Экология и искусственный интеллект

Вопрос к ИИ: Основные враги в России у независимых общественных организациях?

ChatGPT (19:07:05): Законодательные и нормативно-правовые ограничения, коррупция, отсутствие финансовой поддержки и недоверие со стороны государственных органов и общественности могут быть основными врагами для независимых общественных организаций в России.

Искусственный интеллект на страже экологии

Бережное отношение к окружающей среде красной линией идет на повестках дня компаний, организаций и целых государств. Использование искусственного интеллекта в экологической сфере может оказать заметную роль на успешность защиты нашей планеты. В этой статье мы рассмотрим реальные разработки в этом направлении.

Изменение климата

Как известно, большую роль в глобальном потеплении играют парниковые газы, большая часть которых образуется в результате сжигания ископаемого топлива. Искусственный интеллект позволяет снизить это влияние за счет следующих возможностей:

  • Повышение доли электроэнергии, вырабатываемой с помощью экологически чистых возобновляемых источников, таких как солнце и ветер. До сих пор метеозависимость этих источников снижала эффективность их использования. Использование AI-технологий позволило прогнозировать выработку энергии на солнечных и ветряных электростанциях. Искусственный интеллект сделал менее сложной их интеграцию в энергосистемы, позволяя выстраивать оптимальный баланс мощностей на достаточно длительный период времени (до 1 года). Ко всему прочему за счет этих возможностей сокращается стоимость ветряной и солнечной электроэнергии.
  • Оптимизация работы топливных электростанций. В частности, уже сейчас функционируют решения, повышающие эффективность производства электроэнергии, а также позволяющие снизить частоту «пережогов» топлива и оптимизировать работу электростанций. Проект «Умная электростанция» признан значимым элементом будущей энергетической системы России, которая берет курс на превращение в интеллектуальную энергосистему.
  • Сокращение потерь электроэнергии при ее транспортировке из места выработки к потребителям. В энергетическую стратегию России уже включены элементы использования «умных сетей», в частности, В ПАО «ФСК ЕЭС» запущен процесс развития магистральных электрических сетей на базе технологий искусственного интеллекта.
  • Снижение потребления электроэнергии за счет управления освещением и отоплением зданий и улиц, а также оптимизации энергоэффективности в зданиях, включая этапы их проектирования. В Межрегиональных распределительных сетевых компаниях России используются элементы «умного города», такие как интеллектуальные системы учета и «умные подстанции».

Немалую роль в повышении содержания парникового газа в атмосфере играет транспорт. Искусственный интеллект и здесь готов прийти на помощь.

  • Оптимизация навигации и городского трафика, повышение безопасности на основе данных, получаемых непосредственно от автомобилей. С помощью этих инструментов можно создать единую городскую службу управления транспортной инфраструктурой. В настоящее время в России уже ведется массовое внедрение интеллектуальных транспортных систем, которые будут играть важную роль в автоматизации процессов управления дорогами и транспортной безопасностью в 56 субъектах РФ. Согласно данным Федерального дорожного агентства в программе до с 2020 по 2024 примут участие города с населением свыше 300 тыс. человек. Будут охвачены не менее 64 городов.
  • Использование беспилотных автомобилей, в работе которых применяются алгоритмы компьютерного зрения и глубокие нейронные сети. Благодаря такому транспорту станет возможным сокращение среднесуточного пробега и предотвращение пробок, применение алгоритмов экологического вождения, обеспечивающих максимальную энергоэффективность, автоматизированное управление группами автомобилей в потоке. Это — дело ближайшего будущего. Правительство РФ в марте 2022 года приняло постановление, согласно которому при успешном прохождении испытаний беспилотные автомобили к 2025 году станут частью городской инфраструктуры России.

Сохранение биоразнообразия суши и океана

Снижение биоразнообразия — еще одна проблема, справиться с которой может помочь искусственный интеллект. Здесь полезными будут решения в следующих направлениях:

  • Мониторинг состояния экосистем. Искусственный интеллект и компьютерное зрение с помощью спутниковых данных позволяет быстро обнаруживать изменения биоценозов, анализируя ландшафты и вовремя определяя такие проблемы, как появление и распространение вредителей, инвазивных видов, засухи, пожары или исчезновение лесов. К таким продуктам относится, например, решение Blue River Technology. НАСА использует анализ спутниковых снимков и создание компьютерных моделей с помощью машинного обучения для оценки текущего и прогнозирования будущего состояния фитопланктона в Мировом океане.
  • Защита от браконьерства. В этих целях используется, в частности, сочетание технологий искусственного интеллекта с аэрофотосъемкой с дронов. Этим направлением занимаются компании Neurala и Ocean Alliance. С помощью искусственного интеллекта в режиме реального времени проверяются терабайты видео, в которых выделяются значимые объекты и события: идентифицируются животные, транспортные средства и браконьеры. Кроме того, искусственный интеллект помогает отслеживать происхождение выловленной в океане рыбы, реализуя концепцию экологичного рыболовства, способствует более точному составлению графиков патрулирования. Предпринимаются первые попытки создания алгоритмических моделей перемещения судов на основе спутниковых данных и данных, полученных от корабельной автоматической идентификационной системы (AIS) для мониторинга незаконной рыболовецкой деятельности (например, Global Fishing Watch).

Безопасность водных ресурсов

Эффективное и безопасное водопользование находится на стыке продовольственных, энергетических, экологических и городских проблем. И в этом направлении искусственный интеллект также приносит пользу.

  • Прогнозирование потребления воды с учетом прогнозов погоды. В том числе: выявление утечек, анализ потоков воды в режиме реального времени и отслеживание неисправности счетчиков — решения компании Valor Water Analytics; анализ данных с помощью машинного обучения, предоставляющий коммунальным предприятиям актуальную информацию по водопотреблению, помогая им принимать взвешенные решений — Water Smart Software.
  • Оптимальная работа и ремонт инфраструктуры водоснабжения. Искусственный интеллект помогает с анализом инфраструктуры водоснабжения, определяя места, в которых могут возникнуть протечки труб, чтобы заранее запланировать их ремонт. А система IntelliFlux, разработанная Water Planet, использует ИИ для анализа данных с датчиков давления и определения оптимального режима работы систем фильтрации, сводя к минимуму потери воды.
  • Борьба с засухой. Использующий спутниковые данные ИИ может предсказывать погодные условия, в том числе наступление засухи, а затем анализировать состояние почвы и поверхностных вод, помогая справляться с последствиями засухи.

Чистый воздух

Искусственный интеллект помогает более качественно очищать воздух или не допускать его загрязнение.

  • Повышение качества фильтрации воздуха. Технологии с использованием машинного обучения позволяют вести запись данных о составе воздуха и окружающей среде в режиме реального времени, повышая эффективность использования воздушных фильтров. 
  • Прогнозирование загрязнения воздуха. Системы на основе искусственного интеллекта могут создавать прогнозы сценариев, повлекущих за собой загрязнение и чрезмерный расход ресурсов. Например, проект IBM Green Horizons объединяет технологии машинного обучения и Интернет вещей: для формирования прогнозов на период от 2 до 7-10 дней он использует данные со станций контроля качества воздуха и более распространенных источников, таких как системы дорожного движения, метеорологические спутники и станции, а также информацию о промышленной деятельности, топографические карты и даже социальные сети. Инструменты IBM и Microsoft объединяют традиционные физические модели химического состава атмосферы и погоды с моделями машинного обучения. В России подобные технологии тоже в ходу. Так, например, в Москве, Московской области и ряде других регионов уже действуют станции контроля загрязнения атмосферного воздуха. Вскоре к этим системам планируется подключение искусственного интеллекта, который позволит в том числе определять виновников загрязнения воздуха.
  • Предупреждение о критическом ухудшении качества воздуха. Моделирование на основе искусственного интеллекта позволяет оповещать жителей городских агломераций о качестве воздуха в тот или иной момент времени.
  • Снижение загрязнения воздуха городским транспортом. Искусственный интеллект, использующий данные от транспортных средств, радарных датчиков и дорожных камер, может оптимизировать транспортный поток в городских районах и снизить загрязнение воздуха, сократив количество остановок автомобилей или сделав движение плавным, без частых остановок. Также AI-технологии помогают оптимизировать конструкцию аккумуляторов электромобилей.

Защита от стихийных бедствий

Искусственный интеллект, IoT, сенсорные платформы, беспилотники и другие высокотехнологичные разработки помогают прогнозировать стихийные бедствия и предупреждать чрезвычайные ситуации, минимизируя или предотвращая экологические бедствия.

Раннее прогнозирование стихийных бедствий и чрезвычайных ситуаций. Искусственный интеллект и математические модели помогают заранее предсказывать потенциально опасные стихийные явления и вызванные ими чрезвычайные ситуации. Уже сейчас существуют системы, умеющие отслеживать подземные толчки, предупреждать наводнения и ураганы, изменения уровня моря и др. Они срабатывают автоматически при превышении заданных порогов и позволяют проводить раннюю эвакуацию при необходимости. Примерами таких систем могут служить разработки компании PetaBencana.id, которая интегрирует данные от нескольких датчиков с открытым исходным кодом, инструменты ИИ и отзывы людей в социальных сетях для составления карт наводнений в столице Индонезии, Джакарте, в режиме реального времени. В сочетании с технологиями распознавания изображений из социальных сетей искусственный интеллект генерирует и рассылает предупреждения об экстремальных погодных явлениях в реальном времени. Не остались в стороне и российские разработчики — команда Softline Digital разработала систему аналитики и прогнозирования чрезвычайных ситуаций в энергетике, которая подтягивает данные из открытых источников, распознает сообщения наблюдателей, а затем выдает прогнозы по полученной информации.

Планирование реагирования на стихийные бедствия. Это еще одно из применений алгоритмов глубокого обучения и аналитики изображений. С помощью сейсмических данных, сведений о конструкциях зданий (возраст, используемые материалы и т. д.), информации из социальных сетей, а также спутниковых изображений искусственный интеллект помогает координировать и приоритизировать действия при стихийных бедствиях: определять районы, наиболее подверженные риску, осуществлять мониторинг потоков людей и ресурсов.

Борьба с отходами и их переработка

Проблема загрязнения окружающей среды мусором актуальна как для суши, так и для Мирового океана. Искусственный интеллект с машинным зрением и здесь приходят на помощь.

  • Системы промышленной сортировки мусора на базе искусственного интеллекта и компьютерного зрения становятся как нельзя более актуальными, позволяя правильно утилизировать одни виды отходов и перерабатывать — другие. Уже с 2019 года в России сортировочные комплексы стали обязательным пунктом при утилизации отходов. Благодаря этому, по сведениям «Российского экологического оператора», в ряде регионов уровень сортировки отходов в 2021 году достиг более 70%, а в Московской и Орловской областях —100%. В России уже есть компании, разрабатывающие оборудование для сортировки мусора на базе искусственного интеллекта, например компания Nevlabs.

robot-sortirovschik-kompanii-nevlabs softline

  • Аппараты для сбора вторсырья. К таким относятся фандоматы и «умные» мусорные баки. Принцип действия у них схожий. В России фандоматы выпускает компания WinBin, а «умные» мусорные баки — TrashBack. И те, и другие открываются через приложение или по ссылке на сайте. Более широкое применение пока нашли фандоматы. Схема их работы проста: пользователь открывает аппарат, помещает в него ненужную бутылку или пластик, датчики и нейронные сети распознают сданный тип сырья, после чего пользователю начисляются баллы. Пилот был внедрен в «МосТрансПроекте». В ближайших планах внедрение фандоматов в Московском метро. 

Как видим, разработки в сфере искусственного интеллекта уже сейчас активно используются для защиты окружающей среды. В перспективах — их дальнейшее распространение, благодаря которому мы сможем снизить антропогенную нагрузку на природу.

Как искусственный интеллект поможет спасти планету.

На Всемирном экономическом форуме в Давосе в докладе «Использование ИИ для Земли» эксперты компании PwC и Института окружающей среды им. Вудса (США) перечислили более чем 80 потенциальных применений искусственного интеллекта (ИИ). Рассказываем о пяти из них.

С каждым годом все сильнее истощаются природные ресурсы. Необходимо принять срочные меры, чтобы изменить ситуацию, пока не поздно. Радует то, что мы уже достаточно хорошо подготовлены для этого: дешевые, широко распространенные сенсорные сети, IoT, улучшения в вычислительной мощности, алгоритмы с открытым исходным кодом. Все это позволяет нам эффективнее наблюдать за океаном и лесами. Системы искусственного интеллекта, умеющие чувствовать, думать, обучаться, могут модернизировать попытки по сохранению ресурсов, помочь людям бороться с изменением климата и эффективнее использовать энергию.  

Фото: FastCompany

Селин Гервейер, одна из авторов доклада, считает, что искусственный интеллект становится мейнстримом – раньше алгоритмы и суперкомпьютеры были доступны лишь в исследовательских университетах и правительственных лабораториях, сейчас же любой стартап может ими воспользоваться. Перед нами открываются новые возможности управления экологически важными системами.    

Автоматизированные энергетические сети и сети водоснабжения

Преимущество солнечных, ветряных и других возобновляемых источников энергии состоит в том, что они являются повсеместными и не содержат углерод. Они могут быть расположены в селах и городах, таким образом энергия становится ближе к каждому, кто в ней нуждается. Задача заключается в том, чтобы объединить эти несопоставимые источники в единое функциональное целое. Для этого и нужны автоматизированные системы.

«Когда у тебя есть сложная система с таким большим количеством возобновляемых источников энергии, нужно научить их взаимодействовать друг с другом, чтобы вы могли оптимизировать нагрузку. Это невозможно без искусственного интеллекта. Он позволит объединить эти источники и организовать систему перепродажи и обмена энергией внутри сообщества», – объясняет Гервейер.

Фото: CitizenTV

Благодаря искусственному интеллекту система водоснабжения станет более децентрализованной, ей будут управлять сенсоры и новые технологии типа блокчейна. Смарт-контракты – компьютерные алгоритмы, предназначенные для заключения и поддержания коммерческих контрактов в технологии блокчейн – позволят быстро торговать активами, включая права на водные ресурсы. «Блокчейн жизненно необходим для записи происхождения активов, это позволит людям торговать ими при помощи смарт-контрактов. Источники будущего – будь то вода или энергия – будут более децентрализованными, потому что это повышает производительность». Министерство энергетики США уже работает над развитием энергетических систем, основанных на искусственном интеллекте.

Моделирование климата

Моделирование будущих погодных явлений и климата означает решение таких сложных физических уравнений, как гидродинамика атмосферы и океанов. Климатологи, выполняя вычисления, всегда полагались на суперкомпьютеры. Однако на самом деле во всем мире существует всего лишь несколько настоящих суперкомпьютеров, и доступ к ним очень ограничен.

Фото: World Metereological Organisation

Искусственный интеллект будет сочетать математические модели атмосферы и вспомогательные данные для составления более точных прогнозов. «Когда-нибудь мы будем выполнять моделирования на домашних компьютерах. Мы сможем прогнозировать ветряные бури, например. Через десять лет значительно улучшится прогнозирование погоды и влияние климата», – говорит Гервейер.

«Прозрачная» Земля

Мы постоянно сталкиваемся с проблемами незаконной вырубки лесов и рыбной ловли. Для их решения необходимы лучшие системы отслеживания. Информация, предоставляемая спутниками и беспилотными подводными судами, конечно, помогает определять незаконное обращение с природными ресурсами. Однако искусственный интеллект сможет анализировать эти данные и делать их полезными. Цифровая геопространственная платформа и технологии виртуального моделирования позволят контролировать и управлять экологическими системами планеты в масштабе и скорости, которые ранее были для нас недоступны. Новые возможности обработки данных позволят властям и даже общественности следить за ресурсами Земли в режиме реального времени.

Фото: YouTube

Онлайн-платформа Global Forest Watch использует данные со спутников для отслеживания незаконной вырубки лесов и является начальным шаблоном того, о чем говорит Гервейер. Объединение Ocean Data Alliance занимается мониторингом океана. Возможно, их «подход откроет властям и многим большим компаниям глаза на то, что пора начать повсеместно использовать машинное обучение для мониторинга, прогнозирования и реагирования на изменения состояния окружающей среды».

Предсказание природных катаклизмов и реагирование на них

Стихийные бедствия всегда несут за собой огромные потери и ущерб для тысячей людей. Проблема заключается в том, что на сегодняшний день плохо развита система предупреждения и реагирования на них. «Мы еще не придумали, как реагировать на катастрофы в режиме реального времени», – говорит Гервейер.

Фото: YouTube

Благодаря искусственному интеллекту можно будет анализировать данные о погодных явлениях и стихийных бедствиях в определенных регионах, чтобы выявлять уязвимые места, предупреждать заранее, и улучшать реагирование на чрезвычайную информацию. «Возможно, однажды глубинное обучение смогут интегрировать в систему определения бедствий, чтобы определять оптимальные стратегии реагирования, подобно тому, как ИИ AlphaGo на сегодняшний день определяет лучшую стратегию в играх.  

Банк генетических кодов Земли

В мире остается огромный нетронутый простор для инноваций. Искусственный интеллект и системная аналитика могут помочь раскрыть биологические и биомиметические возможности. Ученые уже начали работать над природным эквивалентом проекта «Геном человека», чтобы определить последовательности ДНК всех живых существ. Например, Amazon Third Way разрабатывает проект под названием «Банк кодов Земли», преследуя две цели: первая – сделать потенциальные открытия – например, изобрести лекарство от давления на основе яда гадюки. Вторая – записать происхождение объектов интеллектуальной собственности в области биологии, чтобы местные люди смогли получить пользу от последующих открытий.

Фото: Golos

«Дело не только в том, чтобы разгадать генетические коды, но еще и в том, чтобы принимать решения, отталкиваясь от них. Каталогизация этой информации может быть полезной для фармацевтических компаний, но при этом ее использовании она еще и оборачивается выгодой для общества», – говорит Гервейер.

Источник.

Технологии для экологии: как можно сохранить биоразнообразие с помощью искусственного интеллекта

Автор: Recycle 3622

Технологии для экологии: как можно сохранить биоразнообразие с помощью искусственного интеллекта

Инструменты IT-компании SAS будут использоваться для анализа данных по наиболее уязвимым видам животных и растений. 

Стремительное исчезновение флоры и фауны – одна из серьезнейших экологических проблем. Остановить вымирание некоторых видов можно, определяя, какие именно животные и растения наиболее уязвимы и какие факторы влияют на их жизнь и среду обитания. 

Для этого NatureServe — организация, занимающаяся защитой биоразнообразия, собирает и анализирует данные по 7 миллионам известных растений и животных. В условиях быстрого изменения климата эти данные должны обновляться не реже одного раза в пять лет. Это очень сложный и дорогостоящий процесс, который обычно выполняется вручную. Кроме того, ученые должны изучить множество научных трудов, что создает дополнительные неудобства.

Чтобы решить эти задачи, NatureServe объединилась с компанией SAS в рамках глобальной инициативы SAS Data for Good. SAS организовала первый саммит социальных инноваций для исследования новых способов применения технологий в экологическом секторе. В ходе саммита сотрудники SAS провели мозговой штурм и участвовали в разработке концепций по сохранению биоразнообразия, которые обеспечили бы NatureServe значительную экономию времени и средств. 

ПОДЕЛИТСЯ