Как ИИ может помочь в решении проблем изменения климата и устойчивого развития

[bitheerani319]

Роль ИИ в решении проблем изменения климата и обеспечении устойчивого развития
Поскольку мы сталкиваемся с текущими и растущими экологическими проблемами, у нас есть новый потенциальный союзник в лице ИИ. Его интеллектуальные системы и машины могут быстро анализировать и учиться на данных. С учетом огромного объема климатических данных, которые уже накапливаются, ИИ может играть жизненно важную роль в доступе, понимании и принятии мер.

Это может помочь нам в больших масштабах — например, используя спутники для мониторинга выбросов, или в меньших масштабах, делая наши дома более энергоэффективными. Это уже меняет то, как мы швейцария whatsapp с изменением климата, загрязнением и отходами. Хотя это не лишено своих проблем и этических вопросов, все дело в том, как мы это используем. Давайте посмотрим:

Платформы на базе искусственного интеллекта, мониторинг окружающей среды и анализ данных
ИИ может значительно повысить точность, охват и скорость анализа данных, позволяя нам глубже понимать происходящее и принимать более обоснованные решения.

Например, рассмотрим World Environment Situation Room (WESR). Эта цифровая платформа использует ИИ для сбора, визуализации и анализа сложных наборов данных, связанных с окружающей средой, собранных из различных источников. Так как она помогает нам лучше понимать изменения уровня CO2 и повышение уровня моря, она также стремится стать центром мониторинга общего состояния здоровья нашей планеты.

Международная обсерватория выбросов метана (IMEO ) — это публичная база данных проверенных выбросов метана, которая использует ИИ, чтобы помочь нам контролировать и сокращать эти выбросы. Связывая эти данные с наукой, прозрачностью и политикой, мы можем принимать более обоснованные решения о том, как защитить окружающую среду.

Глобальная система мониторинга окружающей среды GEMS — это сеть из более чем 25 000 станций мониторинга загрязнения воздуха по всему миру. Она использует наше понимание качества воздуха в глобальном масштабе, позволяя нам принимать стратегические решения о том, как оно влияет на здоровье людей и как их защитить.

Управление и распределение возобновляемой энергии
ИИ играет важную роль в управлении возобновляемой энергией, особенно посредством точных прогнозов погоды. Инструменты ИИ, такие как Atmo, Jua или инструмент прогнозирования IBM , могут анализировать огромные объемы данных о погоде, включая температуру, скорость ветра, облачность и солнечную радиацию, чтобы более точно предсказывать будущие погодные условия. Затем эта информация используется для оптимизации работы систем возобновляемой энергии, таких как солнечные и ветровые электростанции, и соответствующей корректировки производства энергии.

ИИ может предсказать, когда произойдет всплеск солнечной радиации или сильный ветер, позволяя солнечным панелям или ветряным турбинам генерировать максимальную энергию в эти периоды. Такая оптимизация помогает минимизировать зависимость от источников энергии на основе ископаемого топлива и значительно снижает выбросы углерода, связанные с производством энергии.

Системы интеллектуальных сетей на базе ИИ также важны для управления спросом и предложением возобновляемой энергии. Эти системы могут анализировать данные в реальном времени о потреблении, производстве и хранении энергии, что позволяет проводить динамические корректировки для оптимизации распределения возобновляемой энергии. Алгоритмы ИИ могут определять закономерности и тенденции в использовании энергии, помогая сбалансировать нагрузку на сеть и обеспечивать стабильное и надежное энергоснабжение.

Устойчивое сельское хозяйство и устойчивость к стихийным бедствиям
В сельском хозяйстве ИИ помогает лучше выявлять и устранять заболевания сельскохозяйственных культур. Инструменты ИИ, такие как Agribot, анализируют здоровье сельскохозяйственных культур и оптимизируют методы орошения и внесения удобрений. Системы сельского хозяйства с дополненной реальностью на основе ИИ, такие как Taranis, могут анализировать большой объем данных, включая погодные условия, для выявления потенциальных угроз сельскохозяйственным культурам на ранней стадии. Эти инструменты могут работать с дронами или наземными роботами для сбора данных и предоставления фермерам информации в режиме реального времени. Такой подход точного земледелия позволяет фермерам минимизировать отходы, снижать воздействие на окружающую среду и повышать эффективность использования ресурсов, гарантируя, что ресурсы используются только там и тогда, когда они действительно необходимы.

Другой способ, которым ИИ может помочь в устойчивом сельском хозяйстве, — это управление водными ресурсами. Интегрируя инструменты ИИ, такие как Aquasight , с датчиками влажности почвы и данными о погоде, фермеры могут получать актуальные данные о состоянии почвы и потребностях в воде, а также внедрять более точные стратегии орошения. Минимизация потребления воды и снижение потребления энергии, связанного с системами орошения, при сохранении здоровья и производительности урожая.


Экологические следы
Программное обеспечение для оценки жизненного цикла (LCA) включает в себя алгоритмы искусственного интеллекта для расчета воздействия продукции на окружающую среду на протяжении всего ее жизненного цикла, включая добычу сырья, производство, использование и утилизацию.

Его идеи помогают компаниям и потребителям принимать обоснованные решения и могут способствовать продвижению устойчивых практик на платформах электронной коммерции, таких как Amazon.com, Shopify или Alibaba.