По мнению экспертов, искусственный интеллект сегодня остается решающим в таких вопросах, как сокращение загрязнения, создание погодных моделей и поддержка функционирования сельского хозяйства в мире, где мы все чаще будем сталкиваться с засухами и другими экстремальными погодными явлениями.
Фермеры обращаются к ИИ, чтобы защитить себя от засухи
Один из многочисленных стартапов, работающих в Кремниевой долине, – ClimateAI. Он работает над платформой, которая позволит прогнозировать чувствительность сельскохозяйственных культур к потеплению в ближайшие два десятилетия. Инструмент использует данные о климате, воде и почве в данном месте, чтобы оценить, будут ли запланированные там посевы успешными. Первое впечатляющее использование платформы произошло в 2021 году на другом конце земного шара, в индийском штате Махараштра.
Выбор этого региона не был случайным. Производители томатов из центральной Индии все больше беспокоились о том, стоит ли им, учитывая все более частое возникновение экстремальных погодных явлений, таких как засухи, менять свою стратегию выращивания. ClimateAI провел моделирование, которое показало, что из-за засухи и жары производство томатов там упадет на 30% в течение следующих 20 лет. Короче говоря, это подтвердило обоснованность этих опасений.
На основе этих расчетов бразильские фермеры приняли конкретные решения. Они выбрали сорта томатов, более устойчивые к огромным колебаниям погоды, и изменили календарь посадки. Земледельцы также ищут новые места для выращивания своего урожая.
Наступит ли конец света прежде, чем ИИ сможет его предотвратить
Производители томатов в Махараштре, Индия, несомненно, являются одними из пионеров, использующих технологии искусственного интеллекта для защиты от последствий изменения климата. Однако для самого климата искусственный интеллект является проблемой.
Нельзя игнорировать тот факт, что для работы такой передовой технологии по-прежнему необходимы огромные объемы энергии, потребляемые суперкомпьютерами, расположенными рядом в центрах искусственного интеллекта. В отчете, подготовленном Schneider Electric, мы можем прочитать, что ИИ уже потребляет ежегодно столько же энергии, сколько целая небольшая страна – 4,3 ГВт мощности.
Как мы можем гарантировать, что вычислительная мощность, необходимая ИИ, не приведет к концу света быстрее, чем он сможет его предотвратить? Нет сомнений в том, что компании, курирующие центры искусственного интеллекта, должны тесно сотрудничать с учеными-климатологами, с чем последние охотно соглашаются. Работая в мире науки, можно быстро заметить, что искусственный интеллект практически везде привносит новое качество.
Положительных сторон больше, чем отрицательных. Такое сотрудничество определенно является разумным компромиссом, подтверждает Кара Лэмб с факультета экологической инженерии Колумбийского университета.
Мастер прогнозов и моделирования
Научный консенсус сегодня ясен – мы неизбежно движемся к климатической катастрофе, которая может закончиться трагически для нашего вида. Так откуда же взялось утверждение, что положительные стороны перевешивают отрицательные? Объяснение очень простое. Вам не нужно точно понимать, как работает искусственный интеллект, чтобы увидеть, насколько он ускоряет два ключевых для науки процесса – оптимизацию решений и ресурсов. Что это значит?
Очень высокие прогностические возможности, а значит и эффективность. ИИ поможет нам быстрее понять многие вещи. От того, как работают молекулы, до того, как работают более широкие климатические системы, говорит профессор Фэнци Ю из Корнелльского университета.
В вопросах климата искусственный интеллект – это эффективность, умноженная на время. Как это объяснить еще проще? Название «искусственный интеллект» охватывает ряд инструментов, обученных решать различные задачи. Среди них известная языковая модель ChatGPT, для которой обучающей базой послужил контент Интернета, или аналогичные решения, такие как Bard от Google.
Но мы также найдем ИИ, который генерирует изображения (брата художника ChataGPT зовут DALL-E). Или, как в случае с ClimateAI, решает определенные типы проблем. Их общей чертой является способность быстро обрабатывать данные и находить связи между ними. Именно это делает ИИ таким хорошим в предсказаниях и симуляциях.
Специалист по грязным работам
Описанные выше свойства искусственного интеллекта, конечно же, воплощаются в практические решения. Пример из области климата? Восстановление береговой линии. Для этого высаживают водоросли, что, конечно, можно сделать и без помощи ИИ. Но чтобы определить участки, где его установка будет работать лучше всего, стоит использовать инструмент, хорошо разбирающийся в этих блоках. И ученые делают именно это, чтобы эффективно восстановить береговые линии. Алгоритм, который они используют, учитывает такие факторы, как содержание токсинов в воде, маршруты судоходства, потенциальное влияние посадок на местные сообщества и туризм.
Другой пример немного более теоретический, но он может дать знания, которые, скорее всего, будут использоваться на практике. Речь идет о процессе потепления Арктики. Ученые уже знают, что это происходит в четыре раза быстрее, чем в остальной части земного шара, и оказывает прямое влияние на остальной мир. Однако существующие модели не отражали масштабов этого явления.
Благодаря искусственному интеллекту Анна Лильедал из Центра климатических исследований Вудвелла предсказывает ситуацию, которая будет происходить на вечной мерзлоте в сезонном масштабе. А не, как предполагают традиционные климатические модели, в 100-летнем масштабе. Это дает гораздо более точную картину того, что произойдет. Однако ученый подчеркивает, что одной технологии недостаточно, на данном этапе еще необходим человек.
Искусственный интеллект делает грязную работу. Затем приходит человек, проверяет, имеют ли ее предложения смысл, и следует ее исследованиям в направлении, указанном ИИ, – подводит она итог.
Климатический кризис возвращается бумерангом
В течение некоторого времени искусственный интеллект также использовался для решения проблем с доступностью энергии. В 2019 году Google инициировал программу DeepMind, которая обучила алгоритм с использованием прогнозов погоды и исторических данных. Ему было поручено спрогнозировать наличие ветровой энергии, а целью проекта была оптимизация ветряных электростанций.
ИИ также используется для анализа материалов, которые потенциально могут улавливать углекислый газ из атмосферы. А также прогнозировать возникновение экстремальных погодных явлений, что помогает структурам местного самоуправления лучше подготовиться к ним.
В таких случаях проблема экологических сомнений в отношении самого искусственного интеллекта возвращается как бумеранг. Голландский исследователь Алекс де Врис подсчитал, что в худшем случае ИИ Google может использовать столько же энергии, сколько Ирландия за целый год. Важны также огромные объемы воды, необходимые для охлаждения серверов. Исследователь предлагает программистам всегда учитывать, необходимо ли использовать ИИ для решения той или иной задачи.
Появляются бизнес-идеи, призванные компенсировать эти неприятные побочные эффекты технологического развития. Amazon Web Services пообещала, что к 2030 году она будет возвращать в сообщества, где размещены ее серверы, больше воды, чем она использует для их охлаждения. Первые результаты этой политики можно увидеть, например, в Орегоне, где AWS бесплатно предоставляет местным фермерам воду для охлаждения серверов.
Доступность ИИ также является важным вопросом. Эксперты подчеркивают, что эта технология должна быть намного дешевле и доступна. Например, бедным странам Глобального Юга, которые первыми ощутят на себе последствия изменения климата.
Читайте также: Искусственный интеллект баланс надежд и опасений
