Прогнозы ветра DeepMind: 4 пути А.И. Спасает окружающую среду прямо сейчас

Человеческая деятельность на Земле пагубно повлияла на климат Земли, что привело к таянию целых народов, исчезновению животных и, возможно, исчезновению облаков. Но существует вероятность того, что серьезность изменения климата может быть смягчена, если мы будем действовать быстро и использовать другое человеческое изобретение: искусственный интеллект.

Основанная в Лондоне компания A.I. Дочерняя компания DeepMind объявила на этой неделе свое последнее достижение, используя машинное обучение, чтобы помочь сделать энергию ветра более ценной для энергосистемы. Алгоритм компании был в состоянии предсказать, сколько энергии ее ветряные турбины будут производить на 36 часов раньше времени, объясняет компания в своем блоге. Это позволило бы ветровым электростанциям надежно поставлять точное количество электроэнергии для удовлетворения спроса на электроэнергию.

DeepMind применил свой А.И. до 700 мегаватт мощности ветра на Среднем Западе. Алгоритм был отработан на прогнозах погоды и прошлых данных турбины для прогнозирования выходной мощности. Google заявил, что его усилия повысили ценность этих ветряных электростанций на «20 процентов».

Предоставление ветряным электростанциям возможности принимать решения на основе данных - это небольшой шаг к снижению зависимости от угля и ископаемого топлива. А.И. имеет большой потенциал, чтобы дать ученым, фермерам и инженерам лучшее понимание последствий изменения климата, и обрабатывает огромные наборы данных в мгновение ока. Он может обнаруживать закономерности, когда люди сначала видят только смешанные числа, и он может предоставить точную информацию, необходимую ученым, чтобы действовать решительно.

Институт Брукингса и Всемирный экономический форум опубликовали отчеты о том, как А.И. можно использовать для уменьшения растущих последствий изменения климата в последнее время, и многие из них уже были реализованы в определенной степени.

4. Большие данные прогнозов погоды делают солнечные панели более прибыльными

Объявление Google является началом интеллектуального распределения энергии, которое сделает ветряные и солнечные фермы крупными игроками в глобальной электросети. Широко доступные данные прогноза погоды могут быть использованы для точной оценки того, сколько будет дуть ветер и насколько солнечно будет в любой день.

DeepMind является примером того, как это можно использовать для ветряных электростанций, а Дэвид Виктор, сопредседатель Инициативы по установлению взаимных связей в области энергетики и климата, приводит пример того, как его можно использовать для солнечной энергии.

«Более точные предсказания о том, как облака и другие погодные явления влияют на выработку солнечной энергии на день вперед и на час», - пишет он. «Более точные прогнозы могут упростить и повысить прибыльность солнечных генераторов на рынках электроэнергии».

3. Моделирование климата предлагает чрезвычайно долгосрочные прогнозы

Ученые, работающие в области погоды и климата, постоянно собирают данные о том, что происходит и что будет зависеть от изменения климата на Земле. Состояние озонового слоя, повышение уровня моря и температура Мирового океана тщательно отслеживаются и публикуются. А.И. можно взять эти цифры и превратить их в инструменты.

Алгоритмы машинного обучения выдают цифры, и чем больше данных у этих алгоритмов, тем больше прогнозов можно сделать и обнаружить больше скрытых паттернов. Объединение имеющихся сегодня климатических данных может создать руководящие принципы, позволяющие ученым, инженерам и обычным людям знать, что необходимо сделать в первую очередь для замедления изменения климата.

В отчете ВЭФ говорится, что с использованием А.И. Создание моделей данных может помочь экспертам понять, что является наивысшим приоритетом прямо сейчас, и дать гражданам лучшее понимание того, насколько серьезным является изменение климата.

«Наборы данных потребовали значительной высокопроизводительной вычислительной мощности и ограничивали доступность и удобство использования для научного сообщества и сообщества, принимающего решения», - заявляет ВЭФ. «А.И. может решить эти проблемы, увеличивая как производительность моделирования погоды и климата, так и делая его более доступным и пригодным для принятия решений ».

3. Данные об урожае в реальном времени информируют будущих фермеров

Невероятная способность А.И. анализировать практически бесконечное количество может быть использована для создания автономного фермерского хозяйства. Геологические данные могут сообщать алгоритмам, что может быть выращено в любой заданной области, и данные об урожае в реальном времени могут быть собраны, чтобы обнаружить любые проблемы во время роста.

В сельском хозяйстве уже доминируют машины, и однажды она может полностью управляться машинами. Эти роботы могут управляться алгоритмами машинного обучения, которые постоянно проверяют почву, состояние растений и погодные данные.

Это потребует значительных улучшений автономности транспортных средств и объединения тонны данных. Но ВЭФ заявляет, что полностью автономные фермы не являются надуманными.

«А.И. может позволить фермерам стать почти полностью автономными », - говорится в сообщении. «Фермеры могут выращивать разные культуры симбиотически, используя ИИ для выявления или прогнозирования проблем и принятия соответствующих корректирующих действий с помощью робототехники».

1. Защита дефицитных запасов воды в засушливых регионах

Экстремальные погодные последствия изменения климата привели к длительным засухам и лесным пожарам. Обеспечение того, чтобы общины, пострадавшие от этих техногенных катастроф, имели достаточную пресную воду, имеет решающее значение, и A.I. может сделать это

Используя данные из домашних счетчиков воды, подключенных к Интернету, алгоритмы могут определять, какие части мира нуждаются в наибольшем количестве ресурсов. Затем система может перенаправить больше воды в районы, подверженные засухе, чтобы обеспечить развертывание ресурсов там, где они нам нужны больше всего.

WEF предположил, что это может быть реализовано путем объединения технологии IOT для сбора данных из домов, машинного обучения для обработки этих данных и технологии блокчейна для децентрализации водных ресурсов.