DeepMind Вітер Прогнози: 4 способи А.І. Збереження довкілля зараз

Діяльність людини на Землі завдала шкоди клімату Землі, що призвело до того, що цілі нації розтопилися, вимирання тварин і, можливо, зникнення хмар. Але є ймовірність того, що серйозність зміни клімату може бути пом'якшена, якщо ми діятимемо швидко і використовувати інші людські винаходи: штучний інтелект.

Лондонська компанія A.I. Дочірня компанія DeepMind оголосила на цьому тижні своє останнє досягнення, використовуючи машинне навчання, щоб допомогти зробити енергію вітру більш цінною для енергосистеми. Алгоритм компанії спрогнозував, скільки енергії вітрових турбін генеруватиме на 36 годин раніше, повідомляє компанія. Це дозволить вітровим електростанціям надійно доставляти точну кількість електроенергії для задоволення попиту на електроенергію.

DeepMind застосував свою A.I. до 700 мегават потужності вітрової енергії на Середньому Заході. Алгоритм пройшов навчання на прогнозах погоди та даних про минулі турбіни для прогнозування вихідної потужності. Google заявила, що її зусилля підвищили вартість цих вітрових електростанцій на "20 відсотків".

Надання вітрових електростанцій здатності приймати рішення, керовані даними, є невеликим кроком до зменшення залежності від вугілля та викопного палива. A.I. має великий потенціал для того, щоб дати вченим, фермерам і інженерам краще розуміння наслідків зміни клімату, а також обробляє величезні набори даних вмить. Вона може виявляти закономірності, коли люди спочатку бачать тільки змішані номери, і вона може забезпечити точну інформацію, яку вченим потрібно діяти рішуче.

Інститут Брукінгса та Всесвітній економічний форум опублікували звіти про те, як А.І. можуть бути використані для зменшення негативного впливу кліматичних змін останнім часом, і багато хто з них вже певною мірою реалізовано.

4. Великі дані прогнозів погоди роблять сонячні панелі більш вигідними

Оголошення Google є початком розумного розподілу енергії, що зробить вітрові та сонячні ферми великими гравцями в глобальній енергосистемі. Широкодоступні дані прогнозу погоди можуть бути використані для точної оцінки того, скільки вітру буде дути і як сонячно воно буде в будь-який день.

DeepMind є прикладом того, як це може бути використано для вітрових електростанцій, а Девід Віктор, співголова Ініціативи з крос-брукінгу про енергію і клімат, наводить приклад того, як він може бути використаний для сонячної енергії.

«Кращі прогнози на день і вперед, як хмари та інші погодні утворення впливають на сонячну енергію», - пише він. "Кращі прогнози можуть полегшити і зробити більш вигідним для сонячних генераторів участь у ринках електроенергії".

3. Моделювання клімату пропонує надзвичайно довгострокові прогнози

Науковці погоди та клімату постійно збирають дані про те, що відбувається і що буде впливати на зміну клімату Землі. Стан озонового шару, підвищення рівня моря і температура світових океанів все ретельно відстежуються і публікуються. A.I. можна взяти ці цифри і перетворити їх на інструменти.

Алгоритми машинного навчання підживлюють числа, і чим більше даних мають ці алгоритми, тим більше прогнозів можна зробити і можна виявити більше прихованих шаблонів. Об'єднання існуючих сьогодні кліматичних даних може створити керівні принципи, які дозволять вченим, інженерам і повсякденним людям знати, що потрібно зробити першим для уповільнення зміни клімату.

У доповіді ВЕФ зазначено, що використання А.І. Створення моделей даних може допомогти експертам зрозуміти, що саме зараз є найвищим пріоритетом, і дати громадянам краще розуміння того, наскільки поганою є зміна клімату.

"Набори даних вимагають значних високопродуктивних обчислювальних потужностей і обмежують доступність і зручність використання для наукових спільнот, що приймають рішення", - зазначає ВЕФ. “А.І. може вирішити ці проблеми, збільшуючи як продуктивність погоди та моделювання клімату, так і роблячи його більш доступним та корисним для прийняття рішень.

3. Дані врожаю в реальному часі повідомить майбутніх фермерів

Неймовірна здатність А.І. розібратись через майже нескінченні кількості чисел може бути використана для автономного ведення господарства. Геологічні дані дозволяють визначити, які алгоритми можуть бути вирощені в будь-якій області, а дані в реальному часі можуть бути зібрані для виявлення будь-яких проблем під час зростання.

У сільському господарстві вже переважають машини, і в один прекрасний день вони можуть повністю управлятися машинами. Ці роботи можуть бути спрямовані алгоритмами машинного навчання, які постійно перевіряють на грунт, здоров'я рослин і погодні дані.

Це вимагатиме значних поліпшень автономії автомобіля та об'єднання тонн даних. Але ВЕФ стверджує, що повністю автономні ферми не є надуманими.

“А.І. це дозволить фермерським господарствам стати майже повністю автономними », - стверджує вона. "Фермери зможуть вирощувати різні культури симбіотично, використовуючи ІІ для виявлення або прогнозування проблем і вжиття відповідних коригувальних дій за допомогою робототехніки"

1. Захист недостатньої кількості води у сухих регіонах

Екстремальні погодні наслідки зміни клімату призвели до тривалих посух і лісових пожеж. Забезпечення того, щоб громади, які постраждали від цих техногенних катастроф, мали адекватну прісну воду, має вирішальне значення і А.І. це може зробити.

Використовуючи дані з підключених до Інтернету лічильників води, алгоритми можуть виявити, які частини світу потребують більшої кількості ресурсів. Система могла б потім перенаправити більше води на райони, що зазнають посухи, щоб забезпечити розгортання ресурсів там, де ми їх найбільше потребуємо.

WEF запропонував, що це може бути здійснено шляхом об'єднання технологій IOT для збору даних з будинків, машинного навчання для обробки цих даних і блокейн-технологій для децентралізації водних ресурсів.