The Hardest Karaoke Song in the World
Mục lục:
- 4. Dữ liệu lớn về dự báo thời tiết làm cho các tấm pin mặt trời trở nên rực rỡ hơn
- 3. Cung cấp mô hình khí hậu Dự báo cực kỳ dài hạn
- 3. Dữ liệu cây trồng theo thời gian thực sẽ thông báo cho nông dân tương lai
- 1. Bảo vệ nguồn cung cấp nước khan hiếm ở những vùng khô cằn
Hoạt động của con người trên Trái đất đã ảnh hưởng xấu đến khí hậu Trái đất, điều này đã khiến cả các quốc gia tan chảy, tuyệt chủng động vật và có khả năng biến mất các đám mây. Nhưng có một khả năng rằng mức độ nghiêm trọng của biến đổi khí hậu có thể được giảm thiểu, nếu chúng ta hành động nhanh và tận dụng một phát minh khác của con người: trí tuệ nhân tạo.
GoogleI có trụ sở tại Luân Đôn, A.I. công ty con DeepMind công bố tuần này là thành tựu gần đây nhất của nó, sử dụng máy học để giúp làm cho năng lượng gió có giá trị hơn đối với lưới điện. Thuật toán của công ty có thể dự đoán công suất của tuabin gió sẽ tạo ra 36 giờ trước thời hạn, công ty giải thích trong một bài đăng trên blog. Điều này sẽ cho phép các trang trại gió cung cấp lượng điện năng chính xác để đáp ứng nhu cầu điện.
DeepMind áp dụng A.I. đến 700 megawatt công suất điện gió ở Trung Tây. Thuật toán được đào tạo về dự báo thời tiết và dữ liệu tuabin trong quá khứ để dự đoán sản lượng điện. Google tuyên bố rằng nỗ lực của họ đã cải thiện giá trị của các trang trại gió này bằng 20%.
Cung cấp cho các trang trại gió khả năng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu là một bước nhỏ để giảm sự phụ thuộc vào nhiên liệu than và hóa thạch. A.I. có tiềm năng lớn để giúp các nhà khoa học, nông dân và kỹ sư hiểu rõ hơn về tác động của biến đổi khí hậu và xử lý các bộ dữ liệu khổng lồ trong chớp mắt. Nó có thể phát hiện ra các mẫu mà con người lúc đầu chỉ nhìn thấy những con số lộn xộn và nó có thể cung cấp thông tin chính xác mà các nhà khoa học cần phải hành động quyết đoán.
Viện Brookings và Diễn đàn Kinh tế Thế giới đều công bố các báo cáo về cách A.I. có thể được khai thác để giảm ảnh hưởng của biến đổi khí hậu gần đây và nhiều trong số chúng đã được thực hiện ở một mức độ nào đó.
4. Dữ liệu lớn về dự báo thời tiết làm cho các tấm pin mặt trời trở nên rực rỡ hơn
Thông báo Google Google là sự khởi đầu của phân phối năng lượng thông minh sẽ làm cho các trang trại năng lượng mặt trời và gió trở thành những người chơi lớn trong mạng lưới điện toàn cầu. Dữ liệu dự báo thời tiết có sẵn rộng rãi có thể được sử dụng để ước tính chính xác lượng gió sẽ thổi và mức độ nắng của nó vào bất kỳ ngày nào.
DeepMind là một ví dụ về cách sử dụng nó cho các trang trại gió và David Victor, Đồng chủ tịch của Sáng kiến Cross-Brookings về Năng lượng và Khí hậu, cung cấp một ví dụ về cách sử dụng năng lượng mặt trời.
Ông dự đoán tốt hơn về phía trước và hàng giờ về cách các đám mây và sự hình thành thời tiết khác ảnh hưởng đến sản lượng mặt trời, ông viết. Dự báo tốt hơn có thể giúp các máy phát điện mặt trời tham gia vào thị trường điện dễ dàng và sinh lợi hơn.
3. Cung cấp mô hình khí hậu Dự báo cực kỳ dài hạn
Các nhà khoa học thời tiết và khí hậu liên tục thu thập dữ liệu về những gì đang tồn tại và những gì sẽ bị ảnh hưởng bởi khí hậu thay đổi Trái đất. Trạng thái của tầng ozone, mực nước biển dâng cao và nhiệt độ của các đại dương trên thế giới đều được theo dõi và công bố một cách tỉ mỉ. A.I. có thể lấy những số liệu này và biến chúng thành công cụ.
Các thuật toán học máy cung cấp số liệu và các thuật toán đó càng có nhiều dữ liệu, càng có nhiều dự đoán có thể được thực hiện và có thể phát hiện được nhiều mẫu ẩn hơn. Thống nhất dữ liệu khí hậu hiện có có thể tạo ra các hướng dẫn để cho các nhà khoa học, kỹ sư và người dân biết những gì cần phải làm trước tiên để làm chậm sự thay đổi khí hậu.
Báo cáo của WEF nói rằng sử dụng A.I. để tạo ra các mô hình dữ liệu có thể giúp các chuyên gia nắm bắt được ưu tiên cao nhất hiện nay và giúp người dân hiểu rõ hơn về sự thay đổi khí hậu tồi tệ như thế nào.
Datasets đã yêu cầu sức mạnh tính toán hiệu năng cao đáng kể và hạn chế khả năng truy cập và khả năng sử dụng cho các cộng đồng khoa học và ra quyết định, trực tiếp tuyên bố WEF. Cúc A.I. có thể giải quyết những thách thức này, tăng cả hiệu suất của mô hình thời tiết và khí hậu, và làm cho nó dễ tiếp cận hơn và có thể sử dụng để ra quyết định.
3. Dữ liệu cây trồng theo thời gian thực sẽ thông báo cho nông dân tương lai
Khả năng đáng kinh ngạc của A.I. Parse thông qua số lượng gần như vô tận có thể được sử dụng để mang lại sự canh tác tự trị. Dữ liệu địa chất có thể cho các thuật toán biết những gì có thể được trồng trong bất kỳ khu vực nhất định và dữ liệu cây trồng thời gian thực có thể được thu thập để phát hiện bất kỳ vấn đề nào trong quá trình tăng trưởng.
Ngành nông nghiệp đã bị chi phối bởi máy móc và một ngày nào đó nó có thể được vận hành hoàn toàn bằng máy móc. Những robot này có thể được điều khiển bởi một thuật toán học máy liên tục kiểm tra dữ liệu về đất, sức khỏe thực vật và thời tiết.
Điều này sẽ đòi hỏi những cải tiến lớn về quyền tự chủ của xe và sự kết hợp của hàng tấn dữ liệu. Nhưng WEF tuyên bố rằng các trang trại tự trị hoàn toàn không có gì xa lạ.
Cúc A.I. nó có thể cho phép các trang trại trở nên gần như hoàn toàn tự chủ, nó nói. Nông dân có thể có thể trồng các loại cây trồng khác nhau một cách cộng sinh, sử dụng AI để phát hiện hoặc dự đoán các vấn đề và thực hiện các hành động khắc phục phù hợp thông qua robotics
1. Bảo vệ nguồn cung cấp nước khan hiếm ở những vùng khô cằn
Thời tiết khắc nghiệt ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đã gây ra hạn hán và cháy rừng kéo dài. Đảm bảo rằng các cộng đồng bị ảnh hưởng bởi những thảm họa do con người tạo ra có nước ngọt đầy đủ là rất quan trọng và A.I. có thể làm điều đó xảy ra
Sử dụng dữ liệu từ các đồng hồ nước gia đình được kết nối internet, các thuật toán có thể phát hiện phần nào trên thế giới cần nhiều tài nguyên nhất. Hệ thống sau đó có thể chuyển hướng nhiều nước hơn đến các khu vực trải qua hạn hán để đảm bảo tài nguyên đang được triển khai ở nơi chúng tôi cần chúng nhất.
WEF cho rằng điều này có thể được thực hiện bằng cách hợp nhất công nghệ IOT để thu thập dữ liệu từ nhà, học máy để xử lý dữ liệu đó và công nghệ chuỗi khối để phân cấp tài nguyên nước.