Ba cách trí tuệ nhân tạo đang giúp cứu thế giới

Hình ảnh bởi Trái đất của NASAHình ảnh bởi Trái đất của NASA

Khi máy tính trở nên thông minh hơn, các nhà khoa học nhìn vào những cách mới để tranh thủ chúng trong việc bảo vệ môi trường.

Khi bạn nghĩ về trí thông minh nhân tạo, hình ảnh đầu tiên có khả năng xuất hiện trong đầu là một trong những robot tình cảm biết đi, nói chuyện và phát ra như con người. Nhưng có một loại AI khác đang trở nên thịnh hành trong hầu hết các ngành khoa học. Nó được gọi là học máy, và nó xoay quanh việc tranh thủ các máy tính trong nhiệm vụ sắp xếp thông qua lượng dữ liệu khổng lồ mà công nghệ hiện đại đã cho phép chúng ta tạo ra (hay còn gọi là dữ liệu lớn dữ dội).

Một trong những nơi học máy trở nên có lợi nhất là trong khoa học môi trường, nơi đã tạo ra một lượng thông tin khổng lồ từ việc theo dõi các hệ thống khác nhau của Trái đất - tầng nước ngầm, khí hậu ấm lên hoặc di cư động vật, chẳng hạn. Một loạt các dự án đã xuất hiện trong lĩnh vực tương đối mới này, được gọi là tính bền vững tính toán, kết hợp dữ liệu thu thập về môi trường với khả năng của máy tính để khám phá xu hướng và đưa ra dự đoán về tương lai của hành tinh chúng ta. Điều này hữu ích cho các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách vì nó có thể giúp họ phát triển các kế hoạch về cách sống và tồn tại trong thế giới đang thay đổi của chúng ta. Đây chỉ là một vài cái nhìn.

Dành cho các loài chim - và Voi

Đại học Cornell dường như đang dẫn đầu trong biên giới mới này, rất có thể bởi vì nó có một Viện tính bền vững tính toány và cũng bởi vì người đứng đầu viện đó, Carla P. Gomes, là một trong những người tiên phong về tính bền vững tính toán. Gomes nói rằng lĩnh vực này đã bắt đầu xung quanh 2008 khi Quỹ khoa học quốc gia trao một khoản tài trợ hàng triệu đô la Mỹ để đẩy các nhà khoa học máy tính vào nghiên cứu có lợi ích xã hội. Kể từ đó, nhóm của cô - và các nhóm các nhà khoa học trên khắp thế giới - đã lên ý tưởng và chạy theo nó.

Một lĩnh vực chính mà học máy có thể giúp môi trường là bảo tồn loài. Đặc biệt, viện Cornell đã làm việc với Phòng thí nghiệm Điểu học Cornell để kết hợp sự nhiệt tình đáng kinh ngạc của những người nuôi ong với quan sát khoa học. Họ đã phát triển một ứng dụng gọi là eBird cho phép công dân bình thường gửi dữ liệu về các loài chim mà họ quan sát xung quanh, chẳng hạn như có thể tìm thấy bao nhiêu loài khác nhau ở một vị trí nhất định. Cho đến nay, Gomes nói, họ đã có nhiều hơn các tình nguyện viên 300,000 gửi hơn 300 triệu quan sát, tương đương với hơn 22 triệu giờ thực địa.

Hoạt hình này về sự di cư hàng năm của chim én cho thấy các kỹ thuật bền vững tính toán có thể được sử dụng để dự đoán sự thay đổi dân số theo không gian và thời gian. Hình ảnh của Daniel Fink, Cornell Lab. của thuyết bản nguyên

Hoạt hình này về sự di cư hàng năm của chim én cho thấy các kỹ thuật bền vững tính toán có thể được sử dụng để dự đoán sự thay đổi dân số theo không gian và thời gian. Hình ảnh của Daniel Fink, Cornell Lab. của thuyết bản nguyên


Nhận thông tin mới nhất từ ​​Nội tâm


Kết hợp dữ liệu được thu thập từ eBird với dữ liệu quan sát của chính phòng thí nghiệm và thông tin về phân bố loài được thu thập từ các mạng viễn thám, các mô hình của viện sử dụng máy học để dự đoán nơi sẽ có thay đổi môi trường sống cho một số loài và con đường mà chim sẽ di chuyển trong đó di cư.

Có những khoảng trống lớn mà chúng ta không có quan sát, nhưng nếu bạn liên quan đến mô hình xảy ra và vắng mặt, chúng ta thấy rằng những con chim này giống như một môi trường sống nhất định và sau đó chúng ta có thể khái quát hóa, Lọ Gomes nói. Chúng tôi thực sự sử dụng các mô hình tinh vi - thuật toán từ học máy - để dự đoán cách thức phân phối của các loài chim.

Sau đó, họ có thể chia sẻ dự đoán của mình với các nhà hoạch định chính sách và bảo tồn, những người có thể sử dụng nó để đưa ra quyết định về cách bảo vệ tốt nhất môi trường sống của chim.

Ví dụ, Gomes nói, dựa trên thông tin được thu thập thông qua eBird và được xử lý bởi sự hợp tác, Tổ chức bảo tồn thiên nhiên đã thiết lập một Đấu giá ngược của người Hồi giáo ở vùng bị hạn hán ở California, trả tiền cho nông dân trồng lúa để giữ nước trên cánh đồng của họ khi chim có khả năng di cư và cần môi trường sống dừng chân. Điều này chỉ có thể bởi vì chúng tôi có các mô hình tính toán tiên tiến cung cấp cho chúng tôi thông tin chính xác cao về cách phân phối của các loài chim, theo ông Gomes.

Chim không phải là lĩnh vực nghiên cứu duy nhất. Ví dụ, phần lớn công việc của viện liên quan đến bảo tồn động vật hoang dã - nghe hàng giờ ghi lại rừng để lập bản đồ vị trí của tiếng gọi của voi và những kẻ săn trộm, hoặc theo dõi những con gấu xám để phát triển hành lang mà chúng có thể sử dụng để di chuyển an toàn qua vùng hoang dã.

Upping PACE

Tại Trung tâm bay không gian Goddard của NASA, nhà khoa học nghiên cứu Cecile Rousseaux đang sử dụng máy học để hiểu rõ hơn về sự phân bố của thực vật phù du (còn gọi là vi tảo) trong các đại dương. Những thực vật siêu nhỏ này nổi trên bề mặt biển và tạo ra nhiều oxy mà chúng ta thở. Chúng tạo thành nền tảng của mạng lưới thực phẩm đại dương. Họ cũng tiêu thụ carbon dioxide và, khi họ chết, mang theo carbon khi họ chìm xuống đáy đại dương.

Nếu chúng ta không có thực vật phù du, chúng ta sẽ thấy lượng carbon dioxide tăng lên nhiều hơn thì chúng ta đang thấy, theo R Reauxeaux. Do đó, tình trạng chung của chúng là thông tin cần thiết cho các nhà nghiên cứu cố gắng tìm hiểu ảnh hưởng của những thay đổi trong khí quyển CO2 trên hành tinh của chúng ta.

{

Rousseaux đang sử dụng hình ảnh vệ tinh và mô hình máy tính để dự đoán các điều kiện hiện tại và tương lai của thực vật phù du đại dương trên thế giới. Hiện tại, mô hình chỉ có thể ước tính tổng số lượng vi tảo sống trên Trái đất và tổng số đó đang thay đổi theo thời gian như thế nào. Nhưng một nhiệm vụ vệ tinh mới được gọi là TỐC ĐỘ (đối với Đám mây Pre-Aerosol và Hệ sinh thái đại dương), ra mắt ở 2022, sẽ mở ra một bộ dữ liệu hoàn toàn mới nhìn gần hơn vào quần thể và có thể xác định các loài khác nhau thay vì chỉ nhìn vào tổng thể, về cơ bản sẽ thay đổi mô hình hiện tại.

Mô hình sử dụng các thông số dựa trên nhiệt độ, ánh sáng và chất dinh dưỡng để cho chúng ta biết mức độ tăng trưởng. Một điều mà mô phỏng làm là điều chỉnh tổng số, cô nói. Nhưng có một loạt các loại thực vật phù du khác nhau, tất cả đều tương tác với môi trường theo những cách độc đáo. Diatoms, ví dụ, lớn, chìm xuống đáy đại dương rất nhanh và cần rất nhiều chất dinh dưỡng. PACE sẽ giúp xác định các loại thực vật phù du ở nhiều nơi trên đại dương, mở rộng khả năng của mô hình để giúp chúng tôi hiểu các vi sinh vật ảnh hưởng đến CO trong khí quyển như thế nào2. Nó cũng sẽ cho phép chúng ta làm những việc như dự đoán các loài tảo nguy hiểm và có khả năng tìm ra cách khai thác tài năng của các loài tiêu thụ carbon với số lượng lớn hơn để chống biến đổi khí hậu.

EarthCube

Nói về Trái đất nói chung, Quỹ Khoa học Quốc gia đang sử dụng máy học để tạo ra mô hình sống 3-D của toàn hành tinh. Được gọi là EarthCube, đại diện kỹ thuật số sẽ kết hợp các bộ dữ liệu được cung cấp bởi các nhà khoa học trên một loạt các ngành - đo lường khí quyển và thủy quyển hoặc địa hóa học của các đại dương, ví dụ - để bắt chước các điều kiện trên, trên và dưới bề mặt. Do lượng dữ liệu khổng lồ mà khối lập phương sẽ bao gồm, nó sẽ có thể mô hình hóa các điều kiện khác nhau và dự đoán các hệ thống của hành tinh sẽ phản ứng như thế nào. Và với thông tin đó, các nhà khoa học sẽ có thể đề xuất các cách để tránh các sự kiện thảm khốc hoặc đơn giản là lên kế hoạch cho những điều không thể tránh khỏi (như lũ lụt hoặc thời tiết khắc nghiệt) trước khi chúng xảy ra.

EarthCubeEarthCube kết hợp các bộ dữ liệu để tạo ra một mô hình có thể được sử dụng để dự đoán và giảm thiểu thiệt hại do các sự kiện thảm khốc gây ra.
Hình ảnh của Jeanne DiLeo / USGS
Là một phần của dự án EarthCube, Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ đang hợp tác trong dự án Khung Khoa học Quốc gia để sản xuất Lớp vỏ kỹ thuật số, một khung sẽ cho phép hiểu biết chính xác và mạnh mẽ hơn về các quá trình dưới mặt đất trên Trái đất, như cân bằng nước ngầm và sức khỏe của các hệ thống tầng nước ngầm. Sky Chúng tôi có thể chạy các tính toán khoa học cho thấy mức độ của nước ngầm theo thời gian và chúng tôi có thể chống lại các kịch bản trong tương lai, Sky nói, giám đốc chi nhánh về đặc tính địa sinh học tại USGS và trưởng nhóm USGS cho dự án Lớp vỏ kỹ thuật số EarthCube .

Máy học cũng xuất hiện khi hai mô hình từ các phần khác nhau của khối lập phương (như lớp vỏ và bầu khí quyển) phải tương tác với nhau, Bristol nói. Ví dụ, nó trông như thế nào khi có sự gia tăng khai thác nước ngầm và cũng là sự gia tăng khí hậu ấm lên cùng một lúc?

Lớp vỏ kỹ thuật số dự kiến ​​sẽ được hoàn thành vào mùa hè này. Digital Crust và tất cả các dự án EarthCube đang biến dữ liệu và phần mềm của họ thành nguồn mở. Vì vậy, trong vòng một vài năm, bất kỳ ai cũng có thể sử dụng học máy để đưa ra dự đoán về tất cả các khả năng của Trái đất trong tương lai. Và điều đó có nghĩa là các nhà địa chất học, những người làm việc để hiểu các hệ thống khác nhau của Trái đất và những thay đổi bên trong chúng sẽ ảnh hưởng đến loài người như thế nào, sẽ có một công cụ mới cho phép họ chia sẻ dữ liệu với nhau từ khắp nơi trên thế giới - đưa ra dự đoán của họ nhiều tác động hơn và cho phép con người có cơ hội hành động, thay vì sau đó phản ứng, với thế giới đang thay đổi của chúng ta.

Những ví dụ này chỉ là một phần nhỏ trong bức tranh lớn về cách tính bền vững tính toán có thể thay đổi - và đang thay đổi - khả năng của chúng ta để làm cho cuộc sống của con người trên Trái đất bền vững hơn. Riêng tại Cornell, các dự án khác sử dụng công nghệ này bao gồm lập bản đồ các vùng nghèo và hiệu quả giảm nghèo ở các nước phát triển, xác định tác động của các chính sách khai thác đối với nghề cá đại dương, khám phá các vật liệu mới có thể được sử dụng để thu năng lượng mặt trời, xác định tác động của Tàu tấn công vào quần thể cá voi, và thậm chí làm sáng tỏ hiệu quả và tác động của việc tăng thuế xăng dầu ở Mỹ Nếu xu hướng hiện tại là bất kỳ dấu hiệu nào, chúng ta có thể mong đợi được nghe nhiều hơn nữa trong những năm tới về cách trí tuệ nhân tạo giúp chúng ta tạo ra thế giới một nơi tốt hơn để sống lâu dài.

Bài viết này ban đầu xuất hiện trên Ensia Xem trang chủ của Consia

Giới thiệu về Tác giả

biba erinErin Biba là một nhà báo khoa học tự do có trụ sở tại thành phố New York. Công việc của cô thường xuyên xuất hiện trong Newsweek, Khoa học Mỹ và Thần thoại ' Đã kiểm tra.com.

Sách liên quan

{amazonWS: searchindex = Books; Keywords = 1605989649; maxresults = 1}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

theo dõi Nội bộ trên

facebook-iconbiểu tượng twitterbiểu tượng rss

Nhận tin mới nhất qua email

{Emailcloak = off}

TỪ BÀI VIẾT

Bản tin của InsideSelf: Tháng 9 6, 2020
by Nhân viên nội tâm
Chúng ta nhìn cuộc sống qua lăng kính nhận thức của mình. Stephen R. Covey đã viết: "Chúng ta nhìn thế giới, không phải như nó vốn có, mà là chúng ta ... hoặc là chúng ta có điều kiện nhìn thấy nó." Vì vậy, tuần này, chúng ta hãy xem xét một số…
Bản tin của InsideSelf: Tháng 8 30, 2020
by Nhân viên nội tâm
Những con đường chúng ta đang đi ngày nay vẫn cũ như xưa, nhưng vẫn mới đối với chúng ta. Những trải nghiệm chúng ta đang có vẫn cũ như thời đại, nhưng chúng cũng mới đối với chúng ta. Tương tự đối với…
Khi sự thật khủng khiếp đến mức đau lòng, hãy hành động
by Marie T. Russell, InsideSelf.com
Giữa tất cả những điều kinh hoàng đang diễn ra trong những ngày này, tôi được truyền cảm hứng bởi những tia hy vọng chiếu qua. Những người bình thường đứng lên cho những gì là đúng (và chống lại những gì là sai). Người chơi bóng chày,…
Khi lưng bạn dựa vào tường
by Marie T. Russell, Nội tâm
Tôi yêu Internet. Hien nay toi biet nhieu nguoi co nhung loi nhan loi noi tieng nhung toi yeu thich. Giống như tôi yêu những người trong cuộc đời mình - họ không hoàn hảo, nhưng dù sao tôi cũng yêu họ.
Bản tin của InsideSelf: Tháng 8 23, 2020
by Nhân viên nội tâm
Mọi người có lẽ có thể đồng ý rằng chúng ta đang sống trong thời kỳ kỳ lạ ... những trải nghiệm mới, thái độ mới, thử thách mới. Nhưng chúng ta có thể được khuyến khích khi nhớ rằng mọi thứ luôn thay đổi,…