕິກໍາຂອງຜູ້ບໍລິໂພກ, ເຊິ່ງເປັນຫນຶ່ງໃນປັດໃຈສໍາຄັນໃນການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບຕໍ່ສິ່ງແວດລ້ອມ. ຕົວຢ່າງ, ມະຫາວິທະຍາໄລລັດ Oregon ກໍາລັງພັດທະນາຢ່າງສະຫຼາດ ຖັງຂີ້ເຫຍື້ອ ທີ່ນໍາໃຊ້ວິໄສທັດຄອມພິວເຕີເພື່ອຕິດຕາມວ່າອາຫານທີ່ບໍລິໂພກໄດ້ຫຼາຍປານໃດຂີ້ເຫຍື້ອ. ໃນຂະນະທີ່ສິ່ງເສດເຫຼືອຖືກຕິດຕາມຢ່າງລະມັດລະວັງໃນພາກສ່ວນອື່ນໆຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະບຽງອາຫານກະສິກໍາແລະສະບຽງອາຫານ, ສິ່ງເສດເຫຼືອຂອງຜູ້ບໍລິໂພກບໍ່ໄດ້ຖືກຕິດຕາມຢ່າງລະມັດລະວັງແລະບໍ່ເຂົ້າໃຈດີ.

ມີ ເຫດຜົນຈໍານວນຫລາຍ ເປັນຫຍັງການຍ່ອຍສະຫຼາຍຈຶ່ງເປັນທາງອອກສຸດທ້າຍເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະພລາສຕິກທີ່ຕິດຂັດຂີ້ເຫຍື້ອ ແລະປະກອບສ່ວນເຂົ້າໃນການປ່ອຍອາຍພິດເຮືອນແກ້ວ, ແລະຄວາມສ່ຽງດ້ານສິ່ງແວດລ້ອມ ແລະສຸຂະພາບອື່ນໆ. ເທັກໂນໂລຍີສາມາດຊ່ວຍໃຫ້ການຍ່ອຍສະຫຼາຍຍ້າຍອອກໄປອີກສອງສາມຂັ້ນຕອນ, ເປີດທາງໄປສູ່ອະນາຄົດທີ່ສົດໃສກວ່າສໍາລັບດາວເຄາະແລະສໍາລັບມະນຸດ.