最近の発売は、 AI諮問機関 国連主導により、機械学習を活用して共通の課題の解決策を見つけるという世界的な傾向が高まっています。
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AI はデータ処理を改善しており、その多くのメリットを享受するために協力する政府、企業、市民社会のパートナーが増えています。
これには、地球をより緑に、よりクリーンで、より公平にするための世界的なモデルとして機能する、2030 アジェンダやその 17 の持続可能な開発目標 (SDGs) などの世界的な目標を達成するための取り組みの加速と強化が含まれます。
次回の国連気候変動会議の前に (COP 28）は11月末にドバイで始まります。 国連が AI が世界にどのように役立つかをまとめた例地域社会から企業、政策立案者まで、気候変動に取り組むために：
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クリマ
世界気象機関 (WMO) によると、AI ベースのテクノロジーは、膨大な量のデータを処理し、関連する知識を抽出し、予測モデルを改善するこれまでにない機能を提供します。
これは、地域社会や当局が効果的な適応および緩和戦略を考案するのに役立つ、気候変動パターンのより適切なモデリングと予測を意味します。
複数の国連機関が、避難ホットスポット周辺の過去の環境変化を調査するAI主導のプロジェクトを通じて、ブルンジ、チャド、スーダンの脆弱なコミュニティを支援しています。さらに、この技術は将来の予測を提示して、適応策を知らせ、人道的介入の計画に組み込む必要がある行動を推進します。
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フィールド上では、データの改善がゲームチェンジャーとなる可能性があります。たとえば、MyAnga アプリは、ケニアの牧畜民が干ばつに備えるのに役立ちます。世界中の気象観測所や衛星からのデータが携帯電話に送信されることで、牧畜民は事前に計画を立て、家畜をより適切に管理し、緑の牧草地を探す時間を節約できます。
防災
異常気象災害がより頻繁かつ激しく発生する中、AI は世界中のコミュニティがより適切に備えるのに役立ちます。
AI を活用した取り組みは高リスク地域をターゲットにしており、地方および国の対応計画に貢献します。たとえば、地滑りの影響を受けやすい地域の場合、地図作成は地方自治体が持続可能な開発措置を計画および実施し、リスクを軽減し、脆弱なコミュニティの住民の安全を確保するのに役立ちます。
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AI とロボット工学に関連した開発は、WMO、国連環境計画、UNEP、および国際電気通信連合 (ITU) が主導する最近のプロジェクトで特定されたツールの 1 つです。
各国、地域社会、人道支援機関に向けて防災プログラムとマルチハザード早期警報システムを運用しているWMOによると、AIは天気予報の精度向上やひっかき傷のより効率的な軽減などの分野で役立っているという。
AI の利点を活用することは、国連事務総長の革新的な「すべての人への早期警告」イニシアチブの一部でもあります。
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今年初めに発足したこの行動計画は、2027年末までに早期警報システムを通じて地球上のすべての人を危険な天候、水、気候変動から確実に守ることを目指している。
A inteligência人工 異常気象の影響を最小限に抑えようとするシステムにおいて重要な役割を果たすことができます。
汚染の追跡
都市の大気質レポートがどこから来るのか疑問に思ったことはありますか?世界中の都市はすでに監視しています 汚染 危険なレベルの場合に住民に警告するため。
AI を使用することで、感受性マップは地方自治体が公衆衛生と都市の回復力を向上させるための決定を下すのをサポートできます。
さらに、AI は都市計画だけでなく、交通や廃棄物の管理も改善し、都市をより持続可能で住みやすいものにすることができます。
カーボンニュートラル
AI はカーボンニュートラルへの世界のアプローチに革命をもたらし、地球温暖化を危険なレベルに防ぐ競争が始まる中、大規模でスマートな持続可能性の時代の到来をもたらす可能性があります。
AI アルゴリズムは、世界的なカーボンニュートラル目標を達成するための重要な触媒として、環境への影響を最小限に抑え、効率を最大化する上で重要な役割を果たします。
2030 年までにクリーンで手頃なエネルギーをすべての人に提供するという世界目標である SDG 7 を達成するという観点から見ると、AI は送電網を最適化し、再生可能資源の効率を高めることができます。
AI を使用した予知保全により、エネルギー生産のダウンタイムも削減できます。これは、地球の二酸化炭素排出量を削減することを意味する可能性があります。
ファストファッション
ファッション業界は排出量が多い業界であるため、AI 主導の研究開発から恩恵を受けてイノベーションを加速することができます。
2,4億米ドルのセクターはバリューチェーン全体で約300億人を雇用しており、その多くは女性であり、成長を続けています。
その規模と世界的な広がりを考えると、ファッション分野における持続不可能な慣行は、社会および環境の開発指標に重要な影響を与えています。
国連持続可能なファッション同盟によると、ファッションにおける生産プロセスや消費パターンに大きな変化がなければ、こうした影響は増大し続けるだろう。
この意味で、AI は変革的な方法で介入することができます。機械学習はサプライチェーンを最適化し、無駄を削減し、資源消費を監視し、持続可能な製造プロセスを促進できます。
AI は、エネルギー移行を加速し、節約を最適化し、エネルギー集約的な段階での効率を向上させるのに役立ちます。
ファーストフード
同じことが、排出量の多い分野である農業でも起こります。の 22% を占めます。 温室効果ガス 国連の気候評価報告書によると、大気中に放出された。 AI に基づくアクションは、この状況を変える可能性があります。
AI は、異常気象、水不足、土壌劣化に直面している小規模農家のビジネス慣行の最適化に役立ちます。
期待されるプラスの効果としては、廃棄物を削減し、食料生産による環境への影響を最小限に抑えることが挙げられます。
AI ベースのスマート グリッドは需要と供給のバランスをとり、再生可能エネルギーのエネルギー システムへの統合を促進し、化石燃料への依存を軽減します。
(国連ニュース付き)
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