DeepMind szél jóslatok: 4 módon A.I. Megmenti a környezetet most

Az emberi tevékenység a Földön hátrányosan befolyásolta a Föld éghajlatát, ami az egész nemzetek megolvadásához, az állatok kihalásához és a felhők eltűnéséhez vezetett. De fennáll annak a lehetősége, hogy az éghajlatváltozás súlyosságát enyhíthetjük, ha gyorsan cselekszünk és egy másik emberi találmányt használunk: mesterséges intelligencia.

A Google londoni székhelyű A.I. A DeepMind leányvállalata ezen a héten bejelentette a legutóbbi teljesítményét, a gépi tanulás segítségével a szélenergia értékesebbé tétele a villamosenergia-hálózat számára. A cég algoritmusa meg tudta jósolni, hogy a szélturbinák mennyi energiát termelnek 36 órával az idő előtt, a cég egy blogbejegyzésben magyarázza. Ez lehetővé tenné a szélerőművek számára, hogy megbízhatóan szállíthassanak pontos mennyiségű energiát a villamosenergia-igény kielégítésére.

DeepMind alkalmazta az A.I. 700 megawatt szélerőműnek a Midwestben. Az algoritmust az időjárás-előrejelzésekről és a korábbi turbinadatokról képezték, hogy megjósolják a teljesítményt. A Google kijelentette, hogy erőfeszítései „20 százalékkal” javították e szélerőművek értékét.

A szélerőműparkok számára az adatok által vezérelt döntések meghozatalának lehetősége egy kis lépés a szén és a fosszilis tüzelőanyagoktól való függőség csökkentése felé. Hatóanyagot nagy lehetősége van arra, hogy a tudósok, a gazdálkodók és a mérnökök jobban megértsék az éghajlatváltozás hatásait, és szemében egy hatalmas adatkészletet dolgozzon fel. Megfigyelhet olyan mintákat, ahol az emberek először csak a zavaros számokat látják, és a pontos információkat tudják adni a tudósoknak.

A Brookings Intézet és a Világgazdasági Fórum mindketten közzétették az A.I. az utóbbi időben fel lehet használni az éghajlatváltozás erősödésének csökkentésére, és sokuk már megvalósult.

4. Az időjárási előrejelzések nagy adatai a Napelemeket jövedelmezőbbé teszik

A Google bejelentése az intelligens energiaelosztás kezdete, amely a szél- és napenergia-gazdaságok nagy szereplőit fogja képezni a globális villamosenergia-hálózatban. Széles körben elérhető időjárás-előrejelzési adatok segítségével pontosan megbecsülhető, hogy mennyi szél fúj, és mennyi napsütéses lesz az adott napon.

A DeepMind egy példa arra, hogy ezt hogyan lehetne használni szélerőműparkokban, és David Victor, az Energia és Éghajlatváltozás Cross-Brookings Kezdeményezésének társelnöke példát mutat be arra, hogyan lehetne felhasználni a napenergia számára.

„Jobb előre-előre és előrejelzések arról, hogy a felhők és más időjárási formációk hogyan befolyásolják a napenergiát” - írja. „A jobb előrejelzések könnyebbé és jövedelmezőbbé tehetik a napenergia-termelők részvételét a villamosenergia-piacokon.”

3. Az éghajlati modellezés rendkívül hosszú távú előrejelzéseket kínál

Az időjárás és az éghajlati tudósok folyamatosan gyűjtenek adatokat arról, hogy mi van és milyen hatással lesz a Föld változó éghajlata. Az ózonréteg állapota, a növekvő tengervízszint és a világ óceánjainak hőmérséklete mind nyomosan nyomon követhető és közzétett. Hatóanyagot ezeket a számokat átveheti és eszközökké alakíthatja át.

A gépi tanulási algoritmusok a számokat adják le, és minél több adat áll rendelkezésre, annál több előrejelzést lehet készíteni és több rejtett mintát lehet észlelni. A ma rendelkezésre álló éghajlati adatok egységesítése iránymutatást adhat a tudósok, a mérnökök és a mindennapi emberek számára, hogy tudják, mit kell tenni az éghajlatváltozás lassítása érdekében.

A WEF jelentése szerint az A.I. az adatmodellek létrehozása segíthet a szakértőknek abban, hogy megértsék, mi a legfontosabb prioritás most, és hogy a polgárok jobban megértsék, milyen rossz az éghajlatváltozás.

„A adathalmazok nagy teljesítményű számítástechnikai erőforrást követeltek és korlátozzák a tudományos és döntéshozó közösségek hozzáférhetőségét és használhatóságát” - mondja a WEF. „Hatóanyagot képes megoldani ezeket a kihívásokat, növelve az időjárás és az éghajlatváltozás modellezésének teljesítményét, és hozzáférhetőbbé és felhasználhatóvá teszi a döntéshozatalhoz. ”

3. A valós idejű növényi adatok tájékoztatják a jövőbeni gazdálkodókat

Az A.I. Hihetetlen képessége, hogy szinte végtelen számú számot tudjon megvizsgálni, önálló gazdálkodáshoz vezethetne. A geológiai adatok meg tudják mondani az algoritmusokat, hogy milyen területeken lehet termeszteni, és valós idejű növényi adatokat lehet gyűjteni a növekedés során felmerülő problémák észleléséhez.

A gazdálkodási ágazatban már dominálnak a gépek, és egy napon teljesen automatizálható a gépek. Ezeket a robotokat egy gépi tanulási algoritmus irányíthatja, amely folyamatosan ellenőrzi a talaj, a növény egészségét és az időjárási adatokat.

Ehhez hatalmas fejlesztésekre lesz szükség a jármű autonómiájához és egy tonna adat összevonásához. De a WEF megállapítja, hogy a teljesen autonóm gazdaságok nem találhatók messze.

„Hatóanyagot lehetővé tenné, hogy a gazdaságok szinte teljesen autonómak legyenek ”- állítja. „A mezőgazdasági termelők képesek lehetnek különböző növények szimbiotikus termesztésére, az AI segítségével a problémák észlelésére vagy előrejelzésére, valamint a robotikán keresztül megfelelő korrekciós intézkedések megtételére.

1. A szűkös vízellátás védelme száraz területeken

Az éghajlatváltozás szélsőséges időjárási hatásai hosszú távú aszályokat és vaddisznókat okoztak. Elengedhetetlen, hogy az emberi katasztrófák által érintett közösségek megfelelő édesvízzel rendelkezzenek, és A.I. ez megtörténhet.

Az internethez csatlakoztatott otthoni vízmérők adatait felhasználva az algoritmusok felismerhetik, hogy a világ mely részei igényelnek a legtöbb erőforrást. A rendszer ezután több vizet irányíthatna az aszályos területekre, hogy biztosítsák az erőforrások telepítését ott, ahol a leginkább szükségük van rájuk.

A WEF azt javasolta, hogy ezt az IOT-technológiát az otthonokból származó adatok összegyűjtésére, az adatok feldolgozására szolgáló gépi tanulásra és a vízforrások decentralizálására szolgáló blokk-technológiára lehetne megvalósítani.