Мир не стоит на месте, технологии развиваются каждый день, а вместе с ними и методы контроля за экологией. Наука дошла до того, что искусственный интеллект помогает нам предотвращать природные катаклизмы, сохраняет биоразнообразие и не дает климату изменять облик планеты.
Разбираемся как искусственный интеллект поможет нам в будущем разобраться со всеми экологическими ошибками, которые сегодня делает человек.
Во-первых, искусственный интеллект (ИИ) уже активно используется в климатологии и мониторинге по изменению климата. Спутники с машинным обучением собирают столько данных за один час, сколько человек еще 10 лет назад не мог собрать за один год. Ученые используют ИИ при обработке массива данных, составлении более точных прогнозов. А поскольку он еще и сам обучается, то через несколько лет человеку не придется летать в космос для получения мелких данных.
Ученые планируют в ближайшем будущем построить с помощью ИИ «цифрового двойника» Земли. Такая виртуальная лаборатория планеты, в которой видно экологические процессы. Зачем это нужно? Вот, что говорит доктор Матье, руководитель исследовательской лаборатории Ф-lab Европейского космического агентства:
«Разрабатывая цифровые двойники природной среды, мы можем сконцентрировать свое внимание на удаленных и труднодоступных районах, таких как полярные регионы, где порой невозможно даже зарядить аккумулятор. Полученную информацию можно будет использовать в режиме реального времени для навигации дронов и подводных беспилотников, чтобы повысить точность будущих измерений»
Машинное обучение используют и на Земле для исследования расколов ледников, отслеживания этих процессов и контроля изменения температуры воды, водных потоков и их влияния на другие материки.
Некоторые природоохранные организации пользуются ИИ для аэрофотосъемки диких животных, отслеживания браконьеров на территории заповедников. А некоторые собирают данные о деревьях в городах и их состоянии.
Станет ли искусственный интеллект «стражем» нашей экологии пока неизвестно. Пока машинное обучение не обладает надежностью из-за недостаточного количества исторических данных. Но на наш взгляд и это в скором времени решится.
