数据科学公司利用人工智能来保护环境和应对气候变化

当地球各国试图发明和实施解决方案来应对日益严重的气候变化威胁时，几乎所有选择都摆在桌面上。 投资可再生能源和减少全球排放是主导策略，但利用人工智能可以帮助减少气候变化造成的损害。 据 Live Mint 报道人工智能算法可以帮助自然资源保护主义者限制森林砍伐，保护脆弱动物物种免受气候变化的影响，打击偷猎，并监测空气污染。

数据科学公司 Gramener 利用机器学习通过分析相机陷阱拍摄的图像来帮助估计整个南极洲企鹅群的数量。受气候变化的影响，过去十年间，南极洲企鹅栖息地的规模急剧减少。为了帮助保护组织和科学家分析南极企鹅的图像数据，格拉默利用卷积神经网络来清理数据，清理后的数据通过微软的数据科学虚拟机进行部署。格拉纳纳开发的模型利用捕获图像中的企鹅密度，以便更快、更可靠地估计企鹅种群。格拉默纳还使用类似的技术来估计各河流中鲑鱼的数量。

据 LiveMint 报道还有其他一些利用人工智能的动物保护项目，例如 Conservation Metrics 设计的大象聆听项目。 非洲各地的大象种群因非法偷猎而遭受苦难。 该项目利用机器学习算法来识别大象的发声，将其与其他动物发出的声音区分开来。 通过训练机器学习模型识别独特的声音模式，然后使用分布在大象栖息地的传感器的数据，研究人员可以开发一个系统，警告它们潜在的偷猎或森林砍伐。 他们可以拥有一个监听车辆、声音或枪支等声音的系统，如果检测到这些声音，可以向当局发送警报。

机器学习算法还可用于预测雷暴和热带气旋等恶劣天气事件可能造成的损害。 例如，IBM 开发了一种新的高分辨率大气预报模型，旨在跟踪潜在的破坏性天气事件。

Jaspreet Bindra，《The Tech Whisperer》一书的作者，数字化转型专家 向 LiveMint 解释 机器学习对于跟上气候变化引起的变化是必要的。 宾德拉解释说：

“全球变暖改变了气候建模的方式。使用人工智能/机器学习非常重要，因为它会让事情发生得更快。所有这些都需要大量的计算能力，展望未来，量子计算机可能会发挥重要作用。”

位于印度古尔冈的 Blue Sky Analytics 是使用机器学习算法保护环境的另一个例子。 Blue Sky Analytics 开发的应用程序用于监测工业排放和一般空气质量。 通过卫星数据和地面传感器收集和分析数据。

它需要大量的计算机能力来分析和理解气候变化、偷猎、污染等问题对环境的影响。 加州大学伯克利分校正试图通过使用智能手机和个人电脑众包环境数据计算来加快研究速度。 该众包项目称为 BOINC（伯克利网络计算开放基础设施）。 那些想要协助众包数据分析的人只需在选定的设备上安装 BOINC 软件，当该设备未使用时，可用的 CPU 和 GPU 资源将被利用来执行计算。