Найти в Дзене
Фаббинг

Чтобы спасти Землю, отправляйся на Марс

Если лобовое решение проблемы не может спасти Землю, возможно, боковые инновации могут. Проложат ли дешевые космические исследования путь?

Аль Гор часто заканчивает свои презентации об изменении климата, показывая классическое изображение Синего Мрамора - полного солнечного света диска Земли, висящего уязвимо на фоне черноты пространства - перед тем, как добавить несколько предостерегающих слов: "Не позволяйте никому говорить вам, что мы можем сбежать на Марс; мы даже не смогли эвакуировать Новый Орлеан". Земля - единственная планета, пригодная для обитания людей. Нам придётся стоять прямо здесь".

Это рациональный взгляд на проблему. Мы должны бороться с голодом и болезнями. По оценкам, один миллиард человек живет менее чем на 1,90 доллара в день. Изменение климата ставит под угрозу скудную глобальную экономику. Зачем нам вкладывать ресурсы в колонизацию другой планеты, когда они так срочно нужны нам на Земле? Такое мышление простирается до самого высокого уровня правительства. Хотя администрация Обамы объявила о планах отправить астронавтов на орбиту Марса где-то в 2030-х годах, при каждом ежегодном запросе бюджета администрация Обамы пыталась направить средства НАСА не на человеческие космические полеты и планетарную науку, а на наблюдение Земли.

Но в последнее время мне стало интересно: а что, если наш общественный взгляд на решение проблем абсолютно неверен? Говоря более конкретно, что, если непосредственная борьба с кризисом не всегда является наиболее эффективным путем к успеху, а вложение ресурсов в решение другой, казалось бы, не связанной с этим проблемы, может привести к более быстрому и эффективному прорыву?

-2

Звучит дико, но этот косвенный подход, известный как "латеральные" инновации, ответственен за многие из самых замечательных инноваций, с которыми мы сталкиваемся в нашей повседневной жизни, как правило, не имея представления о том, откуда они пришли. Одним из самых ярких последних примеров является графический процессор (GPU). Быстрые и мощные GPU изначально были разработаны для удовлетворения спроса на все более реалистичные видеоигры, особенно на ультранасильственные шутеры от первого лица. Но машинное обучение, компьютерное зрение и нейронные сети представляют собой очень похожие вычислительные задачи, и технология быстро перешла на них. Специализированные графические процессоры теперь используются для диагностики, распознавания лиц, самоходных машин и прогнозирования рынка. Построенное на инновациях, разработанных для таких игр, как Doom и Grand Theft Auto, машинное обучение является одной из самых быстрорастущих отраслей в мировой экономике.

Около года назад я присоединился к компании Planet Labs в Сан-Франциско и наткнулся на настоящее гнездо боковых инноваций. Как эколог я провел большую часть своей карьеры, исследуя такие проблемы, как обезлесение, рост выбросов углекислого газа и потеря биологического разнообразия. В поисках решений я ходил по залам научного сообщества и правительства США, но в Planet Labs моя работа привела меня к тому месту, где я никогда не ожидал оказаться: низкой околоземной орбите. Глазами десятков микроспутников, каждый размером с тостер, я каждый день наблюдаю, как меняются леса мира. Я тесно сотрудничаю с людьми, которые создают спутники, пишут управляющее программное обеспечение и убеждают скептически настроенные сельскохозяйственные фирмы платить миллионы за пиксели данных, которые они собирают. Все это происходит по бюджетам, которые по стандартам НАСА невелики, с использованием аппаратуры и кода, которые в основном были разработаны для других целей.

Наблюдая за тем, что делают мои коллеги, и понимая, почему они это делают, я убедился, что только грубая сила не сможет внедрить инновационные технологии, которые позволят человеческой цивилизации стать эффективным арбитром этой планеты и ее ресурсов. Решение требует использования того же непрактичного, нетерпеливого, страстного драйва, который вызвал революцию в видеоиграх на GPU. И хотя такого рода боковые инновации не могут быть внедрены принудительно, их можно распознать и стимулировать.

Одним словом, Гор ошибся. Чтобы спасти Землю, мы должны отправиться на Марс.

Наука
7 млн интересуются