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地球上での人間の活動は地球の気候に有害な影響を及ぼしており、そのため全世界が溶け、動物が絶滅し、雲が消える可能性があります。しかし、私たちが迅速に行動し、他の人間の発明、すなわち人工知能を活用すれば、気候変動の深刻さを軽減できる可能性があります。
Googleのロンドンを拠点とするA.I.子会社のDeepMindは今週、風力エネルギーを電力網にとってより有益なものにするために機械学習を使用して、その最新の成果を発表しました。同社のアルゴリズムは、自社の風力タービンが36時間前にどれだけの電力を生み出すことができるかを予測することができた、と同社はブログ記事で説明している。これにより、風力発電所は電力需要を満たすために正確な量の電力を確実に供給することができます。
DeepMindはそのA.Iを適用しました。中西部の風力発電容量の700メガワットに。このアルゴリズムは、天気予報と過去のタービンデータに基づいて訓練され、出力を予測しました。グーグルは、その努力がこれらの風力発電所の価値を「20％」向上させたと述べた。
風力発電所にデータ主導の意思決定を下す能力を与えることは、石炭や化石燃料への依存度を減らすための小さな一歩です。 A.I.科学者、農家、そして技術者に気候変動の影響をよりよく理解させ、大量のデータを瞬く間に処理する大きな可能性を秘めています。人間が最初はごちゃごちゃした数字しか見えないパターンを見つけることができ、科学者が決定的に行動するために必要な正確な情報を提供することができます。
ブルッキングズ研究所と世界経済フォーラムはどちらも、どうやってA．最近の気候変動の影響を減らすために利用することができ、それらの多くはすでにある程度実行されています。
4.天気予報のビッグデータがソーラーパネルをさらに有利にする
グーグルが発表したのは、風力発電とソーラーファームを世界の電力網で大きな役割を果たすスマートエネルギー配信の始まりです。広く利用可能な天気予報データを使用して、どのくらいの日にどのくらいの風が吹くか、またどのくらいの日当たりが良いかを正確に見積もることができます。
DeepMindはこれをウィンドファームに使用する方法の例であり、Cross-Brookings Initiativeの共同議長であるDavid Victorは、太陽エネルギーに使用する方法の例を示しています。
「雲や他の気象形成が太陽光発電にどのように影響するかについての、日々の予測と今後の予測の改善」と彼は書いています。 「より良い予測は、太陽光発電機が電力市場に参加することをより簡単にそしてより有利にすることができます。」
3.気候モデリングは極めて長期にわたる予測を提供
気象および気候科学者は、地球の気候の変化によって何が起きているのか、そして何が影響を受けるのかについてのデータを絶えず収集しています。オゾン層の状態、海面上昇、そして世界の海水温は、すべて慎重に追跡され、公開されています。 A.I.これらの数字を取ってツールに変えることができます。
機械学習アルゴリズムは数字を補い、それらのアルゴリズムが持つデータが多いほど、より多くの予測を行うことができ、より多くの隠されたパターンを検出することができます。今日入手可能な気候データを統合することは、科学者、エンジニア、そして日常の人々が気候変動を遅らせるために最初にすべきことを知るためのガイドラインを作成することができます。
WEFの報告によると、A.I.を使用しています。データのモデルを作成することは、専門家が今最も優先していることを把握し、気候変動がどの程度悪いのかを市民に理解させるのに役立ちます。
「データセットは、相当な高性能コンピューティング能力を要求し、科学および意思決定コミュニティにとってのアクセシビリティとユーザビリティを制限しています」とWEFは述べています。 A.I.これらの課題を解決することで、気象モデリングと気候モデリングの両方のパフォーマンスが向上し、意思決定のためのアクセス性と使用性が向上します。」
3.リアルタイム作物データは将来の農家に知らせる
ほぼ無限の数の数字を解析するA.I.の信じられないほどの能力は、自律的な農業をもたらすために使用することができます。地質学的データは、ある特定の地域で何が栽培できるかをアルゴリズムに伝えることができ、リアルタイムの農作物データを収集して、栽培中の問題を検出することができます。
農業産業はすでに機械によって支配されており、いつの日か完全に機械によって運営される可能性があります。これらのロボットは、土壌、植物の健康、および気象データを常にチェックしている機械学習アルゴリズムによって指示される可能性があります。
これには、車両の自律性と大量のデータの統合の大幅な改善が必要になります。しかしWEFは、完全に自律的な農場はそれほど遠く離れていないと述べています。
A.I.農場がほぼ完全に自立するようになる可能性があります」と述べています。 「農家は、AIを使用して問題を発見または予測し、ロボットを介して適切な是正措置を講じることで、さまざまな作物を共生的に栽培することができます。」
乾燥地域における乏しい水の供給の保護
気候変動による極端な天候の影響は、長期にわたる干ばつと山火事を引き起こしました。これらの人為的な大災害の影響を受けた地域社会に十分な淡水があることを確認することは非常に重要です。それを実現することができます。
インターネットに接続された家庭用水道メーターからのデータを利用して、アルゴリズムは世界のどの部分が最も多くの資源を必要とするかを検出することができます。その後、システムは干ばつを経験している地域により多くの水をリダイレクトして、必要な場所に確実に資源を配置することができます。
WEFは、これを実現するには、家庭からデータを収集するためのIOT技術、そのデータを処理するための機械学習、水資源を分散させるためのブロックチェーン技術を組み合わせることで実現できると示唆しました。