サーシャ・ルッチョーニ、気候AI企業のリーダー ハグ顔、常に使用する必要があることに注意することの重要性を強調しています。 inteligência人工。 A ジェネレーティブAI、新しいコンテンツを作成することは、大量のエネルギーを消費し、環境に大きな影響を与える可能性があります。しかし、生態学的移行においては AI の応用例が数多くあると彼女は言います。
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ここでは、企業、研究者、政府が気候ソリューションに AI を活用している 4 つの方法を紹介します。
地球温暖化の原因となるガスであるメタンをAIで検知
As メタン排出量、への2番目に大きな貢献者です。 地球温暖化 二酸化炭素（CO2）に次いで増加しています。この非常に強力な汚染物質（天然ガスの主成分）は、エネルギー部門だけでなく、農業や埋め立て地の物質の分解によっても放出されます。
今、 研究者 e 企業 彼らは AI を使用して膨大な量の衛星画像を解釈し、世界のメタン排出量を追跡しています。aria心
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「衛星からの情報を AI で分析できるようになるまでは、メタンがどこから来たのか全く分かりませんでした」と気候分析会社 Kayrros の共同創設者兼主席アナリストである Antoine Halff 氏は言います。 「私たちはこれがもたらす気候リスクを理解していました。しかし、私たちは情報源をまったく理解していませんでした。」
カイロスが 2016 年に始まったとき、世界は大規模なメタン漏洩やその他の放出の事例を数件しか知らなかった、とハルフ氏は言う。同氏のチームは現在、毎週数十件、年間では数千件のウイルスを検出できるようになったという。 「メタンに関しては、AI は知ることができなかったものを明らかにします。」とハーフフ氏は言います。
Kayrros AI を活用したデータは、 国連 メタン排出に関する企業の報告が正確であることを検証するため。他の政府もメタンの監視を強化する準備を進めています。 米国環境保護庁 と 欧州連合 最近新たなメタン規制が可決されました。
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AI を使用して山火事の早期発見を実現
気候変動が引き起こしている 山火事 火災はより頻繁かつ激しくなり、これらの火災はますます被害をもたらしています。 汚染 それは地球を温暖化します。
現在、ベルリンに本拠を置くスタートアップ企業は、森林内のセンサーを備えた AI を使用して、小規模な火災が大規模な火災に発展する前に識別できるようにしています。 Dryad の CEO である Carsten Brinkschulte 氏は、AI を使用して、有機材料が燃焼するときに放出される特定のガスを検出するセンサーをトレーニングしています。
「基本的に、それらは森に組み込まれた電子鼻のようなものです」とブリンクシュルテ氏は言います。.
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鼻のようなセンサーは、「まだ消火が容易か比較的容易な段階」の初期段階で火災を検知できると同氏は説明する。
AI を活用して新たな山火事を防ぐ
大火災を防ぐもう1つの方法は、火災の季節以外に「制御された燃焼」を実施して、火災の燃料となる余分な藪や植生を除去することです。
通常、いわゆる消防管理者（公共サービス、連邦森林局、またはその他の団体の職員）が、指定された地域にチームを派遣して、制御された火傷を実施します。 (先住民部族には、こうした管理された火傷を行ってきた長い歴史があります。)
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しかし、安全に作業を行うためには、火災管理者は火災がどのように挙動し、制御不能にならないかを理解するために多くの情報を必要とします。南カリフォルニア大学情報科学研究所で戦略的 AI およびデータ サイエンス イニシアチブのディレクターを務めるヨランダ ギル氏は、風の状況や植生の水分量などを知る必要があると説明します。
ギルのチームが AI を使用して、 Apple またはアレクサから Amazon火災を専門とする科学者にインタビューした結果。このウィザードは、大規模なデータセットや複雑なモデルにアクセスできます。消防管理者は、これらの Siri のようなアシスタントを使用して、制御された火傷をいつどこで行うかを決定できます。 「これは Siri に似ていますが、消防管理者向けです」とギル氏は言います。
ギル氏は、マネージャーはスマート アシスタントに特定の領域について質問できると述べています。アシスタントは、地形、植生、気象パターンに関する情報を使用して、潜在的な火災モデル、つまり制御された火傷を安全に実行する方法を推奨できます。彼らによると、目標は、これらのアシスタントを公益事業会社、森林局、その他火傷の管理に携わる人々に広く利用させ、より安全かつ頻繁に火傷をさせることだという。
グリーンテクノロジーのマイニングにおける AI の使用
ソーラーパネルから電気自動車に至るまで、気候変動対策にはコバルト、リチウム、銅などの鉱物が大量に必要です。しかし、現在の供給量では増大する需要を満たすには十分ではありません。国際エネルギー機関によると、2030 年までにリチウムの需要は現在の世界供給量の XNUMX 倍になると予測されています。
現在、政府、研究者、企業は AI を使用して重要な鉱物を調査しています。米国地質調査所の鉱物資源プログラムコーディネーターであるコリン・ウィリアムズ氏は、彼のチームがAIを使用してデータを分析し、米国内で重要な金属の採掘に最も適した地域を特定していると電子メールに書いている。同氏は、AIの使用は「劇的な時間の節約」を意味すると付け加えた。
地球の地下がどうなっているのかについては、たくさんのデータが入手可能です。 AI を使用してこれらすべてのデータを分析することで、不確実性を最小限に抑えることができるとウィリアムズ氏は言います。採掘事業では採掘する収益性の高い領域を見つけるために数十億ドルを費やしているため、企業はAIを活用することで鉱物の発見にかかる時間と費用を大幅に節約できると主張している。
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