Key Takeaways
- Istraživači koriste umjetnu inteligenciju za smanjenje prekomjernog izlova u afričkom bazenu Nila.
- Projekat je dio većeg napora da se AI iskoristi za poboljšanje održivosti u širokom spektru industrija.
-
Ali jedan stručnjak kaže da količina energije i drugih resursa potrebnih za implementaciju AI hardvera i softvera može izazvati svoje probleme.
Umjetna inteligencija (AI) pomaže u sprječavanju prekomjernog ribolova u pokušaju da zaštiti svjetsku ponudu jestivih morskih vrsta koja se brzo smanjuje.
Novi projekt koristi AI za poboljšanje identifikacije i mjerenja vrsta riba u afričkom basenu Nila. Softver može pomoći naučnicima da shvate gustinu ribljeg stanovništva brže od ljudskih posmatrača. To je dio većeg nastojanja da se AI iskoristi za poboljšanje održivosti u širokom spektru industrija.
"Obećavajuća stvar u vezi sa umjetnom inteligencijom je to što nam sada omogućava da obavljamo zadatke koji bi bili dugotrajni ili bi bili nemoguće složeni koristeći tradicionalne metode, sa znatno većom brzinom i efikasnošću," Andrew Dunckelman, šef odjela za utjecaj i uvide u Google.org, dobrotvorna ruka pretraživačkog diva, rekao je za Lifewire u intervjuu e-poštom.
Something Fishy
Organizacija UN-a za hranu i poljoprivredu radi na poboljšanju pristupa AI tehnologiji koja prati riblje fondove. Dobijanje više informacija o vrstama riba moglo bi pomoći u izgradnji algoritama za identifikaciju vrsta i njihovih lokacija i prepoznavanje bilo kakvih promjena.
UN procjenjuje da je jedna trećina svih ribljih fondova sada prekomjerno izlovljena i više nije održiva. Kako bi pomogli u očuvanju ribljeg fonda, istraživači sa Univerziteta Florida također koriste umjetnu inteligenciju kako bi bili sigurni da ribari ne hvataju ugrožene vrste. AI modeli procjenjuju lokacije ugroženih vrsta na kojima se obavlja ribarstvo, što pomaže komercijalnim ribarima da izbjegnu ribolov u tim područjima.
"AI nije srebrni metak za sve naše probleme", rekao je Zachary Siders, naučnik koji je razvio aplikaciju, u saopštenju za medije. "Moramo imati na umu da odluke koje dopuštamo AI sistemu imaju stvarne posljedice za živote u ribarskoj industriji, kao i po nezamjenjive vrste."
AI čuva
Umjetna inteligencija ne pazi samo na ribe kada je u pitanju okoliš. Climate TRACE, svjetska platforma za praćenje stakleničkih plinova (GHG) u skoro realnom vremenu, pomaže u identifikaciji odakle dolaze emisije i preciziranju na koje napore za dekarbonizaciju treba usmjeriti.
Tu je i Restor.eco, otvorena platforma za obnavljanje podataka koja se nalazi na Google Earthu. Pruža naučne podatke i satelitske snimke visoke rezolucije kako bi omogućio istraživačima da analiziraju potencijal obnove bilo kojeg mjesta na Zemlji. U suštini, program može mapirati zemljište da predvidi gdje drveće može prirodno rasti.
Dunckelman je rekao da je Google otkrio da programi brže postižu svoje ciljeve uz AI. On je zapazio slučaj BlueConduita, organizacije koja je nastala iz krize vode u Flintu u Michigenu. Grupa je izgradila platformu za mašinsko učenje koja koristi podatke o starosti domova, kvartova i poznatih olovnih servisnih linija da predvidi da li se kuća opslužuje olovnim cevima.
"U prošlosti je jedini način da to saznate bio fizički kopati [na] svakoj lokaciji i pregledati ima li olovnih cijevi, što je skupo i dugotrajno", rekao je Dunckelman. „Uvođenjem mašinskog učenja, BlueConduit sada može brzo sa većom preciznošću predvidjeti da li je kuća opskrbljena vodovima, što može dovesti do političkih odluka koje imaju značajan utjecaj na javno zdravlje i vladine resurse."
Ali ne slažu se svi da velike tehnološke kompanije nužno mogu riješiti probleme planete putem umjetne inteligencije. Eric Nost, docent na Univerzitetu Guelph koji istražuje kako tehnologije podataka utiču na upravljanje životnom sredinom, rekao je da su nedavne studije izazvale zabrinutost oko količine energije i drugih resursa potrebnih za implementaciju AI hardvera i softvera.
"Sumnjam da će mnogim istraživačima biti teško pretočiti nalaze zasnovane na AI u stvarnu politiku ili odluke ako ta AI nije razvijena imajući na umu politike i donosioce odluka, posebno u svjetlu izazova objašnjavanja kako AI dolazi do svojih rezultata, " rekao je za Lifewire u intervjuu e-poštom.
AI nije srebrni metak za sve naše probleme.
AI za održivost je također još uvijek u povojima, priznao je Dunckelman. Ovo polje još uvijek nema dovoljno skupova podataka i modela potrebnih za pokretanje napretka.
"Na primjer, svi znamo da se u svijetu dešavaju emisije, ali zapravo ne znamo odakle dolaze", dodao je Dunckelman. "Sve što imamo je ono što sami emiteri kažu da rade, što je nesavršeno."
