DeepMind Wind Predictions: 4 modi A.I. Sta salvando l'ambiente in questo momento

L'attività umana sulla Terra ha influenzato negativamente il clima della Terra, il che ha portato alla fusione di intere nazioni, all'estinzione degli animali e potenzialmente alla scomparsa delle nuvole. Ma c'è la possibilità che la gravità dei cambiamenti climatici possa essere mitigata, se agiamo velocemente e sfruttiamo altre invenzioni umane: l'intelligenza artificiale.

Google, con sede a Londra, A.I. la controllata DeepMind ha annunciato questa settimana il suo ultimo risultato, utilizzando l'apprendimento automatico per rendere l'energia eolica più preziosa per la rete elettrica. L'algoritmo dell'azienda è stato in grado di prevedere quanta potenza le sue turbine eoliche avrebbero generato in anticipo di 36 ore, come spiega l'azienda in un post sul blog. Ciò consentirebbe ai parchi eolici di fornire in modo affidabile quantità esatte di energia per soddisfare la domanda di elettricità.

DeepMind ha applicato la sua A.I. a 700 megawatt di capacità eolica nel Midwest. L'algoritmo è stato addestrato sulle previsioni del tempo e sui dati della turbina precedenti per prevedere la potenza erogata. Google ha dichiarato che il suo sforzo ha migliorato il valore di questi parchi eolici del "20 percento".

Dare ai parchi eolici la capacità di prendere decisioni basate sui dati è un piccolo passo avanti verso la diminuzione della dipendenza dal carbone e dai combustibili fossili. A.I. ha un grande potenziale per fornire a scienziati, agricoltori e ingegneri una migliore comprensione degli effetti dei cambiamenti climatici ed elabora enormi quantità di dati in un batter d'occhio. Può individuare modelli in cui gli esseri umani in un primo momento vedono solo i numeri confusi e può fornire le informazioni precise che gli scienziati devono agire in modo deciso.

La Brookings Institution e il World Economic Forum hanno pubblicato relazioni su come A.I. può essere sfruttato per ridurre i crescenti effetti dei cambiamenti climatici di recente, e molti di loro sono già stati implementati in una certa misura.

4. I grandi dati delle previsioni meteorologiche rendono i pannelli solari più redditizi

L'annuncio di Google è l'inizio della distribuzione intelligente dell'energia che renderà i parchi eolici e solari i grandi protagonisti della rete elettrica globale. I dati delle previsioni meteorologiche ampiamente disponibili possono essere utilizzati per stimare con precisione la quantità di vento che soffia e quanto sarà soleggiato in un dato giorno.

DeepMind è un esempio di come questo potrebbe essere usato per i parchi eolici, e David Victor, co-presidente di Cross-Brookings Initiative su energia e clima, fornisce un esempio di come potrebbe essere utilizzato per l'energia solare.

"Migliori previsioni del giorno prima e ora del futuro di come le nuvole e le altre formazioni meteorologiche influenzano la produzione solare", scrive. "Migliori previsioni possono rendere più facile e redditizio per i generatori solari partecipare ai mercati dell'elettricità".

3. La modellizzazione del clima offre previsioni estremamente a lungo termine

Gli scienziati del meteo e del clima stanno costantemente raccogliendo dati su ciò che è in essere e su ciò che sarà influenzato dai cambiamenti climatici della Terra. Lo stato dello strato di ozono, l'innalzamento del livello del mare e la temperatura degli oceani del mondo sono tutti accuratamente monitorati e pubblicati. A.I. può prendere queste figure e trasformarle in strumenti.

Gli algoritmi di apprendimento automatico alimentano i numeri, e più dati hanno quegli algoritmi, più previsioni possono essere fatte e più modelli nascosti possono essere rilevati. Unificare i dati climatici disponibili oggi può creare linee guida per consentire a scienziati, ingegneri e persone comuni di sapere cosa deve essere fatto prima per rallentare il cambiamento climatico.

Il rapporto del WEF afferma che l'uso di A.I. creare modelli di dati può essere un aiuto per gli esperti che capiscono cosa è la priorità più alta in questo momento e danno ai cittadini una migliore comprensione di quanto i cambiamenti climatici siano cattivi.

"I set di dati hanno richiesto una notevole potenza di calcolo ad alte prestazioni e limitato l'accessibilità e l'usabilità per le comunità scientifiche e decisionali", afferma il WEF. “A.I. è in grado di risolvere queste sfide, aumentando sia le prestazioni dei modelli climatici e climatici, sia rendendole più accessibili e utilizzabili per il processo decisionale ".

3. I dati del raccolto in tempo reale informeranno i futuri agricoltori

L'incredibile capacità di analisi di A.I. potrebbe essere utilizzata per generare un'agricoltura autonoma. I dati geologici possono indicare agli algoritmi ciò che può essere coltivato in una data area e raccogliere i dati raccolti in tempo reale per rilevare eventuali problemi durante la crescita.

L'industria agricola è già dominata dalle macchine e potrebbe un giorno essere completamente gestita da macchine. Questi robot potrebbero essere diretti da un algoritmo di apprendimento automatico che controlla costantemente i dati relativi a suolo, salute delle piante e meteo.

Ciò richiederà enormi miglioramenti dell'autonomia dei veicoli e la coalescenza di una tonnellata di dati. Ma il WEF afferma che le fattorie completamente autonome non sono inverosimili.

“A.I. potrebbe consentire alle aziende agricole di diventare quasi completamente autonome ", afferma. "Gli agricoltori possono essere in grado di coltivare in modo simbiotico colture diverse, usando l'intelligenza artificiale per individuare o prevedere problemi e intraprendere azioni correttive appropriate attraverso la robotica"

1. Protezione delle scarse risorse idriche nelle regioni aride

Gli effetti climatici estremi dei cambiamenti climatici hanno causato siccità e incendi di lunga durata. Garantire che le comunità colpite da queste catastrofi provocate dall'uomo abbiano un'adeguata acqua dolce è fondamentale e A.I. può farlo accadere.

Utilizzando i dati dei contatori dell'acqua collegati a Internet, gli algoritmi potrebbero rilevare quali parti del mondo necessitano della maggior parte delle risorse. Il sistema potrebbe quindi reindirizzare più acqua verso le zone sottoposte a siccità per garantire che le risorse vengano distribuite dove ne abbiamo più bisogno.

Il WEF ha suggerito che questo potrebbe essere realizzato unendo la tecnologia IOT per raccogliere dati dalle case, l'apprendimento automatico per elaborare tali dati e la tecnologia blockchain per decentrare le risorse idriche.