Как искусственный интеллект может обеспечить климатический прорыв, в котором нуждается мир
Как искусственный интеллект может обеспечить климатический прорыв, в котором нуждается мир
На другом конце света стартап ClimateAi из Кремниевой долины разрабатывает платформу искусственного интеллекта для оценки уязвимости сельскохозяйственных культур к потеплению температуры в ближайшие два десятилетия. Инструмент использует данные о климате, воде и почве конкретной местности, чтобы определить, насколько пригодным будет ландшафт для выращивания сельскохозяйственных культур в ближайшие годы.
Махараштра, Индия, стала одним из первых примеров в 2021 году. Фермеры могли зайти в приложение ClimateAi и ввести данные о том, какие семена они выращивают и где хотят их посадить.
На основе этих данных ClimateAi провела моделирование и выяснила, что экстремальная жара и засуха приведут к сокращению производства томатов в регионе примерно на 30 % в течение следующих двух десятилетий. Компания предупредила садоводов, что им следует изменить свою стратегию.
Результаты оказались решающими – производители томатов скорректировали свои бизнес-планы, перейдя на более устойчивые к климатическим условиям сорта семян и изменив время посадки семян томатов. По словам Химаншу Гупты, выросшего в Индии и являющегося генеральным директором и соучредителем компании ClimateAi, «поиск новых мест для выращивания обычно занимает у фермеров, пострадавших от изменения климата, немало времени, но теперь это можно сделать за считанные минуты, и это также сэкономит им немало средств».
«Мы думаем об искусственном интеллекте так: он увеличивает время и эффективность решения проблемы изменения климата», – сказал Гупта в интервью CNN.
Более точная оценка будущих рисков для сельского хозяйства – лишь один из способов использования технологий искусственного интеллекта для решения климатического кризиса.
ИИ впервые вошел в общественное сознание в этом году благодаря популярным, ориентированным на потребителя инструментам искусственного интеллекта, таким как ChatGPT, и эксперты говорят, что эта технология должна произвести революцию во многих отраслях. Но исследователи климата уже много лет думают о том, как ИИ – компьютерные программы, способные быстро анализировать огромные объемы данных и выполнять сложные задачи так, как это мог бы делать человек, – может помочь им лучше понять и решить проблему меняющегося климата.
Теперь эксперты говорят, что ИИ способен ускорить все процессы – от сокращения загрязнения окружающей среды до улучшения моделей погоды.
«Эффективность – это то, в чем ИИ очень хорош: оптимизация решений, оптимизация ресурсов», – говорит Фэнци Ю, профессор кафедры инженерной школы Корнельского университета. «Эта система обладает очень сильными прогностическими способностями, которые могут оказаться чрезвычайно полезными во многих областях, начиная от (понимания) мелких молекул… и заканчивая более широкими климатическими системами, чтобы помочь нам бороться с изменением климата».
Учитывая бешеные темпы потепления на планете, ускорение темпов развертывания и внедрения решений имеет решающее значение. Но при всех перспективах ИИ инфраструктура, поддерживающая эту технологию, – центры обработки данных, заполненные рядами мощных, потребляющих энергию компьютеров, – сама по себе может стать нагрузкой на окружающую среду. Эксперты говорят, что инженеры-программисты должны тесно сотрудничать с климатологами, чтобы найти баланс.
«Это определенно то, что должно рассматриваться как компромисс», – говорит Кара Лэмб, младший научный сотрудник факультета инженерии земли и окружающей среды Колумбийского университета. Тем не менее, «положительные стороны перевешивают отрицательные с точки зрения применения таких подходов».
Технология, ускоряющая открытие
Искусственный интеллект – это широкий термин, который относится к различным цифровым инструментам, обученным выполнять широкий спектр сложных задач, которые раньше могли потребовать участия человека. Как правило, эти технологии объединяет способность быстро обрабатывать и находить связи между огромными объемами разрозненных данных.
Благодаря этому ИИ особенно хорошо справляется с такими задачами, как прогнозирование и моделирование. И в отличие от традиционных компьютерных программ, инструменты ИИ обычно могут продолжать обучение с течением времени, по мере поступления новых данных или получения новой обратной связи о качестве результатов.
Если раньше научные открытия зависели от способности человека собирать, наблюдать и анализировать факты, то теперь компьютеры могут обрабатывать большие массивы данных, выявлять закономерности и проводить цифровые эксперименты за долю того времени, которое требуется исследователям-людям.
«В случае с климатическими моделями мы пытаемся решить уравнения… как взаимодействуют эти модели атмосферы, и на это уходит много времени», – сказал Ты. Аналогично, исследования новых материалов, проводящих энергию, например, для солнечных батарей, могут потребовать бесчисленных часов тестирования, которые теперь можно ускорить с помощью ИИ.
«Раньше людям требовались пробы и ошибки, нам нужны были … исследователи, работающие каждый день и ночь», – сказал Вы. «Теперь, благодаря ИИ, которому не нужно спать, ему нужна только электроэнергия, он может работать 24 часа в сутки 7 дней в неделю, и это может стать очень полезным для ускорения открытий».
ИИ, вероятно, не заменит людей в борьбе с изменением климата. Но он может сделать их работу быстрее и эффективнее.
Например, исследователи, стремящиеся восстановить береговые линии путем высадки морской травы, используют ИИ для моделирования лучших мест для высадки растений, говорит Дэн Килер, директор по связям с общественностью компании Newday, занимающейся инвестициями, которая участвует в благотворительной деятельности по восстановлению берегов.
Алгоритм искусственного интеллекта, обученный для решения этой проблемы, может принимать во внимание все: от токсинов в воде или нарушения судоходных маршрутов до того, как усилия по пересадке могут повлиять на близлежащих обитателей моря или даже на прибрежный туризм.
«Очень сложно объединить все эти факторы в единую модель с помощью обычных методов, но ИИ делает это гораздо более возможным», – говорит Килер.
ИИ «делает грязную работу» в климатических исследованиях
Арктика нагревается в четыре раза быстрее, чем остальная часть планеты, выяснили ученые. Повышение температуры приводит к таянию морского льда, оттаиванию вечной мерзлоты и лесным пожарам в одном из самых холодных регионов Земли.
Эксперты по климату говорят, что происходящее в Арктике является предвестником для всего остального мира. Но климатические модели, которые ученые используют для прогнозирования долгосрочных изменений, не отражают скорость потепления.
С помощью искусственного интеллекта Анна Лильедаль, ученый из Центра климатических исследований Вудвелла, может делать прогнозы состояния вечной мерзлоты не на 100 лет, а на сезон, что дает ей и другим исследователям более полное представление о том, как быстро тает Арктика.
«ИИ делает грязную работу», – сказала Лильедаль в интервью CNN. «Но ИИ не идеален, поэтому мы рассматриваем его как первый инструмент, а потом придет человек и действительно проверит и убедится, что все имеет смысл, и изучит то, что предложил ИИ».
Технология может быть использована и для решения проблем. В рамках проекта Google DeepMind 2019 года модель ИИ обучалась прогнозам погоды и историческим данным о ветряных турбинах, чтобы предсказать доступность ветряной энергии, что помогло повысить ценность возобновляемого источника энергии для ветряных фермеров. ИИ также может помочь предсказать, когда и где спрос на энергию будет наиболее высоким, что позволит операторам энергосистем «убедиться, что у них есть энергия в сети, готовая обеспечить спрос, а также что у них нет энергии, которая просто производится и будет потребляться, потому что это, очевидно, огромные потери», – сказал Килер.
По словам Гупты из ClimateAi, проблема заключается в том, чтобы понять, как интегрировать возобновляемые мощности в существующую сеть, в которой преобладает ископаемое топливо. ИИ может в режиме реального времени определять, какие возобновляемые источники энергии доступны в тех районах, где они нужны потребителям, оптимизируя потребительский спрос и предложение возобновляемых источников энергии.
Кроме того, ИИ используется для исследования материалов, которые могут эффективно улавливать углерод из атмосферы, а также для моделирования и прогнозирования крупных наводнений, чтобы помочь местным органам власти лучше подготовиться к потенциальным чрезвычайным ситуациям и реагировать на них.
По словам Анны Робертсон, соучредителя и руководителя отдела контента и партнерств, медиакомпания The Cool Down, стремящаяся помочь потребителям лучше понять климатический кризис и возможные пути его решения, собирается в начале следующего года запустить инструмент искусственного интеллекта, который будет отвечать на вопросы пользователей о том, как вести более экологичный образ жизни. Инструмент будет использовать данные со своего сайта о том, какие виды информации о климате наиболее интересны потребителям, чтобы направлять пользователей к информации, в том числе отвечать на такие вопросы, как «Что я могу сделать со своими старыми джинсами?» или «Я хочу поменять стиральный порошок, с чего мне начать?».
«Частично проблема заключается в том, что сам вопрос стал настолько подавляющим, что в нем преобладают мрачные мысли, а не решения, которые у нас под рукой», – сказал Робертсон в интервью CNN. «Мы хотим, чтобы людям было проще сделать правильный выбор».
Поиск правильного баланса
У всей этой вычислительной мощности есть и обратная сторона: Запуск моделей искусственного интеллекта требует больших затрат энергии, а многие центры обработки данных расположены в районах, которые по-прежнему в значительной степени зависят от ископаемого топлива, сказал Корнелл. Кроме того, для охлаждения центров обработки данных обычно требуется вода, запасы которой в некоторых местах, где проводятся такие вычисления, в том числе на американском Западе, сокращаются.
Пока что количество энергии, используемой для питания ИИ, относительно невелико по сравнению с тем, что потребляет транспорт или здания. «Но этот показатель будет расти очень быстро, и сейчас нам нужно быть очень осторожными, пока он не вырос в геометрической прогрессии», – сказал Ты.
По оценкам голландского исследователя Алекса де Вриса, опубликованным в октябре, «наихудший сценарий» предполагает, что системы искусственного интеллекта Google в конечном итоге могут потреблять столько же электроэнергии, сколько страна Ирландия в год, если предположить полномасштабное внедрение искусственного интеллекта в их текущее аппаратное и программное обеспечение. Разработчикам следует посоветовать «не только сосредоточиться на оптимизации ИИ, но и критически оценить необходимость его использования, поскольку маловероятно, что все приложения получат пользу от ИИ или что преимущества всегда будут перевешивать затраты», – говорится в заключении исследования.
Некоторые операторы центров обработки данных уже начали решать эти проблемы.
Amazon Web Services, подразделение гиганта онлайн-торговли, занимающееся облачными вычислениями, взяло на себя обязательство стать «водоположительным» к 2030 году, что означает, что компания будет «возвращать в населенные пункты, где расположены наши центры обработки данных, больше воды, чем мы берем», – заявил генеральный директор Адам Селипски в интервью CNN в октябре.
Например, в штате Орегон, где в последние годы засуха все сильнее сжимает свои тиски, AWS бесплатно предоставляет отработанную воду, используемую для охлаждения своих дата-центров, местным фермерам для орошения.
Компании, строящие и эксплуатирующие центры обработки данных для выполнения рабочих нагрузок, связанных с искусственным интеллектом, могут также подумать о стратегическом размещении центров в районах, где для их работы требуется меньше природных ресурсов, сказал Ты. Например, если дата-центры будут построены в более холодных регионах мира, то для охлаждения потребуется меньше воды; Скандинавия стала популярным местом для размещения дата-центров, чему также способствует относительно высокая доступность возобновляемых источников энергии.
Законодатели в США и за рубежом, которые в последние месяцы все чаще обращают внимание на разработку защитных ограждений для ИИ, должны учитывать как потенциальные преимущества технологии в борьбе с изменением климата, так и ее влияние на окружающую среду при разработке нормативных актов, добавил Ю.
«Регулирующие органы, лица, принимающие решения, политики должны думать об этом, когда они смотрят на рост индустрии [ИИ]», – сказал Вы. «Рост отрасли связан не только с программным обеспечением, инструментами и так далее, но и с тем, как они управляют этими центрами обработки данных».
Эксперты в области технологий также предупреждают, что ИИ должен быть доступным для стран с низким уровнем дохода, особенно для стран Глобального Юга, которые находятся на переднем крае климатического кризиса и при этом вносят наименьший вклад в глобальное загрязнение.
«Когда речь заходит о применении искусственного интеллекта для борьбы с изменением климата, – говорит Гупта, – я думаю, что мы только нащупываем поверхность того потенциала, который существует как с точки зрения воздействия, которое он может оказать на бизнес, так и с точки зрения воздействия, которое он может оказать на человечество».
В этой статье было указано, что Химаншу Гупта является генеральным директором и соучредителем ClimateAi.
Читайте также:
- Из-за продолжительных дождей уровень воды в Рейнланд-Пфальце снова повысился
- Гол Нкунку – слишком мало для «Челси»: 1:2 в пользу «Вулверхэмптона
- Сектор Газа: Разгневанные палестинцы протестуют против ХАМАС
Источник: edition.cnn.com
Читайте также:
Обсуждение
Самые последние новости
