AI는 트랙의 기후 변화를 막을 수 있습니까?

오늘날의 문제 중 일부는 기후 변화만큼 널리 퍼져 있거나 압박을 받고 있습니다. 환경 문제가 끓는점으로 증가함에 따라 새롭고 창의적인 솔루션의 필요성이 더욱 두드러집니다. 어떤 사람들은 기후 변화와 싸우기위한 최선의 희망은 ai입니다.

AI는 이미 비즈니스 세계에서 그 가치를 입증하면서 짧은 역사에서 천문학적 채택률을 보았습니다. 전문가들은 AI가 향후 수십 년 동안 회사의 가장 큰 상업적 기회가 될 것으로 기대합니다. AI는 환경을위한 싸움에 동일한 파괴적인 잠재력을 가져올 수 있습니까?

기후 변화의 심각성을 감안할 때 AI는 자체적으로 막을만큼 충분하지 않습니다. 즉, 환경 문제를 해결하는 데있어 세계 최고의 자원 중 하나 일 수 있습니다. AI가 기후 변화와 싸우는 데 도움이되는 방법은 다음과 같습니다.

기후 변화 연구 개선

모든 문제를 해결하는 첫 번째 단계는이 문제를 이해하는 것이며, 이는 기후 변화에 해당됩니다. 과학자들이 온실 가스 배출이 지구 온난화의 주요 원인이라고 결론을 내리는 데 약 30 년이 걸렸습니다. 세상은 지금 그런 시간을 감당할 수 없지만 AI는 연구 과정을 가속화합니다.

회사는 AI를 사용하여 데이터를 분석하고 잘 작동하는 것과 그렇지 않은 것을 찾습니다. 기후 과학자들은 환경 위협에 대해 더 많이 배우기 위해 AI로 돌아가서 같은 일을 할 수 있습니다. AI는 사람들보다 데이터에서 통찰력을 추출하는 데 훨씬 더 나은 경향이 있기 때문에 연구자들이 다른 방법으로 놓친 것들을 드러 낼 수 있습니다.

과학자들은 이미 카본 트래커 이니셔티브와 같은 프로젝트 에서이 분야에서 AI를 적용하고 있습니다. 탄소 추적기는 AI를 사용하여 발전소 배출의 위성 이미지를 분석합니다. 이 AI는 회사가 제공 할 수있는 것보다 배출 수준에 대해보다 신뢰할 수있는 수치를 생성합니다.

환경 영향 감소

AI의 대부분의 비즈니스 응용 프로그램은 비 효율성을 드러내는 데 중단되지 않습니다. 또한 회사는 AI를 사용하여 부족한 지역에서 개선 방법을 찾습니다. 과학자들이 환경 위협을 더 잘 이해하면 AI를 사용하여 가능한 해결책을 찾을 수 있습니다.

에너지, 운송 및 농업은 가장 심각한 환경 영향을 가진 세 가지 영역입니다. 또한 AI가 탄소 발자국을 줄일 가능성이 가장 높은 3 개의 부문도 발생합니다. 다음은 AI가 이러한 각 영역의 생태 학적 영향을 향상시키는 방법에 대한 자세한 내용입니다.

에너지

에너지를위한 화석 연료를 태우는 것은 전 세계적으로 온실 가스 배출량의 약 3 분의 2를 차지합니다. 환경 운동은 수년간 전기에 초점을 맞추었지만이를 해결하는 가장 좋은 방법에 대한 합의는 없습니다. 단일 정답은 없으며 AI는 가능한 방법을 공개했습니다.

몇 년 전, Google은 AI를 방문하여 데이터 센터를 식힐 수있는 새로운 방법을 찾았습니다. Google은 결과적으로 데이터 센터에서 에너지 소비가 35% 감소했습니다. AI가 없으면 가장 에너지 효율적인 방법을 찾는 데 수년간의 시행 착오가 필요할 수 있습니다.

세계는 생성하는 모든 에너지를 사용하지는 않지만 AI는 솔루션을 제공 할 수 있습니다. 머신 러닝 알고리즘은 가장 큰 에너지 폐기물의 기간을 식별하고 실시간으로 생산을 조정할 수 있습니다. 이러한 분석 및 자동화 덕분에 회사는 필요한만큼의 전기 만 생산할 수 있습니다.

운송

교통은 AI가 해결할 수있는 온실 가스 배출의 또 다른 주요 기여자입니다. 제로 배출 차량은 필수적이지만 널리 사용될 때까지 AI는 화석 연료 전원 운송을 최적화 할 수 있습니다. 기계 학습 시스템은 가장 효율적인 경로를 드러내면서 여행 시간과 배출량을 줄일 수 있습니다.

UPS는 이미 Orion이라는 AI를 사용하여 배달 드라이버를위한 최적의 경로를 찾습니다. Orion은 트래픽 및 날씨와 같은 실시간 데이터를 분석 한 다음 그에 따라 드라이버의 탐색을 변경합니다. UPS는이 도구가 배달 마일을 1 억 줄을 줄여서 배출량이 상당히 감소 할 것으로 예상합니다.

일부 도시는 AI 기반 트래픽 관리 시스템을 실험하기 시작했습니다. 트래픽 패턴을 분석함으로써 이러한 시스템은 광선 기간을 변경하거나 차선을 조정하여 더 빠른 도시 탐색을 가능하게 할 수 있습니다. 트래픽이 적 으면 통근이 짧다는 것을 의미하므로 배출량이 적습니다.

농업

농업은 전 세계 담수 소비의 70%를 차지하며 세계 거주지의 절반을 사용합니다. 자원이 줄어들고 인구가 증가함에 따라 농민들은 더 적은 양을 생산할 수있는 방법을 찾아야합니다. 정밀 농업이라는 꽃이 만발한 관행은 그들이 그것을 달성하는 데 도움이되고 있습니다.

작물 수율은 날씨, 토양 조건 및 온도와 같은 많은 요인에 따라 다릅니다. AI 시스템은 이러한 요소를 분석하여 농민들에게 식재시기, 심은시기 및 경향이 있는지 알 수 있습니다. 결과적으로 농장은 가능한 한 작은 폐기물로 가능한 많은 음식을 재배 할 수 있습니다.

AI는 또한 급수 및 살충제 스프레이와 같은 작업을 자동화 할 수 있습니다. 이러한 작업을 자동화함으로써 농민들은 필요한 것을 사용하도록 할 수 있습니다. AI는 농업에서 추측을 취하여 폐기물이 가능한 한 많이 제거됩니다.

위협을받는 서식지 재건

파괴 된 환경을 복원하면 기후 변화에 대항 할 수 있습니다. 한 연구에 따르면 사람들이 반 나무를 심으면 대기 탄소를 25%줄일 수 있습니다. 많은 나무가 성장하는 것은 어려운 일이지만 AI는 더 실행 가능한 해결책입니다.

AI 시스템이 농장의 토양 품질을 분석 할 수 있듯이 산림에서도 동일한 작업을 수행 할 수 있습니다. 대량 심기에 대한 장소를 수동으로 찾는 데는 수많은 시간이 걸릴 수 있지만 AI는 몇 분 안에 할 수 있습니다. 이 시스템은 새로운 성장이 가장 효과적인 영역을 강조하여 재조림 노력을 최적화 할 수 있습니다.

이 접근법은 다른 생태계에도 적용될 수 있습니다. 일부 연구원들은 이미 산호초를 모니터링하여 복원 노력의 효능을 측정하는 데 AI를 사용하고 있습니다. 이 시스템은 연구자들이 인간의 침입없이 자신의 작업이 돈을 지불하고 있는지 확인할 수 있습니다.

교육 및 인식

환경을위한 싸움에서 가장 완고한 장애물 중 하나는 교육입니다. 기후 변화를 중단하면 광범위하고 통일 된 운동이 필요하므로 연구자들은이 문제에 대한 인식을 전파해야합니다. 회사는 이미 AI를 사용하여 광고를 통해 정보를 제공하므로 AI도 환경 교육의 잠재력을 가지고 있습니다.

대상 광고를 제공하는 시스템은 제품을 자신의 관심사와 일치시키기 위해 사용자 데이터를 살펴 봅니다. 마찬가지로, 그들은 기후 변화에 관심을 가질 가능성이 높은 사람들을 찾을 수 있습니다. 더 많은 수용된 청취자를 찾아서 AI는 환경 메시지가 나올 수 있습니다.

사람들은 여러 가지 방법으로 탄소 발자국을 줄일 수 있기 때문에 AI는 다양한 취미와 관련된 사람들을 대상으로 할 수 있습니다. 기후 문제를 사용자의 관심사와 일치시킴으로써 사람들을 돌볼 수있는 더 나은 기회가 있습니다. 사람들이 이러한 문제를보고 자신의 개인적인 삶에 어떻게 적용되는지를 보면 더 진지하게 받아 들일 것입니다.

기후 변화에 대한 잠재적 단점 ai

기후 변화와 싸우는 데있어 AI의 이익의 가능성은 상당하지만 일부 단점이 있습니다. 환경을 위해 할 수있는만큼 AI 자체가 항상 환경 친화적 인 것은 아닙니다. 컴퓨터와 데이터 센터는 에너지가 열광하는 경향이 있으며 AI 프로세스는 대부분의 것보다 배고프다.

AI 시스템에 액세스 할 수있는 데이터가 많을수록 정확한 연결을 더 잘하는 것이 좋습니다. 그러나이 모든 데이터를 처리하려면 상당한 양의 컴퓨팅 능력이 필요합니다. 이러한 계산을 가능하게하기 위해 데이터 센터를 달리고 냉각하는 데이터 센터에는 많은 에너지가 필요하므로 배출량이 높아집니다.

데이터 센터는 이미 전 세계에서 가용 전기의 3%를 사용하고 있으며 성장하고 있습니다. AI가 더 복잡해지면 더 많은 에너지를 사용할 것입니다. 기후 과학자들이 책임감있게 AI를 사용하려면이 문제에주의를 기울여야합니다.

AI의 기후 변화 영향은 긍정적이기 위해서는 데이터 센터가 녹색으로 가야합니다. 불가능한 일은 아니지만 사람들이 기후 변화와 싸우기 위해 AI를 사용하기를 희망한다면 즉각적인주의가 필요합니다. 세계 가이 문제를 해결하지 않으면 이러한 자원은 생태 친화적이지 않을 것입니다.

AI만으로는 기후 변화를 멈추지 않지만 도움이됩니다