Как изкуственият интелект може да спаси планетата
Машинното образование има капацитета да направи същински пробив против най-голямата опасност на нашето време, уверени са водещите експерти в AI сферата
Технологиите с изкуствен интелект могат да оказват помощ по доста способи на хората да се оправят с заплахата от климатичните промени (снимка: CCO Public Domain)
Някои от най-големите имена в проучванията на изкуствения разсъдък нскоро начертаха пътна карта, която допуска по какъв начин машинното образование може да помогне да спасим планетата и човечеството от непосредствената заплаха на климатичните промени.
Докладът, показан от MIT Technology Review, обгръща вероятните интервенции на машинното образование в 13 области – от електроенергийните системи, през стопанствата и горите, до прогнозирането на климата. Във всяка област анализът разкрива приноса на разнообразни поддисциплини в машинното образование, в това число компютърното зрение, обработката на естествените езици и други
Препоръките на учените са разграничени в три категории: „ висок резултат ” за проблеми, които са подобаващи за машинно образование, където интервенциите могат да имат изключително огромно въздействие; „ дълготрайни ” за решения, които няма да имат забележим резултат по-рано от 2040 г.; и „ висок риск ” за действия, които ще имат по-неясни резултати, било то тъй като технологията не е задоволително зряла, или тъй като не се знае задоволително, с цел да може да се направи оценка на следствията.
Ето ги и самите рекомендации:
Подобряване на прогнозите на потребностите от електрическа енергия
Ако ще разчитаме на повече възобновими енергийни източници, комуналните сдружения ще се нуждаят от по-добри средства за прогнозиране на нужното количество сила в действително време и в дълготраен проект. Вече съществуват логаритми, които могат да предвиждат търсенето на сила, само че те могат да бъдат усъвършенствани, като се вземат поради по-фините локални метеорологични и климатични модели и държанието на семействата.
Усилията да се създадат логаритмите по-понятни могат да оказват помощ на операторите на комунални услуги да интерпретират резултатите по-добре и да ги употребяват при планирането на включването на повече възобновими източници.
Откриване на нови материали
Учените сe надпреварват в създаването на материали, които съхраняват, събират и употребяват силата по-ефективно. Но процесът на разкриване и планиране на сходни материали нормално е муден и трудени. Машинното образование може да форсира процеса посредством намиране, планиране, тестване и оценяване на нови химически структури с мечтаните свойства.
Това би могло, да вземем за пример, да помогне за основаване на нови акумулатори за запазване на силата, добита от слънчевата светлина, за планиране на субстанции, които по-ефективно всмукват въглероден диоксид, и така нататък Новите структури могат да имат и „ странично ” потребно деяние за индивида, да вземем за пример да се употребяват за градеж на здания.
Оптимизиране на маршрутите за транспорт на товари
Доставката на стоките по всички елементи на света е комплициран и неведнъж много неефикасен развой. Той включва взаимоотношение на другите размери колета, другите типове превоз, непрекъснато изменящата се мрежа от изпращачи и получатели. Машинното образование може да помогне доста за намирането на способи да се сплотяват допустимо най-вече колета и да се минимизира общият брой пътувания. Такава система би била по-устойчива и при краткотрайни спирания на транспортните услуги.
Намаляване на бариерите пред навлизането на електрическите транспортни средства
Електрическите транспортни средства, обсъждани като решителен фактор за декарбонизирането на превоза, срещат няколко провокации, свързани с възприемането им в всекидневието. Тук може да помогне още веднъж машинното образование.
Алгоритмите могат да подобрят ръководството на силата за зареждане на батериите, с цел да усилят пробега на всяка кола при всяко нейно зареждане, и да понижат безпокойството на шофььорите по отношение на недосттига на сила в батерията.
Компютърните механизми могат също да моделират и предвиждат агрегираното държание на потребителите във връзка със зареждането, с цел да оказват помощ на мрежовите оператори да посрещнат и ръководят товара.
По-ефективни здания
Интелигентните системи за сградно ръководство могат фрапантно да понижат енергийното ползване на постройката. Те следва да вземат поради прогнозите за времето, заетостта на постройката, както и редица други условия на околната среда, с цел да ръководят и поправят непрекъснато подаваните отопление, изстудяване, вентилация и осветяване.
Интелигентната постройка би могла също по този начин да поддържа връзка непосредствено с мрежата, с цел да се понижи количеството сила, която употребява, в случай че в даден миг има дефицит на нисковъглеродно електроснабдяване.
По-добри оценки за потреблението
Много райони по света имат малко или дори въобще нямат данни за своето ползване на сила и за излъчванията си на парникови газове. А това може да бъде спънка за създаването и използването на ефикасни тактики за понижаване на излъчванията.
Техниките за компютърно зрение могат да извлекат „ отпечатък ” на сградния фонд посредством сателитни и термовизионни изображения и да оценят потреблението на сила на равнище постройка, квартал, град. Същите техники биха могли и да дефинират кои здания следва да бъдат осъвременени, с цел да се реализира оптималната енергийна успеваемост.
Оптимизиране на веригите за доставки
По същия метод, по който машинното образование може да усъвършенства маршрутите на доставките на артикули, то може и да понижи до най-малко неефективността – и въглеродните излъчвания – при веригите за доставки в хранително-вкусовата, стилната и потребителската индустрия. По-доброто прогнозиране на търсенето и предлагането би трябвало доста да понижи отпадъците от производството и превоза. Целенасочените и фокусирани рекомендации на нисковъглеродни артикули биха могли да насърчат по-екологичното ползване.
Прецизно земеделие в мащаб
Голяма част от актуалното земеделие е доминирано от монокултурите – практиката да се създава една единствена годишна продукция върху огромна територия земя. Този метод улеснява земеделските стопани, само че също по този начин унищожава почвата – лишава я от хранителни субстанции и понижава нейната продуктивност. В резултат на това доста аграрни стопани разчитат най-вече на изкуствени азотни торове. Те обаче елементарно се преобразуват в азотен оксид – парников газ, който е 300 пъти по-мощен от въглеродния диоксид.
Роботите, които употребяват програмен продукт за машинно образование, могат да оказват помощ на фермерите да ръководят по-ефективно комбинациите от култури в огромен мащаб, до момента в който логаритмите за обработка на данните могат да оказват помощ на фермерите да предскажат какви култури да засадят, регенерирайки почвите и намалявайки нуждата от торове.
По-добро следене на обезлесяването
Обезлесяването способства за към 10% от световните излъчвания на парникови газове. Проследяването и предотвратяването му нормално е тежък и сложен развой, който се прави на място. Сателитните изображения и компютърното зрение могат да проучват загубата на дървесна завивка в доста по-голям мащаб, а датчици на земята, комбинирани с логаритми за разкриване на звуци от верижни триони, могат да оказват помощ на локалните правоприлагащи органи да пресекат противозаконната активност.
Промяна на навиците за извършване на покупки
Техники, които рекламодателите от години употребяват сполучливо за ориентиране на потребителите, могат да бъдат приложени, с цел да ни оказват помощ да се държим по-екологично. Например, потребителите могат да получат оферти за профилирани интервенции за възстановяване на пестенето на сила.
Технологиите с изкуствен интелект могат да оказват помощ по доста способи на хората да се оправят с заплахата от климатичните промени (снимка: CCO Public Domain)
Някои от най-големите имена в проучванията на изкуствения разсъдък нскоро начертаха пътна карта, която допуска по какъв начин машинното образование може да помогне да спасим планетата и човечеството от непосредствената заплаха на климатичните промени.
Докладът, показан от MIT Technology Review, обгръща вероятните интервенции на машинното образование в 13 области – от електроенергийните системи, през стопанствата и горите, до прогнозирането на климата. Във всяка област анализът разкрива приноса на разнообразни поддисциплини в машинното образование, в това число компютърното зрение, обработката на естествените езици и други
Препоръките на учените са разграничени в три категории: „ висок резултат ” за проблеми, които са подобаващи за машинно образование, където интервенциите могат да имат изключително огромно въздействие; „ дълготрайни ” за решения, които няма да имат забележим резултат по-рано от 2040 г.; и „ висок риск ” за действия, които ще имат по-неясни резултати, било то тъй като технологията не е задоволително зряла, или тъй като не се знае задоволително, с цел да може да се направи оценка на следствията.
Ето ги и самите рекомендации:
Подобряване на прогнозите на потребностите от електрическа енергия
Ако ще разчитаме на повече възобновими енергийни източници, комуналните сдружения ще се нуждаят от по-добри средства за прогнозиране на нужното количество сила в действително време и в дълготраен проект. Вече съществуват логаритми, които могат да предвиждат търсенето на сила, само че те могат да бъдат усъвършенствани, като се вземат поради по-фините локални метеорологични и климатични модели и държанието на семействата.
Усилията да се създадат логаритмите по-понятни могат да оказват помощ на операторите на комунални услуги да интерпретират резултатите по-добре и да ги употребяват при планирането на включването на повече възобновими източници.
Откриване на нови материали
Учените сe надпреварват в създаването на материали, които съхраняват, събират и употребяват силата по-ефективно. Но процесът на разкриване и планиране на сходни материали нормално е муден и трудени. Машинното образование може да форсира процеса посредством намиране, планиране, тестване и оценяване на нови химически структури с мечтаните свойства.
Това би могло, да вземем за пример, да помогне за основаване на нови акумулатори за запазване на силата, добита от слънчевата светлина, за планиране на субстанции, които по-ефективно всмукват въглероден диоксид, и така нататък Новите структури могат да имат и „ странично ” потребно деяние за индивида, да вземем за пример да се употребяват за градеж на здания.
Оптимизиране на маршрутите за транспорт на товари
Доставката на стоките по всички елементи на света е комплициран и неведнъж много неефикасен развой. Той включва взаимоотношение на другите размери колета, другите типове превоз, непрекъснато изменящата се мрежа от изпращачи и получатели. Машинното образование може да помогне доста за намирането на способи да се сплотяват допустимо най-вече колета и да се минимизира общият брой пътувания. Такава система би била по-устойчива и при краткотрайни спирания на транспортните услуги.
Намаляване на бариерите пред навлизането на електрическите транспортни средства
Електрическите транспортни средства, обсъждани като решителен фактор за декарбонизирането на превоза, срещат няколко провокации, свързани с възприемането им в всекидневието. Тук може да помогне още веднъж машинното образование.
Алгоритмите могат да подобрят ръководството на силата за зареждане на батериите, с цел да усилят пробега на всяка кола при всяко нейно зареждане, и да понижат безпокойството на шофььорите по отношение на недосттига на сила в батерията.
Компютърните механизми могат също да моделират и предвиждат агрегираното държание на потребителите във връзка със зареждането, с цел да оказват помощ на мрежовите оператори да посрещнат и ръководят товара.
По-ефективни здания
Интелигентните системи за сградно ръководство могат фрапантно да понижат енергийното ползване на постройката. Те следва да вземат поради прогнозите за времето, заетостта на постройката, както и редица други условия на околната среда, с цел да ръководят и поправят непрекъснато подаваните отопление, изстудяване, вентилация и осветяване.
Интелигентната постройка би могла също по този начин да поддържа връзка непосредствено с мрежата, с цел да се понижи количеството сила, която употребява, в случай че в даден миг има дефицит на нисковъглеродно електроснабдяване.
По-добри оценки за потреблението
Много райони по света имат малко или дори въобще нямат данни за своето ползване на сила и за излъчванията си на парникови газове. А това може да бъде спънка за създаването и използването на ефикасни тактики за понижаване на излъчванията.
Техниките за компютърно зрение могат да извлекат „ отпечатък ” на сградния фонд посредством сателитни и термовизионни изображения и да оценят потреблението на сила на равнище постройка, квартал, град. Същите техники биха могли и да дефинират кои здания следва да бъдат осъвременени, с цел да се реализира оптималната енергийна успеваемост.
Оптимизиране на веригите за доставки
По същия метод, по който машинното образование може да усъвършенства маршрутите на доставките на артикули, то може и да понижи до най-малко неефективността – и въглеродните излъчвания – при веригите за доставки в хранително-вкусовата, стилната и потребителската индустрия. По-доброто прогнозиране на търсенето и предлагането би трябвало доста да понижи отпадъците от производството и превоза. Целенасочените и фокусирани рекомендации на нисковъглеродни артикули биха могли да насърчат по-екологичното ползване.
Прецизно земеделие в мащаб
Голяма част от актуалното земеделие е доминирано от монокултурите – практиката да се създава една единствена годишна продукция върху огромна територия земя. Този метод улеснява земеделските стопани, само че също по този начин унищожава почвата – лишава я от хранителни субстанции и понижава нейната продуктивност. В резултат на това доста аграрни стопани разчитат най-вече на изкуствени азотни торове. Те обаче елементарно се преобразуват в азотен оксид – парников газ, който е 300 пъти по-мощен от въглеродния диоксид.
Роботите, които употребяват програмен продукт за машинно образование, могат да оказват помощ на фермерите да ръководят по-ефективно комбинациите от култури в огромен мащаб, до момента в който логаритмите за обработка на данните могат да оказват помощ на фермерите да предскажат какви култури да засадят, регенерирайки почвите и намалявайки нуждата от торове.
По-добро следене на обезлесяването
Обезлесяването способства за към 10% от световните излъчвания на парникови газове. Проследяването и предотвратяването му нормално е тежък и сложен развой, който се прави на място. Сателитните изображения и компютърното зрение могат да проучват загубата на дървесна завивка в доста по-голям мащаб, а датчици на земята, комбинирани с логаритми за разкриване на звуци от верижни триони, могат да оказват помощ на локалните правоприлагащи органи да пресекат противозаконната активност.
Промяна на навиците за извършване на покупки
Техники, които рекламодателите от години употребяват сполучливо за ориентиране на потребителите, могат да бъдат приложени, с цел да ни оказват помощ да се държим по-екологично. Например, потребителите могат да получат оферти за профилирани интервенции за възстановяване на пестенето на сила.
Източник: technews.bg
КОМЕНТАРИ