Companiile de știință a datelor folosesc IA pentru a proteja mediul și a lupta împotriva schimbărilor climatice

Pe măsură ce națiunile lumii încearcă să inventeze și să implementeze soluții pentru amenințarea în creștere a schimbărilor climatice, aproape orice opțiune este pe masă. Investițiile în surse regenerabile de energie și reducerea emisiilor la nivel global sunt strategiile dominante, dar utilizarea inteligenței artificiale poate ajuta la reducerea daunelor provocate de schimbările climatice. Așa cum a raportat Live Mint, algoritmii de inteligență artificială pot ajuta la limitarea defrișărilor, la protejarea speciilor vulnerabile de animale de schimbările climatice, la lupta împotriva braconajului și la monitorizarea poluării aerului.

Compania de știință a datelor Gramener a utilizat învățarea automată pentru a estima numărul de colonii de pinguini din Antarctica, prin analiza imaginilor capturate de capcanele cu cameră. Mărimea coloniilor de pinguini din Antarctica a scăzut dramatic în ultimul deceniu, afectată de schimbările climatice. Pentru a ajuta grupurile de conservare și oamenii de știință să analizeze datele de imagine ale pinguinilor antarctici, Gramener a utilizat rețele neuronale convoluționale pentru a curăța datele, iar apoi a fost implementat prin mașina virtuală de știință a datelor a Microsoft. Modelul dezvoltat de Gramener utilizează densitatea pinguinilor din imaginile capturate pentru a estima populațiile de pinguini mai rapid și mai fiabil. Gramener a utilizat tehnici similare pentru a estima populațiile de somon în diferite râuri.

Așa cum a raportat LiveMint, există și alte proiecte de conservare a animalelor care utilizează IA, cum ar fi Proiectul de ascultare a elefanților, proiectat de Conservation Metrics. Populațiile de elefanți din Africa au suferit din cauza braconajului ilegal. Proiectul utilizează algoritmi de învățare automată pentru a identifica vocalizările elefanților, diferențiindu-le de sunetele făcute de alte animale. Prin antrenarea modelelor de învățare automată pentru a recunoaște tipare de sunet unice și apoi utilizând date de la senzori distribuiți în habitatul elefanților, cercetătorii pot dezvolta un sistem care avertizează cu privire la posibile braconaj sau defrișări. Ei pot avea un sistem care ascultă sunete precum vehicule, sunete sau arme, și dacă aceste sunete sunt detectate, pot fi trimise alerte către autorități.

Algoritmii de învățare automată pot fi utilizați și pentru a prevedea daunele care pot fi provocate de evenimente meteorologice severe, cum ar fi furtunile și ciclonii tropicali. De exemplu, IBM a produs un nou model de prognoză atmosferică de înaltă rezoluție, destinat să urmărească evenimente meteorologice potențial dăunătoare.

Jaspreet Bindra, autorul cărții The Tech Whisperer și expert în transformări digitale a explicat pentru LiveMint că învățarea automată este necesară pentru a ține pasul cu schimbările provocate de schimbările climatice. Bindra a explicat:

„Încălzirea globală a schimbat modul în care se face modelarea climatică. Utilizarea IA/ML este foarte importantă, deoarece va face lucrurile să se întâmple mai repede. Toate acestea vor necesita o cantitate mare de putere de calcul și, în viitor, computerele cuantice ar putea juca un rol important.”

Blue Sky Analytics, cu sediul în Gurugram, India, este un alt exemplu de utilizare a algoritmilor de învățare automată pentru a proteja mediul. O aplicație dezvoltată de Blue Sky Analytics este utilizată pentru a monitoriza emisiile industriale și calitatea aerului în general. Datele sunt colectate și analizate prin date satelitare și senzori la nivelul solului.

Este necesară o cantitate substanțială de putere de calcul pentru a analiza și a înțelege efectele asupra mediului ale problemelor precum schimbările climatice, braconajul, poluarea. UC Berkeley încearcă să accelereze cercetarea prin externalizarea calculului datelor de mediu utilizând smartphone-uri și PC-uri. Proiectul de externalizare a calculului se numește BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Cei care doresc să ajute la analiza datelor de mediu prin crowdsourcing trebuie să instaleze software-ul BOINC pe un dispozitiv ales, și atunci când dispozitivul nu este utilizat, resursele CPU și GPU disponibile vor fi utilizate pentru a efectua calcule.