Veri Bilim Şirketleri Çevreyi Koruma ve İklim Değişikliğiyle Mücadele için AI Kullanıyor

Dünya ülkeleri, artan iklim değişikliği tehdidine karşı çözümler bulmaya ve uygulamaya çalışırken, hemen hemen her seçenek masada. Yenilenebilir enerji kaynaklarına yatırım yapmak ve küresel emisyonları düşürmek, baskın stratejiler olmakla birlikte, yapay zeka kullanımının iklim değişikliği tarafından yapılan zararı azaltmasına yardımcı olabileceği belirtiliyor. Live Mint tarafından bildirildiği üzere, yapay zeka algoritmaları, koruma uzmanlarının ormanların yok edilmesini sınırlamalarına, iklim değişikliğinden etkilenen hayvan türlerini korumalarına, yaban hayatı avcılığını önleme ve hava kirliliğini izlemelerine yardımcı olabilir.

Veri bilim şirketi Gramener, Antarktika’daki penguen kolonilerinin sayısını tahmin etmek için makine öğrenimi kullanıyor. Penguen kolonilerinin boyutu, son on yılda iklim değişikliğinden etkilenerek dramatik olarak azaldı. Antarktika penguenlerinin görüntü verilerini analiz etmek için Gramener, konvolüsyonel sinir ağlarını kullanarak verileri temizledi ve temizlenen verileri Microsoft’un veri bilimcisi sanal makinesine dağıttı. Gramener tarafından geliştirilen model, yakalanan görüntülerdeki penguen yoğunluğunu kullanarak penguen popülasyonlarını daha hızlı ve güvenilir bir şekilde tahmin ediyor. Gramener, benzer teknikleri kullanarak çeşitli nehirlerde somon popülasyonlarını tahmin etmek için de kullanıyor.

LiveMint tarafından bildirildiği üzere, fillerin korunmasına yardımcı olan diğer hayvan koruma projeleri de var, örneğin Conservation Metrics tarafından tasarlanan Fillerin Dinleme Projesi. Afrika’daki fillerin popülasyonları, yasadışı avlanma nedeniyle acı çekiyor. Proje, fillerin seslerini diğer hayvanların seslerinden ayırt etmek için makine öğrenimi algoritmalarını kullanıyor. Fillerin yaşam alanlarına dağıtılan sensörlerden alınan verileri kullanarak, araştırmacılar, potansiyel avlanma veya ormansızlaşmaya karşı uyarı sistemi geliştirebiliyorlar. Araçlar, sesler veya silahlar gibi şeyleri dinleyebilecek ve bu sesler tespit edildiğinde yetkililere uyarı gönderebilecek bir sistem geliştirebiliyorlar.

Makine öğrenimi algoritmaları, ayrıca fırtına ve tropikal siklon gibi şiddetli hava olaylarının neden olabileceği zararı tahmin etmek için de kullanılabilir. Örneğin, IBM, potansiyel olarak zararlı hava olaylarını izlemek için yeni bir yüksek çözünürlüklü atmosferik tahmin modeli geliştirdi.

Dijital dönüşümler uzmanı ve The Tech Whisperer yazarı Jaspreet Bindra, LiveMint’e makine öğreniminin iklim değişikliğiyle mücadele için gerekli olduğunu açıkladı. Bindra, “Küresel ısınma, iklim modellemesinin yapılma şeklini değiştirdi. AI/ML kullanmak çok önemli, çünkü şeyler daha hızlı gerçekleşecek. Tüm bunlar için大量hesap gücü gerekecek ve ileride kuantum bilgisayarlar önemli bir rol oynayabilir.” dedi.

Hindistan’ın Gurugram kentinde bulunan Blue Sky Analytics, makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak çevreyi korumaya yardımcı olan başka bir örnek. Blue Sky Analytics tarafından geliştirilen bir uygulama, endüstriyel emisyonları ve genel hava kalitesini izlemek için kullanılıyor. Veriler, uydu verileri ve yer seviyesindeki sensörler aracılığıyla toplanıyor ve analiz ediliyor.

İklim değişikliği, yaban hayatı avcılığı, kirlilik gibi çevresel etkileri analiz etmek ve anlamak için önemli miktarda bilgisayar gücü gereklidir. UC Berkeley, çevresel verilerin hesaplanmasını hızlandırmak için akıllı telefonlar ve bilgisayarlar kullanarak crowdsourcing yapıyor. Crowdsourcing projesinin adı BOINC (Berkley Open Infrastructure for Network Computing). Çevresel veri analizi için yardımcı olmak isteyenler, BOINC yazılımını seçilen bir cihaza yüklemeli ve cihaz kullanılmadığında CPU ve GPU kaynakları hesaplamalar için kullanılacak.