Развитие систем искусственного интеллекта в последние годы заставило многих исследователей задуматься, как эта технология может помочь в борьбе с одной из основных угроз для человечества: изменением климата. Предлагаемые варианты использования варьируются от мониторинга спутниковых снимков и оптимизации энергопотребления, до разработки новых материалов и геоинженерии. В статье мы рассмотрели наиболее перспективные и эффективные направления.
Улучшение энергосистем
Существует масса данных о работе электроэнергетических систем, но слишком мало делается для того, чтобы воспользоваться этой информацией. Машинное обучение может помочь в прогнозировании производства и спроса на электроэнергию, позволяя поставщикам лучше интегрировать возобновляемые ресурсы в национальные сети и сокращать выбросы. Британская лаборатория Google DeepMind уже начала использовать ИИ для прогнозирования выработки энергии ветровыми электростанциями.
Открытие новых материалов
Девять процентов всех выбросов парниковых газов приходится на производство цемента и стали. Компьютерные алгоритмы могут уменьшить этот показатель, помогая разработать альтернативы с низким содержанием углерода. ИИ помогает ученым открывать новые материалы, позволяя им моделировать ранее ненаблюдаемые свойства и взаимодействия химических соединений.
Повышение эффективности транспортных систем
На транспорт приходится четверть всех выбросов CO2, связанных с энергетикой, причем 2/3 этого объема приходится на участников дорожного движения. Как и в случае с системами электроснабжения, алгоритмы могут оптимизировать этот сектор, сократив количество поездок, повысив эффективность транспортных средств и переведя перевозки на менее «грязные» варианты, такие как железнодорожный транспорт. ИИ также может уменьшить использование автомобилей за счет внедрения общих беспилотных транспортных средств.
Сокращение потерь энергии в зданиях
Энергия, потребляемая в зданиях, составляет еще четверть выбросов углекислого газа, связанных с энергетикой, и открывает одни из «самых удобных способов» борьбы с изменением климата. Строения долговечны и редко модернизируются. Добавление всего нескольких смарт-датчиков для контроля температуры воздуха, воды и использования электроэнергии позволяет сократить потребление энергии на 20%, а масштабные проекты в масштабах целых городов, могут оказать еще большее влияние.
Мониторинг сельскохозяйственных выбросов и вырубки лесов
Парниковые газы выделяются не только от двигателей и электростанций, но и вследствие уничтожения деревьев, растений и торфяников, которые накапливали углекислый газ в процессе фотосинтеза в течение многих лет. Вырубка лесов и безответственное ведение сельскохозяйственной деятельности приводят к тому, что этот газ высвобождается обратно в атмосферу. Однако искусственный интеллект может анализировать спутниковые снимки, чтобы точно определить, где это происходит, и помочь защитить эти естественные хранилища СО2.
Прогнозирование экстремальных погодных явлений
Многие из самых серьезных последствий изменения климата в ближайшие десятилетия будут вызваны чрезвычайно сложными системами, такими как преобразования в облачном и ледниковом покрове. Это как раз те проблемы, в которых машинное обучение отлично разбирается. Моделирование этих изменений упростит прогнозирование экстремальных погодных явлений, такие как засухи и ураганы, что, в свою очередь, поможет уменьшить негативные последствия от них.
Геоинженерия
Этот вариант, вероятно, является наиболее радикальным из всех упомянутых в статье, но некоторые ученые также на него надеются. Если мы сможем найти способы повышения отражающей способности облаков или создать искусственные облака с помощью аэрозолей, то это позволит уменьшить поглощение света и тепла атмосферой. При этом моделирование возможных побочных эффектов подобных схем является чрезвычайно важным. ИИ мог бы помочь в этом, но многие исследователи считают, что столкнемся с множеством проблем управления глобальными процессами.
Информирование людей об их роли
Распространенным заблуждением является то, что люди не могут повлиять на изменение климата, но они должны знать, как это можно сделать. Машинное обучение могло бы помочь в этом, определяя роль человека и фиксируя незначительные изменения, обусловленные нашими действиями. Например, более частое использование общественного транспорта, сокращение потребления мяса и электричества в доме. Суммирование отдельных элементов может обеспечить значительный совокупный эффект.
Инструмент, а не панацея
Несмотря на разнообразие возможных вариантов помощи в смягчении или предотвращении негативных последствий изменения климата, сами по себе они не являются решением проблемы. Технологии, которые могут предотвратить кризис, доступны уже на протяжении многих лет, но они не применялись в глобальном масштабе. Поэтому помимо их наличия требуется непосредственное участие правительств и граждан.