DeepMind Wind Předpovědi: 4 způsoby A.I. Právě teď šetří životní prostředí

Lidská činnost na Zemi nepříznivě ovlivnila klima Země, které vedlo k roztavení všech národů, zániku zvířat a potencionálně zmizení mraků. Existuje však možnost, že závažnost změny klimatu může být zmírněna, pokud budeme jednat rychle a využijeme další lidské vynálezy: umělou inteligenci.

Společnost Google se sídlem v Londýně, A.I. Dceřiná společnost DeepMind oznámila tento týden svůj poslední úspěch, který využívá strojového učení k tomu, aby se větrná energie stala cennější pro energetickou síť. Algoritmus společnosti byl schopen předpovědět, kolik energie budou jeho větrné turbíny generovat 36 hodin předem, společnost vysvětluje ve svém blogu. To by umožnilo větrným farmám spolehlivě dodávat přesné množství energie pro uspokojení poptávky po elektřině.

DeepMind aplikoval své A.I. až 700 megawattů větrné energie na Středozápadě. Algoritmus byl vyškolen na předpovědi počasí a na datech z turbíny pro předpovědi výkonu. Google uvedl, že jeho úsilí zlepšilo hodnotu těchto větrných elektráren o 20%.

Poskytování větrných elektráren schopnost přijímat rozhodnutí založená na datech je malým krokem směrem ke snižování závislosti na uhlí a fosilních palivech. A.I. má velký potenciál dát vědcům, zemědělcům a inženýrům lepší pochopení účinků klimatických změn a zpracovává enormní soubory dat v mrknutí oka. To může na místě vzory, kde lidé nejprve vidět pouze neuspořádané čísla, a to může přinést přesné informace vědci potřebují jednat rozhodně.

Brookings Institution a World Economic Forum obě zveřejnily zprávy o tom, jak A.I. mohou být využity k tomu, aby se v poslední době snížily dopady změny klimatu a mnohé z nich již byly do určité míry realizovány.

4. Velká data předpovědi počasí činí solární panely více lukrativní

Oznámení společnosti Google je začátkem inteligentní distribuce energie, která umožní větrným a solárním farmám velké hráče v globální energetické síti. Široce dostupná data předpovědi počasí mohou být použita k přesnému odhadu, kolik větru bude foukat a jak slunečný bude v daný den.

DeepMind je příkladem toho, jak by to mohlo být použito pro větrné farmy, a David Victor, spolupredseda iniciativy Cross-Brookings pro energetiku a klima, poskytuje příklad toho, jak by mohl být využit pro solární energii.

„Lepší předpovědi o tom, jak mraky a další meteorologické útvary ovlivňují solární výstup,“ říká. „Lepší prognózy mohou pro solární generátory usnadnit a zvýšit výnosnost účasti na trzích s elektřinou.“

3. Modelování klimatu nabízí extrémně dlouhodobé předpovědi

Vědci z oblasti počasí a klimatu neustále shromažďují údaje o tom, co je a co bude ovlivněno měnícím se klimatickým podnebím Země. Stav ozonové vrstvy, stoupající hladiny moří a teplota světových oceánů jsou pečlivě sledovány a publikovány. A.I. tyto postavy a transformovat do nástrojů.

Algoritmy strojového učení vypínají čísla a čím více dat tyto algoritmy mají, tím více předpovědí může být provedeno a může být detekováno více skrytých vzorů. Sjednocení dostupných dat o klimatu může vytvořit pokyny, které umožní vědcům, inženýrům a každodenním lidem vědět, co je třeba udělat pro zpomalení klimatických změn.

Ve zprávě WEF bylo uvedeno, že za použití A.I. Vytváření modelů dat může pomoci odborníkům pochopit, co je právě teď nejvyšší prioritou, a dát občanům lepší pochopení toho, jak špatná je změna klimatu.

„Datasety požadovaly vysoký výkon a omezily dostupnost a použitelnost pro vědecké a rozhodovací komunity,“ uvádí WEF. „A.I. může tyto výzvy vyřešit, zvýšit jak výkonnost počasí, tak i klimatické modelování, a učinit ho dostupnějším a použitelnějším pro rozhodování. “

3. Údaje o plodinách v reálném čase budou informovat budoucí zemědělce

Neuvěřitelná schopnost A.I. analyzovat téměř nekonečné množství čísel by mohla být využita k dosažení autonomního zemědělství. Geologická data mohou algoritmům říci, co lze pěstovat v dané oblasti, a údaje o plodinách v reálném čase by mohly být shromažďovány, aby se zjistily jakékoli problémy během růstu.

Zemědělství je již ovládáno stroji a jednoho dne by mohlo být zcela řízeno stroji. Tyto roboty mohou být řízeny algoritmy strojového učení, které neustále kontrolují půdu, zdraví rostlin a údaje o počasí.

To bude vyžadovat rozsáhlá zlepšení autonomie vozidel a slučování tun dat. WEF však uvádí, že plně autonomní farmy nejsou příliš přitažlivé.

„A.I. umožnit farmám, aby se staly téměř plně autonomními, “uvádí. „Zemědělci mohou být schopni pěstovat různé plodiny symbioticky, s využitím AI k pozorování nebo předvídání problémů ak provádění vhodných nápravných opatření prostřednictvím robotiky“

1. Ochrana jizevních zásob vody v suchých oblastech

Extrémní vlivy klimatických změn na počasí přinesly dlouhodobá sucha a požáry. Zásadní význam má zajištění toho, aby komunity postižené těmito katastrofami způsobenými člověkem měly dostatečnou sladkou vodu. se to může stát.

Využití dat z internetu připojených domácích vodoměrů by algoritmy mohly zjistit, které části světa potřebují nejvíce zdrojů. Systém by pak mohl přesměrovat více vody do oblastí, které procházejí suchem, aby bylo zajištěno, že zdroje budou nasazeny tam, kde je nejvíce potřebujeme.

WEF navrhl, že by to mohlo být realizováno sloučením technologie IOT pro sběr dat z domácností, strojového učení pro zpracování těchto dat a technologie blockchain pro decentralizaci vodních zdrojů.