DeepMind Predicții vânt: 4 moduri A.I. Este salvarea mediului chiar acum

Activitatea umană de pe Pământ a afectat negativ climatul Pământului, ceea ce a dus la topirea întregii națiuni, dispariția animalelor și, eventual, dispariția noriilor. Dar există posibilitatea ca severitatea schimbărilor climatice să poată fi atenuată dacă acționăm repede și folosim alte invenții umane: inteligența artificială.

Google, cu sediul în Londra, A.I. filiala DeepMind a anunțat săptămâna aceasta cea mai recentă realizare, folosind învățarea mașinilor pentru a ajuta energia eoliană să devină mai valoroasă pentru rețeaua electrică. Algoritmul companiei a fost capabil să prezică cât de multă putere va genera turbinele eoliene cu 36 de ore înainte, explică compania într-un post de blog. Acest lucru ar permite fermelor eoliene să livreze în mod fiabil cantități exacte de energie pentru a satisface cererea de energie electrică.

DeepMind și-a aplicat A.I. la 700 de megawați de capacitate de energie eoliană în Midwest. Algoritmul a fost instruit cu privire la previziunile meteorologice și datele anterioare privind turbina pentru a prezice puterea de ieșire. Google a declarat că efortul său a îmbunătățit valoarea acestor ferme eoliene cu 20%.

Oferind fermelor eoliene capacitatea de a lua decizii bazate pe date este un mic pas spre diminuarea dependenței de cărbune și combustibili fosili. A.I. are un mare potențial de a oferi oamenilor de știință, agricultorilor și inginerilor o mai bună înțelegere a efectelor schimbărilor climatice și procesează seturi enorme de date în clipi de la ochi. Se pot observa modele în care oamenii, la început, văd numai numerele jignite și pot furniza informațiile precise pe care oamenii de știință trebuie să le ia în mod decisiv.

Instituția Brookings și Forumul Economic Mondial au publicat rapoarte despre modul în care A.I. pot fi valorificate recent pentru a reduce efectele mondiale ale schimbărilor climatice și multe dintre acestea au fost deja implementate într-o anumită măsură.

4. Datele mari ale prognozelor meteo fac panourile solare mai lucrative

Anunțul Google este începutul unei distribuții inteligente a energiei, care va face fermele eoliene și solare mari jucători în rețeaua globală de energie. Datele despre prognozele meteorologice disponibile pe scară largă pot fi utilizate pentru a estima cu exactitate cât de mult va sufla vântul și cât de însorită va fi în orice zi.

DeepMind este un exemplu de modul în care acest lucru ar putea fi utilizat pentru fermele eoliene, iar David Victor, copreședinte al Inițiativei Cross-Brookings privind energia și clima, oferă un exemplu de modul în care ar putea fi utilizat pentru energia solară.

"O mai bună predicție a zilei înainte și a oră pentru cum norii și alte formațiuni meteorologice afectează producția solară", scrie el. "Previziunile mai bune pot face mai ușor și mai profitabil generatoarele solare să participe la piețele de energie electrică".

3. Modelarea climatului oferă prognoze extrem de lungi

Științele meteorologice și climatice colectează în mod constant date despre ceea ce este și ce va fi afectat de climatul schimbător al Pământului. Starea stratului de ozon, creșterea nivelului mării și temperatura oceanelor lumii sunt urmărite și publicate cu minuțiozitate. A.I. pot lua aceste cifre și le pot transforma în instrumente.

Algoritmii de învățare a mașinilor alimentează numerele și cu cât mai multe date au acești algoritmi, cu atât mai multe predicții pot fi făcute și pot fi detectate mai multe modele ascunse. Unificarea datelor climatice disponibile astăzi poate crea orientări pentru a permite oamenilor de știință, inginerilor și oamenilor de zi cu zi să știe ce trebuie făcut mai întâi pentru a încetini schimbările climatice.

Raportul WEF a declarat că utilizarea A.I. pentru a crea modele de date poate fi de ajutor experții să înțeleagă ceea ce este cea mai mare prioritate acum și să le ofere cetățenilor o mai bună înțelegere a modului în care schimbările climatice sunt rele.

"Seturile de date au cerut o putere de calcul substanțială de înaltă performanță și au limitat accesibilitatea și utilitatea comunităților științifice și decizionale", declară WEF. „A.I. poate rezolva aceste provocări, sporind atât performanța meteorologică, cât și modelarea climei, făcând-o mai accesibilă și utilizabilă pentru luarea deciziilor ".

3. Datele de cultură în timp real vor informa viitorii fermieri

Abilitatea incredibilă a lui A.I de a parcurge prin numere aproape nesfârșite poate fi folosită pentru a aduce agricultura autonomă. Datele geologice pot indica algoritmilor ce pot fi cultivate în orice zonă dată și ar putea fi colectate date privind culturile în timp real pentru a detecta orice problemă în timpul creșterii.

Industria agricolă este deja dominată de mașini și o zi ar putea fi complet condusă de mașini. Aceste roboți ar putea fi direcționate de către algoritmi de învățare a mașinilor, care verifică constant solul, sănătatea plantelor și datele meteorologice.

Acest lucru va necesita îmbunătățiri majore ale autonomiei autovehiculelor și coagularea unui ton de date. Însă WEF afirmă că fermele complet autonome nu sunt deloc forțate.

„A.I. ar putea permite fermelor să devină aproape complet autonome ", afirmă acesta. "Fermierii ar putea să crească simbiot culturi diferite, folosind AI pentru a detecta sau anticipa probleme și pentru a întreprinde acțiuni corective adecvate prin robotică"

1. Protejarea aprovizionării rare a apelor în regiunile aride

Inflamațiile climatice extreme provocate de schimbările climatice au provocat secetă și incendii de lungă durată. Asigurarea faptului că comunitățile afectate de aceste catastrofe umane au apă dulce adecvată este crucială și că A.I. poate face acest lucru.

Utilizând date de la contoare de apă conectate la internet, algoritmii ar putea detecta ce părți ale lumii au nevoie de cele mai multe resurse. Sistemul ar putea apoi să redirecționeze mai multă apă către zonele care se confruntă cu secetă, pentru a se asigura că resursele sunt desfășurate acolo unde avem nevoie cel mai mult de acestea.

WEF a sugerat că acest lucru ar putea fi realizat prin îmbinarea tehnologiei IOT pentru a colecta date de la case, învățarea mașinilor pentru prelucrarea acestor date și blocarea tehnologiei pentru a descentraliza resursele de apă.