Искусственный интеллект (ИИ) получил значительное признание в последние годы, но его воздействие на окружающую среду вызывает беспокойство. Однако прорывная научная статья Стокгольмского международного института мира исследует удивительное решение — использование ИИ для смягчения климатических катастроф и обращения его негативных последствий.
Огромное количество воды, потребляемое при работе систем искусственного интеллекта, поражает воображение. Только в 2020 году компания Microsoft использовала более 2500 олимпийских бассейнов воды в своих центрах обработки данных, и OpenAI превзошла эту цифру. Эти цифры учитывают только воду, используемую для охлаждения энергозатратных серверов. Потребление электроэнергии в центрах обработки данных, работающих на основе ИИ, также впечатляет.
Доктора Ёнми Ким и Винсент Буланин, исследователи SIPRI, исследуют возможности и вызовы использования ИИ для обеспечения климатической безопасности в своей статье под названием «Искусственный интеллект для климатической безопасности: возможности и вызовы». Их результаты раскрывают ряд инновационных решений:
1. Улучшенные системы предупреждения о природных катастрофах: Алгоритмы на основе ИИ могут анализировать обширные наборы данных для предоставления точных и своевременных предостережений о природных бедствиях, таких как ураганы, наводнения и лесные пожары. Это позволяет сообществам лучше готовиться к эвакуации и управлению бедствиями.
2. Оптимизация управления ресурсами: Алгоритмы машинного обучения могут оптимизировать выделение ресурсов в сельском хозяйстве. Предсказывая урожайность, оптимизируя орошение и выявляя уязвимые зоны, подверженные засухе или деградации почвы, ИИ помогает в устойчивых практиках сельского хозяйства.
3. Точное сельское хозяйство: Техники точного сельского хозяйства на базе ИИ минимизируют использование ресурсов, увеличивая при этом урожайность и снижая экологическое воздействие практик сельского хозяйства.
4. Автономные роботы в реагировании на бедствия: Автономные роботы на базе ИИ играют важную роль в оказании гуманитарной помощи и поддержке усилий по реагированию во время и после климатических бедствий. Они обеспечивают более быстрое и эффективное реагирование на бедствия.
5. Улучшенное моделирование климатических опасностей: Алгоритмы машинного обучения улучшают моделирование климатических опасностей, позволяя лучше предсказывать экстремальные погодные явления и их потенциальное воздействие на сообщества и инфраструктуру.
6. Сбор данных в конфликтных зонах: Технологии ИИ, такие как анализ спутниковых изображений и мониторинг социальных медиа, предоставляют важные климатические данные в регионах конфликтов, где традиционные методы сбора данных затруднены.
Для реализации полного потенциала ИИ в решении климатических вызовов необходимы изменения в политике. Глобальный, междисциплинарный и заинтересованный разговор должен сосредоточиться на этических вопросах, финансировании цифровой грамотности и доступа к ней, а также на приоритетах исследований. Политики и исследователи должны рассмотреть этические вопросы, связанные с защитой данных, алгоритмическим предвзятостями и потенциальным злоупотреблением. Кроме того, поддержка цифровой грамотности и доступа к ней имеет решающее значение для эффективного внедрения инструментов ИИ и машинного обучения в усилия по смягчению изменений климата, особенно в уязвимых сообществах. Кроме того, политики должны выделить средства на критические исследования, направленные на разрешение методологических проблем и обеспечение надежности и беспристрастности моделей ИИ.
За счет использования мощи ИИ мы можем превратить его из экологического разрушителя в зеленое решение, эффективно борясь с изменением климата и способствуя устойчивому развитию.
The source of the article is from the blog portaldoriograndense.com