By John P. Desmond, redacteur AI Trends
Terwijl bosbranden woeden in het westen en de dichtheid van rook in veel gebieden de zon blokkeert, gaat de aandacht naar de strijd tegen klimaatverandering en of AI een verschil kan maken.
AI voor klimaatverandering is een van de initiatieven die eraan werken. De groep AI-onderzoekers onderzoekt oplossingen voor klimaatverandering en aanverwante kwesties zoals voedselonzekerheid en menselijke verplaatsing. De groep heeft de afgelopen maand besproken wat voor soort startups de klimaatverandering kunnen bestrijden; ze assembleren een dataset verlanglijst van onderzoekers om de gegevens te informeren die worden gebruikt om modellen te trainen, volgens een account in VentureBeat.
Een poging is van WattTijd, een non-profitorganisatie die de koolstofvoetafdruk van een huishouden wil verkleinen door te automatiseren wanneer elektrische voertuigen, thermostaten en apparaten actief zijn op basis van wanneer hernieuwbare energie beschikbaar is. Algoritmen om die tijden te bepalen worden getraind met behulp van gegevens uit het continue vervuilingscontrolesysteem van de EPA. De technologie is beschikbaar in Californië, dat een derde van zijn energie uit hernieuwbare energie haalt.
"Niemand kent het Amerikaanse systeem voor continue emissiemonitoring, maar het is live sinds de jaren '70 en daarom kunnen organisaties zoals de mijne steeds geavanceerdere AI-algoritmen schrijven om meer hernieuwbare energie te integreren en te doen wat we doen", aldus WattTime medeoprichter en uitvoerend directeur. Gavin McCormick. WattTime ontving vorig jaar een subsidie van Google.org's AI Impact Challenge, om te zien of computer vision kan worden gebruikt om de emissies van energiecentrales buiten de VS te volgen op basis van satellietbeelden.
Bovendien werkte McCormick samen met de voormalige vice-president van de VS, Al Gore door de aankondiging van juli Klimaatspoor, een coalitie die probeert een instrument te bouwen om de door de mens veroorzaakte uitstoot van broeikasgassen van over de hele planeet te volgen.
Het Intergovernmental Panel on Climate Change (IPCC), naar verluidt 's werelds toonaangevende wetenschappelijke instantie op het gebied van de klimaatcrisis, heeft geadviseerd dat de uitstoot van eengecumuleerde broeikasgassen (broeikasgassen) moeten tegen 2030 worden gehalveerd en tegen 2050 een netto-nuluitstoot bereiken om de ergste gevolgen van de opwarming van de aarde te vermijden.
"Wij zijn vereerd om aan te kondigen dat binnenkort een krachtig nieuw hulpmiddel zal deelnemen aan de klimaatstrijd ”, schreef Gore in een recent account in Medium. “Climate TRACE is een coalitie die een hoogtechnologische oplossing creëert om onafhankelijk in realtime emissies te detecteren en waar ze vandaan komen, overal ter wereld. Het is een prestatie die nooit eerder mogelijk was - tot nu toe. "
Naast WattTime zijn de oprichtende leden onder meer Blue Sky Analytics, CarbonPlan, Carbon Tracker, Earthrise Alliance, Hudson Carbon, Hypervine, OceanMind en Rocky Mountain Institute.
De coalitie is van plan gebruik te maken van geavanceerde AI, satellietbeeldverwerking, machine learning en sensoren op land en zee om de uitstoot van broeikasgassen van elke sector en in elk deel van de wereld te monitoren. De bedoeling is om menselijkecaudorst Broeikasgasemissies wereldwijd met een granulaire focus tot specifieke doelstellingen, waaronder energiecentrales, schepen en fabrieken.
De groep hoopt zijn emissiegegevens te presenteren in Glasgow, Schotland, volgend jaar, wanneer landen naar verwachting zullen samenkomen om hun toezeggingen aan de Overeenkomst van Parijs, ondertekend in 2016, te hernieuwen om de beperking van de uitstoot van broeikasgassen aan te pakken. Onder de Amerikaanse president Donald Trump kondigden de VS in juni 2017 aan zich terug te trekken uit de overeenkomst.
Huidig emissierapportagesysteem een onbetrouwbaar lappendeken
Het huidige systeem voor het volgen van de uitstoot van broeikasgassen is een lappendeken van niet-frequente zelfrapportage door bedrijven en landen, zonder betrouwbare verificatie door derden, en lange vertraging in rapportage. "We kunnen alleen beheren wat we kunnen meten", schreef Gore. "Landen, bedrijven en leiders over de hele wereld willen de klimaatcrisis oplossen, maar missen de tools om dit snel en effectief te doen."
Het wereldwijde sensornetwerk dat satellieten en op de grond en op zee gebaseerde instrumenten omvat, allemaal verbonden met een AI-motor die voor dit doel is gebouwd, "Emissies kunnen zich nergens verbergen", verklaarde Gore. Wetenschappers, toezichthouders, de nieuwsmedia, burgeractiviteiten, investeerders en bedrijfsleiders zullen zien waar de uitstoot van broeikasgassen vandaan komt en of deze toeneemt of afneemt.
Recente technologische ontwikkelingen hebben deze oplossing mogelijk gemaakt. De groep bouwde een kleinere versie van het project om de emissies van energiecentrales te meten; de ervaring toont het scala aan componenten. De inspanning gecombineerd beeldmateriaal van: meerdere satellietconstellaties (zoals de Sentinel 2-missie van het European Space Agency), AI-algoritmen van experts in computervisie (zoals Pixel Scientia Labs), datapijplijntechniek (Google.org), databases van energiecentrales (World Resources Institute), teledetectie (Valence Strategic), modellering van energiesystemen (WattTime), weersaanpassingen en koelsystemen van energiecentrales (Carbon Tracker), en meer.
“We stellen ons een toekomst voor waarin koolstofarme en koolstofvrije energie de norm is. Wij geloven dat Climate TRACE een integraal onderdeel zal zijn van het realiseren van die toekomst, en we gaan meteen aan de slag '', schreef Gore, en daagde vervolgens de industrie uit: `` Vandaag doen we een oproep tot actie: If you ' werken in een veld dat te maken heeft met emissiemonitoring - of je nu AI-expertise, satellietsensornetwerken of andere wereldwijde sensor- of emissiegegevensnetwerken hebt - we willen graag van je horen. "
Dus je bent gebeld. Bezoek Klimaattracering.
Inspanningen om klimaatverandering te bestrijden om te erkennen
Er zijn inspanningen geleverd om klimaatverandering tegen te gaan en deze verdienen erkenning.
Google gebruikt machine learning om het energieverbruik van zijn datacenters te verlagen. De in Londen gevestigde AI-eenheid DeepMind gebruikt informatie die is verzameld door sensoren om het energieverbruik voor koeling tot 40 te verminderen%, volgens een recent verslag in Thrive. Er zijn plannen om het systeem toe te passen op de productie van schone energie, zodat Google zijn conventionele energiebehoeften beter kan beheren.
het bedrijf Hyperreus van Austin, Texas, kweekt algen zodat het kooldioxide kan opnemen en zuurstof kan afgeven. Natuurlijk groeiende algen groeien uit de hand. De wetenschappers van het bedrijf hebben een AI-eenheid ontwikkeld, de Eos Bioreactor genaamd, die de groei van de algen kan reguleren en de koolstofabsorberende eigenschappen kan optimaliseren. De eenheid, zo groot als een koelkast, zou 400 keer effectiever zijn in het vastleggen van koolstof dan bomen in hetzelfde gebied.
Groene horizon, een IBM-onderzoeksinitiatief gebruikt cognitive computing en het internet of things (IoT) om gegevens over klimaatverandering te analyseren. Cognitive computing wordt gekoppeld aan IoT om vervuilingspercentages voorspellen in Beijing. Het systeem gebruikt machine learning om gegevens op te nemen van bronnen zoals meteorologische satellieten en verkeerscamera's om voortdurend te leren en de voorspellende modellen aan te passen. Het kan de vervuiling 72 uur van tevoren voorspellen, met een nauwkeurigheid tot op de dichtstbijzijnde kilometer, waar de vervuiling vandaan komt en waar deze waarschijnlijk heen zal gaan.
Peking gebruikt deze methodologie met als doel de vervuiling te verminderen voorafgaand aan de Olympische Winterspelen van 2022. Het kan de voorspellingen gebruiken om beleid te implementeren, zoals het tijdelijk beperken van industriële activiteit of het beperken van verkeer en bouw. Het modelleert hypothetische scenario's om de effectiviteit van de interventies te testen.
Lees de bronartikelen en informatie in VentureBeat, Medium en Thrive.
