08/01/2024
0Изменение климата приводит к более частым и интенсивным лесным пожарам. Компании и исследователи используют ИИ как для раннего обнаружения лесных пожаров, так и для предотвращения крупных пожаров. (Джон Путман/SOPA Images/LightRocket через Gett)
В прошлом году многие отрасли использовали искусственный интеллект в качестве инструмента. Среди них были и компании, занимающиеся климатическими решениями. Они считают, что ИИ может помочь быстрее и эффективнее преобразовывать огромные объемы данных, связанных с климатом, от обнаружения загрязнения до лесных пожаров, говорит Саша Луччиони, руководитель отдела климата компании Hugging Face, занимающейся искусственным интеллектом.
Луччиони отмечает, что важно с осторожностью подходить к вопросу о том, всегда ли необходим ИИ. Генеративный искусственный интеллект, создающий новый контент, может использовать большое количество энергии и иметь большой углеродный след. Однако, она уверена, что в период «зеленого» перехода ИИ найдет множество применений.
Вот четыре способа, которыми компании, исследователи и правительства используют ИИ для решения проблем климата.
Использование ИИ для обнаружения метана, нагревающего планету
Выбросы метана, второго по значимости фактора глобального потепления после углекислого газа, растут. Высокоэффективный загрязнитель – основной компонент природного газа – выделяется в результате деятельности энергетического сектора, а также сельского хозяйства и разложения материалов на свалках.
В настоящее время исследователи и компании используют ИИ для интерпретации огромного количества спутниковых изображений для ежедневного отслеживания глобальных выбросов метана.
«До того, как мы смогли добывать спутниковую информацию с помощью искусственного интеллекта, мы понятия не имели, откуда берется метан», — говорит Антуан Хальф, соучредитель и главный аналитик Kayrros, фирмы по анализу климата. — «Мы понимали, какой климатический риск представляет метан, но не понимали что является источником газа».
По словам Халффа, когда Кайррос начал работу в 2016 году, мир знал лишь о нескольких случаях крупных утечек метана и других выбросов. Он говорит, что теперь его команда может обнаруживать десятки из них каждую неделю и тысячи в год. «Что касается метана, — говорит Хальф, — то ИИ действительно открывает вещи, которые ранее не могли быть познаны».
Данные Кайроса, основанные на искусственном интеллекте, используются Организацией Объединенных Наций для проверки точности отчетов компаний о выбросах метана. Другие правительства готовятся к усилению мониторинга метана: Агентство по охране окружающей среды США и Европейский Союз недавно приняли новые правила по метану.
Поскольку метан настолько эффективен, нацеливание на него с помощью искусственного интеллекта имеет стратегический смысл, говорит Хальф. «Если вы прекратите выбросы метана сегодня, — говорит он, — вы сможете очень быстро повлиять на кривую глобального потепления».
Использование ИИ для раннего обнаружения лесных пожаров
Изменение климата приводит к более частым и интенсивным лесным пожарам, выбросы которых составляют все большую долю загрязнения планеты, вызывающего её нагревание.
В настоящее время берлинский стартап совместно использует искусственный интеллект и установленные в лесу датчики, чтобы находить небольшие ожоги, прежде чем они перерастут в мегапожары. Карстен Бринкшульте, генеральный директор Dryad, использует искусственный интеллект для обучения датчиков обнаружению определенных газов, которые выделяются при горении органических материалов.
«По сути, они похожи на электронный нос, который мы встраиваем в лес», — говорит Бринкшульте.
Датчики, похожие на нос, могут обнаружить возгорание на ранней стадии тления, «когда еще легко или относительно легко потушить огонь», говорит он.
Использование ИИ для предотвращения новых лесных пожаров
Одним из эффективных способов профилактики крупных пожаров, являются контролируемые низовые палы, проводимые вне сезона пожаров, чтобы удалить излишки кустарника и растительности, которые становятся топливом для огня.
Как правило, так называемые менеджеры по сжиганию – это специалисты из коммунальных предприятий, федеральной лесной службы или других организаций – направляют группы в определенные места для организации контролируемых пожаров. (Местные племена имеют давнюю историю применения контролируемых палов.)
Для безопасного выполнения работы менеджерам по горению необходимо много информации, позволяющей предсказать поведение пожара и обеспечить устойчивый контроль над ним. Особенно важны данные о ветровых условиях и количестве влаги в растительности, – говорит Им необходимо знать такие вещи, как ветровые условия и количество влаги в растительности, — говорит Иоланда Гил, директор по стратегическому искусственному интеллекту и инициативам в области науки о данных в Институте информационных наук Университета Южной Калифорнии.
После интервью с учеными-пожарниками команда Гил использовала искусственный интеллект для создания так называемого интеллектуального помощника – такого как Siri от Apple или Alexa от Amazon – который может получить доступ к обширным наборам данных и сложным моделям. Менеджеры по сжиганию могут использовать этих помощников, чтобы решать, где и когда производить контролируемое сжигание. «Это что-то вроде Siri, но для менеджеров в сфере управления огнем», — говорит Гил.
Гил говорит, что менеджеры по сжиганию могут получить у умного помощника консультации по конкретным вопросам. На основе информации о топографии, растительности и погодных условиях помощник может порекомендовать потенциальную модель пожара – способ безопасного контролируемого сжигания, говорит Гил. Цель состоит в том, чтобы сделать этих помощников широко доступными для коммунальных предприятий, лесной службы и других лиц, проводящих контролируемые сжигания. Это позволит лучше управлять контролируемыми палами, чтобы сделать их более безопасными и эффективными.
Первые прототипы умных помощников в ближайшие месяцы планируют тестировать в ходе реальной работы по проведению контролируемых палов.
Такие компании, как KoBold Metals и Earth AI, используют ИИ для ускорения поиска важнейших минералов, таких как литий, кобальт и медь. Эти минералы являются ключевыми для климатических решений, таких как солнечные панели и электромобили. (Лукас Агуайо Араос/Агентство Анадолу через Getty Images)
Использование ИИ в добыче полезных ископаемых
Климатические решения, от солнечных батарей до электромобилей, требуют огромного количества минералов, таких как кобальт, литий и медь. Однако нынешних поставок недостаточно для удовлетворения растущего спроса. По данным Международного энергетического агентства, к 2030 году прогнозируемый спрос на литий в пять раз превысит нынешнее мировое предложение.
Правительства, исследователи и компании используют ИИ для разведки важнейших полезных ископаемых. Колин Уильямс, координатор программы по минеральным ресурсам Геологической службы США, пишет в электронном письме, что его команда использует ИИ для анализа данных, чтобы выяснить, какие районы США имеют наибольший потенциал для добычи критически важных металлов. Он добавляет, что использование ИИ означает «значительную экономию времени».
Существует много данных о том, что находится под поверхностью земли. По словам Уильямса, использование искусственного интеллекта для анализа всех этих данных помогает минимизировать неопределенность. Поскольку горнодобывающие предприятия тратят миллиарды долларов на поиск прибыльных участков для разработки, компании утверждают, что использование ИИ может помочь сэкономить много времени и денег при поиске полезных ископаемых.
Компании по всему миру – от австралийской SensOre до калифорнийской KoBold Metals – теперь используют ИИ для разведки полезных ископаемых на нескольких континентах.
