ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို တိုက်ဖျက်ခြင်းအတွက် AI အန္တရာယ်များနှင့် ဆုလာဘ်များ

ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ စိုက်ပျိုးရေး၊ ရာသီဥတုခန့်မှန်းခြင်းနှင့် အခြားအရာများတွင် ပြဿနာများကိုဖြေရှင်းရန် ဉာဏ်ရည်တုကို အသုံးပြုထားသောကြောင့် သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို တိုက်ဖျက်ရန်အတွက် AI ကို မည်သို့အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း စုံစမ်းစစ်ဆေးလျက်ရှိသည်။ AI algorithms များကို ပိုမိုကောင်းမွန်သော ရာသီဥတုပုံစံများတည်ဆောက်ရန်နှင့် CO2 ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုလျှော့ချရန် ပိုမိုထိရောက်သောနည်းလမ်းများကို ဆုံးဖြတ်ရန် အမှန်တကယ်အသုံးပြုနိုင်သော်လည်း AI ကိုယ်တိုင်က များပြားလှသော ကွန်ပြူတာစွမ်းအင်လိုအပ်ပြီး စွမ်းအင်များစွာသုံးစွဲပါသည်။ AI မှ သုံးစွဲသည့် စွမ်းအင်ပမာဏကို လျှော့ချပြီး ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို တိုက်ဖျက်ရာတွင် ၎င်း၏ ထိရောက်မှုကို မြှင့်တင်ရန် ဖြစ်နိုင်ပါသလား။

ဆွီဒင်နိုင်ငံ Umeå တက္ကသိုလ်မှ ကျင့်ဝတ်အတုထောက်လှမ်းရေးပါမောက္ခ Virginia Dignum ကို Horizon မဂ္ဂဇင်းက မကြာသေးမီက တွေ့ဆုံမေးမြန်းခဲ့ပါသည်။ Dignum က AI သည် ဆန်းစစ်မလေ့လာနိုင်သော ကြီးမားသော ပတ်ဝန်းကျင်ခြေရာကို ပိုင်ဆိုင်နိုင်သည်ဟု ရှင်းပြခဲ့သည်။ Dignum သည် Netflix ကိုညွှန်ပြပြီး Netflix အသုံးပြုသူများအား ရုပ်ရှင်များကို အကြံပြုရန် အသုံးပြုသည့် အယ်လဂိုရီသမ်များ။ ဤ algorithms များကို အသုံးပြုသူ ထောင်ပေါင်းများစွာထံ ရုပ်ရှင်များ လည်ပတ်ရန်နှင့် အကြံပြုနိုင်ရန် Netflix သည် ကြီးမားသော ဒေတာစင်တာများကို လုပ်ဆောင်ရန် လိုအပ်သည်။ ဤဒေတာစင်တာများသည် algorithms လေ့ကျင့်ရန်အသုံးပြုသည့်ဒေတာကို သိမ်းဆည်းပြီး စီမံဆောင်ရွက်ပါသည်။

Dignum သည် လူသားကိုဗဟိုပြု၍ ကျင့်ဝတ်ဆိုင်ရာ AI ကို မည်သို့ပြုလုပ်ရမည်ကို ဥရောပကော်မရှင်အား အကြံပေးသည့် ကျွမ်းကျင်သူအဖွဲ့တစ်ဖွဲ့မှ ပါဝင်သည်။ Dignum သည် AI ၏ပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာသက်ရောက်မှုများကိုမကြာခဏတန်ဖိုးထားခြင်းမရှိကြောင်း Dignum မှရှင်းပြခဲ့သည်၊ သို့သော်မှန်ကန်သောအခြေအနေများအောက်တွင်ဒေတာစင်တာများသည် C02 အများအပြားထုတ်လွှတ်မှုအတွက်တာဝန်ယူနိုင်သည်။

Horizon မဂ္ဂဇင်းကို ပရော်ဖက်ဆာ Dignum က 'ဒါဟာ ကျွန်တော်တို့ တကယ်မတွေးထားတဲ့ စွမ်းအင်ကို အသုံးပြုခြင်းပါပဲ။ 'ကျွန်ုပ်တို့မှာ ဒေတာခြံတွေ အထူးသဖြင့် ဥရောပမြောက်ပိုင်းနဲ့ ကနေဒါနိုင်ငံတွေမှာ ကိန်းဂဏန်းတွေ အများကြီးရှိတယ်။ တစ်ချို့အရာတွေက မြို့ငယ်လေးလို စွမ်းအင်အများကြီးသုံးတယ်။'

Dingum က မှတ်ချက်ပြုသည်။ တဦးတည်းလေ့လာမှုUniversity of Massachusetts မှပြုလုပ်သော၊ လူသားဘာသာစကားကိုအဓိပ္ပာယ်ဖွင့်ဆိုရန် ဆန်းပြားသော AI ကိုဖန်တီးခြင်းသည် C300,000 နှင့်ညီမျှသော 02 ကီလိုဂရမ်ခန့်ထုတ်လွှတ်မှုကိုဖြစ်ပေါ်စေကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဒါက ခန့်မှန်းခြေပါ။ သက်ရောက်မှုငါးဆ US မှာ ပျမ်းမျှကားတစ်စီး။ ဆွီဒင်သုတေသီ Anders Andrae မှ ခန့်မှန်းချက်များအရ 2025 ခုနှစ်အရောက်တွင် ဒေတာစင်တာများသည် လျှပ်စစ်ဓာတ်အားသုံးစွဲမှုအားလုံး၏ 10% ခန့်ကို ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် တွက်ချက်နိုင်မည်ဟု ခန့်မှန်းထားသောကြောင့် အဆိုပါဓာတ်ငွေ့များ တိုးပွားလာနိုင်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာ ကြီးထွားမှုနှင့် ၎င်းကိုကိုင်တွယ်ရန် လိုအပ်သော တွက်ချက်မှုဆိုင်ရာ စွမ်းအားများသည် AI ၏ သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ဆိုင်ရာ သက်ရောက်မှုများကို သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် သဘာဝပတ်ဝန်းကျင်ထိန်းသိမ်းရေးသမားများ၏ အာရုံစိုက်မှုကို ယူဆောင်လာခဲ့သည်။

ဤစိုးရိမ်မှုများရှိနေသော်လည်း AI သည် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို တိုက်ဖျက်ရန်နှင့် ဓာတ်ငွေ့ထုတ်လွှတ်မှုကို ကန့်သတ်ရန် ကျွန်ုပ်တို့ကို ကူညီရာတွင် အခန်းကဏ္ဍတစ်ခုမှ ပါဝင်နိုင်သည်။ ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ သိပ္ပံပညာရှင်များနှင့် အင်ဂျင်နီယာများသည် ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုဆိုင်ရာ ဖြေရှင်းနည်းများကို ဒီဇိုင်းရေးဆွဲရာတွင် AI ကို အသုံးပြုရန် လှုံ့ဆော်လျက်ရှိသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ပရော်ဖက်ဆာ Felix Creutzig သည် Berlin ရှိ Global Commons and Climate Change on Mercator Research Institute နှင့် ချိတ်ဆက်ထားပြီး Crutzig သည် မြို့ပြပတ်ဝန်းကျင်တွင် နေရာများအသုံးပြုမှုတိုးတက်စေရန် AI ကိုအသုံးပြုရန်မျှော်လင့်ပါသည်။ ပိုမိုထိရောက်သော အာကာသအသုံးပြုမှုသည် မြို့ပြအပူရှိကျွန်းများကဲ့သို့ ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရာတွင် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ စိမ်းလန်းသောနေရာများအတွက် အကောင်းဆုံးအနေအထားကို ဆုံးဖြတ်ရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်၊ သို့မဟုတ် အလွန်အမင်း အပူတိုက်ရန် လေဝင်လေထွက်ဗိသုကာကို ဒီဇိုင်းဆွဲသည့်အခါ လေ၀င်ပေါက်ပုံစံများကို ဆုံးဖြတ်ရန် အသုံးပြုနိုင်သည်။ မြို့ပြစိမ်းလန်းသောနေရာများသည် ကာဗွန်နစ်မြုပ်မှု၏ အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နိုင်သည်။

လက်ရှိတွင်၊ Creutzig သည် အဆောက်အဦများသည် အပူချိန်နှင့် စွမ်းအင်လိုအပ်ချက်များကို မည်သို့တုံ့ပြန်မည်ကို ဆုံးဖြတ်ရန် ရည်ရွယ်၍ စက်ပိုင်းဆိုင်ရာ မော်ဒယ်နှင့် စက်သင်ယူမှု နှစ်မျိုးလုံးကို အသုံးပြုသည့် stacked ဗိသုကာပညာဖြင့် လုပ်ဆောင်နေသည်။ Creutzig သည် သူ၏အလုပ်သည် လူနေမှုဘဝအရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် စွမ်းအင်နည်းပါးသော အဆောက်အအုံဒီဇိုင်းအသစ်များဆီသို့ ဦးတည်သွားနိုင်မည်ဟု မျှော်လင့်ပါသည်။

အဲဒါအပြင် AI က ကူညီပေးနိုင်ပါတယ်။ ရာသီဥတုပြောင်းလဲမှုကို နည်းလမ်းများစွာဖြင့် တိုက်ဖျက်ပါ။ တစ်ခုအနေနှင့်၊ ပြန်လည်ပြည့်ဖြိုးမြဲအရင်းအမြစ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စွာပေါင်းစပ်နိုင်သည့် ပိုမိုကောင်းမွန်သော လျှပ်စစ်စနစ်များကို တည်ဆောက်ရန်အတွက် AI ကို အသုံးချနိုင်မည်ဖြစ်သည်။ သစ်တောပြုန်းတီးမှုကို စောင့်ကြည့်ရန် AI ကို အသုံးပြုထားပြီးဖြစ်ပြီး၊ ဤလုပ်ငန်းအတွက် ၎င်း၏ ဆက်လက်အသုံးပြုမှုသည် ကာဗွန်စုပ်ခွက်များအဖြစ် လုပ်ဆောင်သည့် သစ်တောများကို ထိန်းသိမ်းရာတွင် ကူညီပေးနိုင်သည်။ တစ်ဦးချင်းစီ၏ ကာဗွန်ခြေရာကို တွက်ချက်ရန်နှင့် ၎င်းကို လျှော့ချရန် နည်းလမ်းများကို အကြံပြုရန် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကိုလည်း အသုံးပြုနိုင်သည်။

AI မှ သုံးစွဲသည့် စွမ်းအင်ပမာဏကို လျှော့ချရန် နည်းဗျူဟာများတွင် အသုံးမပြုတော့သော ဒေတာများကို ဖျက်ပစ်ကာ ကြီးမားသော ဒေတာ သိမ်းဆည်းခြင်းဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် လိုအပ်မှုကို လျှော့ချရန် နည်းလမ်းများ ပါဝင်သည်။ ပိုမိုထိရောက်သော အယ်လဂိုရီသမ်များနှင့် လေ့ကျင့်ရေးနည်းလမ်းများကို ဒီဇိုင်းဆွဲခြင်းသည် ဒေတာဆာလောင်မှုဖြစ်လေ့ရှိသော စက်သင်ယူခြင်းအတွက် AI အခြားရွေးချယ်စရာများကို လိုက်ရှာခြင်းအပါအဝင် အရေးကြီးပါသည်။