Περίληψη άρθρου:

Μια νέα έκθεση από το Φόρουμ "Καινοτομία για μια δροσερή Γη" υπογραμμίζει τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης στην καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής.Η έκθεση εντοπίζει έξι ευκαιρίες υψηλού δυναμικού για τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης που μπορούν να κάνουν σημαντική διαφορά, όπως η παρακολούθηση των εκπομπών, η βελτιστοποίηση της παραγωγής ενέργειας και των δικτύων, η βελτίωση των διαδικασιών παραγωγής, η ενίσχυση των γεωργικών πρακτικών, η βελτιστοποίηση των μεταφορών και η προώθηση της έρευνας για τα υλικά. Με την αξιοποίηση των τεχνολογιών ΤΝ σε αυτούς τους τομείς, μπορούν να επιτευχθούν σημαντικές μειώσεις στις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου. Επιπλέον, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να συμβάλει στην πρόοδο της έρευνας για τη γεωμηχανική του κλίματος, όπως η έγχυση στρατοσφαιρικού αερολύματος (SAI), επιτρέποντας την ακριβέστερη μοντελοποίηση του κλίματος.

Κύρια σημεία του άρθρου:

• Το Φόρουμ "Καινοτομία για μια δροσερή Γη" δημοσίευσε έναν οδικό χάρτη για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για τη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου
• Ο χάρτης πορείας προσδιορίζει 6 ευκαιρίες υψηλού δυναμικού για την τεχνητή νοημοσύνη ώστε να συμβάλει στην καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής
• Οι ευκαιρίες αυτές περιλαμβάνουν την παρακολούθηση των εκπομπών, τη βελτιστοποίηση της παραγωγής ενέργειας, τη βελτίωση των διαδικασιών παραγωγής, τη βελτίωση των γεωργικών πρακτικών, τη βελτιστοποίηση των συστημάτων μεταφορών και την πρόοδο της επιστήμης των υλικών
• Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν δεδομένα από δορυφόρους, αισθητήρες και μη επανδρωμένα αεροσκάφη για τη μέτρηση των εκπομπών και τον εντοπισμό των πηγών των αερίων του θερμοκηπίου
• Οι προσομοιώσεις που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα μπορούν να προβλέψουν την παραγωγή ενέργειας από ανανεώσιμες πηγές και να βελτιστοποιήσουν τα ηλεκτρικά δίκτυα
• Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει τα εργοστάσια να χρησιμοποιούν περισσότερα ανακυκλωμένα υλικά, να μειώνουν τα απόβλητα και να ελαχιστοποιούν τη χρήση ενέργειας στις διαδικασίες παραγωγής

Αναλυτικά το άρθρο:

Πώς μπορεί η τεχνητή νοημοσύνη να βοηθήσει στην καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής; Μια νέα έκθεση αξιολογεί τη μέχρι τώρα πρόοδο και διερευνά τις επιλογές για το μέλλον.

Τι νέο υπάρχει: Το Φόρουμ Innovation for Cool Earth, μια διάσκεψη ερευνητών για το κλίμα που φιλοξενείται στην Ιαπωνία, δημοσίευσε έναν οδικό χάρτη για τη χρήση της επιστήμης των δεδομένων, της όρασης των υπολογιστών και της προσομοίωσης με βάση την ΤΝ για τη μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου. Ο οδικός χάρτης αξιολογεί τις υπάρχουσες προσεγγίσεις και προτείνει τρόπους για την αναβάθμισή τους.

Πώς λειτουργεί: δραστηριότητες στις οποίες τα συστήματα ΤΝ μπορούν να κάνουν σημαντική διαφορά με βάση το μέγεθος της ευκαιρίας, τα αποτελέσματα στον πραγματικό κόσμο και την επικυρωμένη έρευνα. Οι συγγραφείς τονίζουν την ανάγκη για δεδομένα, τεχνικό και επιστημονικό ταλέντο, υπολογιστική ισχύ, χρηματοδότηση και ηγεσία για να αξιοποιηθούν αυτές οι ευκαιρίες.

Παρακολούθηση εκπομπών. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης αναλύουν δεδομένα από δορυφόρους, μη επανδρωμένα αεροσκάφη και επίγειους αισθητήρες για τη μέτρηση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου. Η Ευρωπαϊκή Ένωση τα χρησιμοποιεί για τη μέτρηση των εκπομπών μεθανίου, οι περιβαλλοντικές οργανώσεις μετρούν τις εκπομπές μονοξειδίου του άνθρακα για να βοηθήσουν στην καθοδήγηση της αγοράς εμπορίας αντισταθμιστικών δικαιωμάτων άνθρακα και εταιρείες συμβούλων όπως η Kayrros εντοπίζουν πηγές αερίων του θερμοκηπίου μεγάλης κλίμακας, όπως χωματερές και πετρελαιοπηγές. Οι συγγραφείς συνιστούν ένα αμερόληπτο κέντρο εκκαθάρισης δεδομένων που σχετίζονται με το κλίμα και ευρύτερη πρόσβαση σε δορυφορικά δεδομένα.

• Ενέργεια. Περισσότερο από το 30 τοις εκατό των εκπομπών διοξειδίου του άνθρακα προέρχεται από την παραγωγή ηλεκτρικής ενέργειας. Οι προσομοιώσεις που βασίζονται σε νευρωνικά δίκτυα βοηθούν στην πρόβλεψη της ισχύος που παράγεται από αιολικούς και ηλιακούς σταθμούς και της ζήτησης στα ηλεκτρικά δίκτυα, η οποία έχει αποδειχθεί δύσκολη για άλλα είδη αλγορίθμων. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης βοηθούν επίσης στην τοποθέτηση αιολικών και ηλιακών εγκαταστάσεων και στη βελτιστοποίηση των δικτύων. Αυτές οι προσεγγίσεις θα μπορούσαν να επεκταθούν με πιο ισχυρά μοντέλα, πρότυπα για την αξιολόγηση των επιδόσεων και πρωτόκολλα ασφαλείας.
• Κατασκευή. Μια ανώνυμη βραζιλιάνικη χαλυβουργία χρησιμοποίησε τεχνητή νοημοσύνη για τη μέτρηση της χημικής σύνθεσης των μεταλλικών απορριμμάτων που πρόκειται να επαναχρησιμοποιηθούν παρτίδα προς παρτίδα, επιτρέποντάς της να μειώσει τα πρόσθετα έντασης άνθρακα κατά 8 τοις εκατό, βελτιώνοντας παράλληλα τη συνολική ποιότητα. Τα συστήματα AI μπορούν να αναλύσουν ιστορικά δεδομένα για να βοηθήσουν τα εργοστάσια να χρησιμοποιούν περισσότερα ανακυκλωμένα υλικά, να μειώσουν τα απόβλητα, να ελαχιστοποιήσουν τη χρήση ενέργειας και να μειώσουν τον χρόνο διακοπής λειτουργίας. Ομοίως, μπορούν να βελτιστοποιήσουν τις αλυσίδες εφοδιασμού για να μειώσουν τις εκπομπές που συνεισφέρουν τα logistics.
• Γεωργία. Οι αγρότες χρησιμοποιούν αισθητήρες εξοπλισμένους με τεχνητή νοημοσύνη για να προσομοιώσουν διαφορετικές εναλλαγές καλλιεργειών και καιρικά φαινόμενα για να προβλέψουν την απόδοση ή την απώλεια της καλλιέργειας. Οπλισμένοι με αυτά τα δεδομένα, οι παραγωγοί τροφίμων μπορούν να μειώσουν τα απόβλητα και να μειώσουν το αποτύπωμα άνθρακα. Οι συγγραφείς αναφέρουν την έλλειψη συνόλων δεδομένων που σχετίζονται με τα τρόφιμα και την επένδυση στην προσαρμογή των γεωργικών πρακτικών ως πρωταρχικά εμπόδια για την πλήρη αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης στη βιομηχανία τροφίμων.
• Μεταφορά. Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να μειώσουν τις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου βελτιώνοντας τη ροή της κυκλοφορίας, βελτιώνοντας τη συμφόρηση και βελτιστοποιώντας τις δημόσιες μεταφορές. Επιπλέον, η ενισχυτική μάθηση μπορεί να μειώσει τις επιπτώσεις των ηλεκτρικών οχημάτων στο δίκτυο ηλεκτρικής ενέργειας βελτιστοποιώντας τη φόρτιση τους. Για την αξιοποίηση αυτού του δυναμικού απαιτούνται περισσότερα δεδομένα, ενιαία πρότυπα και ταλέντο στην ΤΝ.
• Υλικά. Οι επιστήμονες υλικών χρησιμοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για να μελετήσουν τα χαρακτηριστικά των υφιστάμενων υλικών και να σχεδιάσουν νέα. Αυτές οι τεχνικές θα μπορούσαν να επιταχύνουν την ανάπτυξη πιο αποδοτικών μπαταριών, ηλιακών κυψελών, ανεμογεννητριών και υποδομών μεταφοράς. Ο καλύτερος συντονισμός μεταξύ των επιστημόνων υλικών και των ερευνητών ΤΝ θα επιταχύνει τα οφέλη αυτά.

Γιατί έχει σημασία: Η τεχνητή νοημοσύνη έχει αποδείξει την αξία της στον εντοπισμό των πηγών εκπομπών, στη βελτιστοποίηση της κατανάλωσης ενέργειας και στην ανάπτυξη και κατανόηση των υλικών. Η κλιμάκωση και η επέκταση αυτής της αξίας σε τομείς που παράγουν τα περισσότερα αέρια του θερμοκηπίου -ιδιαίτερα στην παραγωγή ενέργειας, τη μεταποίηση, την παραγωγή τροφίμων και τις μεταφορές- θα μπορούσε να επιφέρει σημαντική μείωση των εκπομπών αερίων του θερμοκηπίου.

Σκεφτόμαστε: Η τεχνητή νοημοσύνη έχει επίσης σημαντικό ρόλο να διαδραματίσει στην προώθηση της επιστήμης της κλιματικής γεωμηχανικής, όπως η έγχυση στρατοσφαιρικού αερολύματος (SAI), για την ψύξη του πλανήτη. Χρειάζεται περισσότερη έρευνα για να διαπιστωθεί αν η SAI είναι καλή ιδέα, αλλά η μοντελοποίηση του κλίματος με τη βοήθεια της ΤΝ θα βοηθήσει να απαντηθεί αυτό το ερώτημα.

Πηγή: AI Against Climate Change