Ключови изводи
- Изследователите използват AI, за да намалят прекомерния риболов в басейна на Нил в Африка.
- Проектът е част от по-големи усилия за използване на AI за подобряване на устойчивостта в широк спектър от индустрии.
-
Но един експерт казва, че количеството енергия и други ресурси, необходими за внедряване на AI хардуер и софтуер, може да създаде собствени проблеми.
Изкуственият интелект (AI) помага за предотвратяване на свръхулова в опит да защити бързо намаляващото предлагане на годни за консумация морски видове в света.
Нов проект използва AI за подобряване на идентификацията и измерването на видове риби в басейна на Нил в Африка. Софтуерът може да помогне на учените да разберат гъстотата на рибната популация по-бързо от човешките наблюдатели. Това е част от по-големи усилия за използване на AI за подобряване на устойчивостта в широк кръг от индустрии.
"Обещаващото нещо за AI е, че сега ни позволява да изпълняваме задачи, които биха отнемали много време или невъзможно сложни, използвайки традиционни методи, със значително по-голяма скорост и ефективност, " Андрю Дънкелман, ръководител на въздействието и прозренията в Google.org, благотворителното звено на гиганта за търсене, каза пред Lifewire в интервю по имейл.
Нещо подозрително
Организацията по прехрана и земеделие на ООН работи за подобряване на достъпа до технологията AI, която наблюдава рибните запаси. Получаването на повече информация за видовете риби може да помогне за изграждането на алгоритми за идентифициране на видовете и техните местоположения и разпознаване на всякакви промени.
ООН изчислява, че една трета от всички рибни запаси са обект на прекомерен улов и вече не са устойчиви. За да помогнат за запазването на рибните запаси в безопасност, изследователите от Университета на Флорида също използват AI, за да се уверят, че рибарите не улавят застрашени видове. Моделите с изкуствен интелект оценяват местоположенията на застрашените видове, където се извършва риболов, което помага на търговските рибари да избягват риболова в тези зони.
"AI не е сребърен куршум за всичките ни проблеми", каза Закари Сидерс, ученият, разработил приложението, в съобщението за новините. „Трябва да имаме предвид, че решенията, които позволяваме на една AI система да взема, имат реални последици за поминъка на риболовната индустрия, както и за незаменимите видове.“
AI бди
Когато става въпрос за околната среда, AI следи не само рибата. Climate TRACE, световната платформа за мониторинг на парникови газове (ПГ) в почти реално време, помага да се идентифицира откъде идват емисиите и да се определи къде трябва да се съсредоточат усилията за декарбонизация.
Има и Restor.eco, отворена платформа за възстановяване на данни, хоствана в Google Earth. Той предоставя научни данни и сателитни изображения с висока разделителна способност, за да позволи на изследователите да анализират потенциала за възстановяване на всяко място на Земята. По същество програмата може да начертае земя, за да предвиди къде естествено могат да растат дървета.
Dunckelman каза, че Google е установил, че програмите постигат целите си по-бързо с AI. Той отбеляза случая с BlueConduit, организация, която излезе от водната криза във Флинт, Мичиган. Групата изгради платформа за машинно обучение, която използва данни за възрастта на домовете, кварталите и известните водещи обслужващи линии, за да предвиди дали домът се обслужва с оловни тръби.
"В миналото единственият начин да разберем това беше физически да копаем [на] всяко място и да проверяваме за оловни тръби, което е скъпо и отнема много време", каза Дънкелман. „Чрез въвеждането на машинно обучение, BlueConduit вече може бързо да предвиди с по-голяма точност дали домът се обслужва с водещи линии, което може да доведе до политически решения, които имат значително въздействие както върху общественото здраве, така и върху държавните ресурси."
Но не всички са съгласни, че големите технологични компании непременно могат да решат проблемите на планетата чрез AI. Ерик Ност, асистент в Университета на Гуелф, който изследва как технологиите за данни информират управлението на околната среда, каза, че последните проучвания са повдигнали опасения относно количеството енергия и други ресурси, необходими за внедряване на хардуер и софтуер за ИИ.
"Подозирам, че на много изследователи ще им е трудно да превърнат базираните на AI констатации в действителна политика или решения, ако този AI не е разработен с оглед на политиките и вземащите решения, особено в светлината на предизвикателствата пред обяснението как AI стига до своите резултати, " каза той пред Lifewire в интервю по имейл.
AI не е сребърен куршум за всички наши проблеми.
ИИ за устойчивост също е все още в начален стадий, призна Дънкелман. В областта все още липсват достатъчно набори от данни и модели, необходими за стимулиране на напредъка.
"Например, всички знаем, че в света има емисии, но всъщност не знаем откъде идват", добави Дънкелман. „Всичко, което имаме, е това, което самите излъчватели казват, че правят, което е несъвършено.“
