Tatlong Paraan ng Artipisyal na Talino Ang Pagtulong Upang I-save ang Mundo

Imahe ng NASA's EarthImahe ng NASA's Earth

Habang ang mga computer ay naging mas matalinong, ang mga siyentipiko ay tumingin sa mga bagong paraan upang ipasok ang mga ito sa proteksyon sa kapaligiran.

Kapag sa tingin mo ng artipisyal na katalinuhan, ang unang imahe na malamang na tututol sa isip ay isa sa mga nakapanghihimagod na mga robot na lumalakad, nagsasalita at nagpapalabas tulad ng mga tao. Ngunit mayroong iba't ibang uri ng AI na nagiging kalat sa halos lahat ng siyensiya. Ito ay kilala bilang machine learning, at ito revolves sa paligid enlisting mga computer sa gawain ng pagbubukod sa pamamagitan ng napakalaking halaga ng data na modernong teknolohiya ay pinapayagan sa amin upang makabuo (aka "malaking data").

Ang isa sa mga lugar na pag-aaral ng makina ay nagiging pinakamahalaga sa mga agham pangkapaligiran, na nakapagbuo ng maraming impormasyon mula sa pagmamanman ng iba't ibang mga sistema ng Earth - mga underground aquifer, ang klima ng pag-init o paglilipat ng hayop, halimbawa. Ang isang liko ng mga proyekto ay lumalaganap sa medyo bagong larangan, na tinatawag na computational sustainability, na pagsamahin ang data na natipon tungkol sa kapaligiran na may kakayahan sa computer na matuklasan ang mga trend at gumawa ng mga hula tungkol sa kinabukasan ng ating planeta. Ito ay kapaki-pakinabang sa mga siyentipiko at gumagawa ng patakaran dahil makakatulong ito sa kanila na bumuo ng mga plano para sa kung paano mabuhay at mabuhay sa ating nagbabagong mundo. Narito ang isang pagtingin sa ilan lamang.

Para sa mga Ibon - at Elephants

Mukhang nangunguna ang Cornell University sa bagong hangganan na ito, malamang dahil mayroon itong Institute para sa Computational Sustainability at dahil din sa ulo ng instituto na si Carla P. Gomes, ay isa sa mga pioneer ng computational sustainability. Sinabi ni Gomes na sinimulan ng larangan ang 2008 nang ang National Science Foundation ay iginawad ang isang US $ 10 milyon na bigyan upang itulak ang mga siyentipiko ng computer sa pananaliksik na nagkaroon ng benepisyong panlipunan. Simula noon ang kanyang koponan - at mga koponan ng mga siyentipiko sa buong mundo - ay gumawa ng ideya at tumakbo kasama ito.

Isang pangunahing lugar kung saan maaaring matutulungan ng pag-aaral ng makina ang kapaligiran sa konserbasyon ng mga species. Sa partikular, ang instituto ng Cornell ay nagtatrabaho sa Cornell Lab ng Ornitolohiya upang pagsamahin ang di-kapanipaniwalang kasigasigan ng mga birders sa pang-agham na pagmamasid. Na binuo nila ang isang app na tinatawag na eBird na nagbibigay-daan sa mga ordinaryong mamamayan na magsumite ng data tungkol sa mga ibon na kanilang napanood sa kanilang paligid, tulad ng kung gaano karaming iba't ibang mga species ang matatagpuan sa isang ibinigay na lokasyon. Sa ngayon, sabi ni Gomes, mayroon silang higit sa 300,000 na mga boluntaryo na nagsumite ng higit sa 300 milyon na mga obserbasyon, na umabot sa higit sa 22 milyong oras ng fieldwork.

Ang animation na ito ng taunang paglilipat ng tree swallows ay nagpapakita kung paano maaaring gamitin ang mga diskarte sa pagpapanatili ng computational upang mahulaan ang mga variation ng populasyon sa espasyo at oras. Larawan ni Daniel Fink, Cornell Lab. ng Ornitolohiya

Ang animation na ito ng taunang paglilipat ng tree swallows ay nagpapakita kung paano maaaring gamitin ang mga diskarte sa pagpapanatili ng computational upang mahulaan ang mga variation ng populasyon sa espasyo at oras. Larawan ni Daniel Fink, Cornell Lab. ng Ornitolohiya

Pinagsasama ang data na nakukuha mula sa eBird sa sariling pagmamasid ng data ng lab at impormasyon tungkol sa pamamahagi ng mga species na natipon mula sa mga remote sensing network, ang mga modelo ng institute ay gumagamit ng pag-aaral ng machine upang mahulaan kung saan magkakaroon ng mga pagbabago sa tirahan para sa ilang mga species at ang mga landas na kung saan ang mga ibon ay lilipat paglipat.

"May mga malaking puwang kung saan wala tayong mga obserbasyon, ngunit kung nauugnay mo ang mga pattern ng paglitaw at kawalan, nakikita namin na ang mga ibon na ito ay tulad ng isang uri ng tirahan at pagkatapos ay maaari naming gawing pangkalahatan," sabi ni Gomes. "Kami ay talagang gumagamit ng mga sopistikadong mga modelo - mga algorithm mula sa pag-aaral ng makina - para sa panghuhula kung paano ibinahagi ang mga ibon."

Pagkatapos ay maibabahagi nila ang kanilang mga hula sa mga tagabuo ng patakaran at mga konserbasyon, na magagamit ito upang gumawa ng mga desisyon tungkol sa kung paano pinakamahusay na maprotektahan ang habitat ng ibon.

Halimbawa, sabi ni Gomes, batay sa impormasyong natipon sa pamamagitan ng eBird at naproseso ng pakikipagsosyo, Ang Nature Conservancy ay nag-set up ng isang "Reverse auction" sa mga lugar ng tagtuyot ng California, nagbabayad ng mga magsasaka ng palay upang mapanatili ang tubig sa kanilang mga patlang kapag ang mga ibon ay malamang na lumipat at nangangailangan ng hangganan ng tirahan. "Posible lamang ito dahil mayroon kaming mga advanced na mga modelo ng computational na nagbibigay sa amin ng mataas na katumpakan na impormasyon tungkol sa kung paano ibinahagi ang mga ibon," sabi ni Gomes.

Ang mga ibon ay hindi lamang ang lugar ng pananaliksik. Karamihan sa mga gawa ng instituto ay may kaugnayan sa konserbasyon ng wildlife - nakikinig sa mga oras ng rekord ng kagubatan upang i-map ang lokasyon ng mga tawag sa elepante at mga baril ng mga poacher, halimbawa, o pagsubaybay sa mga kulay-abo na mga bear upang bumuo ng isang koridor na magagamit nila upang ligtas na lilipat sa ilang.

Upping the PACE

Sa Goddard Space Flight Center ng NASA, ang siyentipikong pananaliksik na si Cecile Rousseaux ay gumagamit ng machine learning upang mas maunawaan ang pamamahagi ng phytoplankton (kilala rin bilang microalgae) sa mga karagatan. Ang mga microscopic na mga halaman na ito ay lumulutang sa ibabaw ng mga dagat at gumagawa ng marami sa oxygen na huminga namin. Binubuo nila ang pundasyon ng web ng pagkain sa karagatan. Kinakain din nila ang carbon dioxide at, kapag namatay sila, dalhin ang carbon sa kanila habang sila ay lumubog sa sahig ng karagatan.

"Kung wala kaming phytoplankton makikita namin ang isang mas malaking pagtaas sa carbon dioxide pagkatapos ay nakikita namin," sabi ni Rousseaux. Dahil dito, ang kanilang pangkalahatang kalagayan ay mahalagang impormasyon para sa mga mananaliksik na sinusubukang maunawaan ang epekto ng mga pagbabago sa atmospheric CO2 sa ating planeta.

{

Gumagamit si Rousseaux ng satellite imagery at pagmomolde ng computer upang mahulaan ang kasalukuyang at hinaharap na kondisyon ng oceanic phytoplankton sa mundo. Sa sandaling ito, ang model ay nakapagpapalagay lamang sa kabuuang bilang ng mga microalgae na nabubuhay sa Earth at kung paano na ang kabuuan ay nagbabago sa paglipas ng panahon. Ngunit isang bagong misyon na tinatawag na satellite Pace (para sa "Pre-Aerosol Clouds at Ocean Ecosystem"), paglulunsad sa 2022, magbubukas ng isang buong bagong set ng data na mukhang mas malapit sa populasyon at magagawang tukuyin ang iba't ibang mga species kaysa sa simpleng pagtingin sa buong, na kung saan ay malaki baguhin ang kasalukuyang modelo.

"Ang modelo ay gumagamit ng mga parameter batay sa temperatura, ilaw at nutrients upang sabihin sa amin ang dami ng paglago. Ang isang bagay na ginagawa ng kunwa ay ayusin ang kabuuan, "sabi niya. Ngunit mayroong isang liko ng iba't ibang uri ng phytoplankton na lahat ay nakikipag-ugnayan sa kapaligiran sa mga natatanging paraan. Ang mga Diatom, halimbawa, ay malaki, lumulubog sa sahig ng karagatan nang napakabilis at nangangailangan ng maraming sustansya. PACE ay posible upang makilala ang mga uri ng phytoplankton sa iba't ibang bahagi ng karagatan, pagpapalawak ng kakayahan ng modelo upang matulungan kaming maunawaan kung paano ang mga mikroorganismo ay nakakaapekto sa atmospheric CO2. Ito ay magpapahintulot din sa amin na gumawa ng mga bagay tulad ng mga prediksyon na mapanganib na algal blooms at potensyal na malaman ang mga paraan upang i-tap ang mga talento ng mga species na ubusin ang carbon sa mas malaking halaga upang labanan ang pagbabago ng klima.

EarthCube

Sa pagsasalita ng Earth sa kabuuan, ang National Science Foundation ay gumagamit ng pag-aaral ng makina na lumikha ng isang buhay na modelo ng 3 sa buong planeta. Tinatawag na EarthCube, ang mga digital na representasyon ay pagsamahin ang mga hanay ng data na ibinigay ng mga siyentipiko sa kabuuan ng isang buong liko ng disiplina - mga sukat ng kapaligiran at hydrosphere o geochemistry ng mga karagatan, halimbawa - upang gayahin ang mga kondisyon sa, sa itaas at sa ibaba ng ibabaw. Dahil sa malawak na halaga ng datos ang kubo ay mapapaligiran, magagawa itong mag-modelo ng iba't ibang mga kondisyon at mahulaan kung paano tutugon ang mga sistema ng planeta. At may impormasyong iyon, ang mga siyentipiko ay maaaring magmungkahi ng mga paraan upang maiwasan ang mga sakuna o plano lamang para sa mga hindi maaaring iwasan (tulad ng pagbaha o magaspang na panahon) bago mangyari ito.

EarthCubePinagsasama ng EarthCube ang mga hanay ng data upang lumikha ng isang modelo na maaaring magamit upang mahulaan at mabawasan ang pinsala na dulot ng mga sakuna kaganapan.
Imahe ni Jeanne DiLeo / USGS
Bilang bahagi ng proyekto ng EarthCube, ang US Geological Survey ay nakikipagtulungan sa isang proyekto ng National Science Framework upang makagawa ng Digital Crust, isang balangkas na magpapahintulot sa mas tumpak at mahusay na pag-unawa ng mga proseso sa ilalim ng lupa sa Lupa, tulad ng balanse sa tubig sa lupa at ang kalusugan ng mga sistema ng aquifer. "Magagawa naming magpatakbo ng mga pang-agham na kalkulasyon na nagpapakita ng antas ng tubig sa lupa sa paglipas ng panahon, at maaari naming hukay na laban sa mga pangyayari sa hinaharap," sabi ni Sky Bristol, puno ng sangay ng biogeographic na paglalarawan sa USGS at USGS team lead para sa EarthCube Digital Crust project .

Ang pag-aaral ng machine ay nanggagaling din sa paglalaro kapag ang dalawang mga modelo mula sa iba't ibang bahagi ng kubo (tulad ng crust at ang kapaligiran) ay kailangang makipag-ugnayan sa isa't isa, sabi ni Bristol. Halimbawa, ano ang hitsura nito kapag mayroong isang pagtaas sa pagkuha sa lupa at din ng pagtaas sa klima ng pag-init sa parehong oras?

Ang Digital Crust ay nakatakdang makumpleto ngayong summer. Ang Digital Crust at ang lahat ng mga proyekto ng EarthCube ay gumagawa ng kanilang data at software open source. Kaya, sa loob ng ilang taon, maaaring magamit ng sinuman ang pag-aaral ng machine upang makagawa ng mga hula tungkol sa lahat ng mga posibilidad ng isang hinaharap na Earth. At nangangahulugan ito ng mga geoscientist, na nagtatrabaho upang maunawaan ang iba't ibang mga sistema ng Earth at kung paano ang mga pagbabago sa loob nito ay makakaapekto sa sangkatauhan, ay magkakaroon ng isang bagong tool na nagbibigay-daan sa kanila na ibahagi ang data sa isa't isa mula sa buong mundo - na nagbibigay ng higit pang epekto sa kanilang mga hula at nagpapahintulot sa mga tao ng pagkakataon upang kumilos, sa halip pagkatapos ay gumanti, sa ating pagbabago ng mundo.

Ang mga halimbawang ito ay isang maliit na bahagi lamang ng malaking larawan kung paano mababago ang pagpapanatili ng computational - at nagbabago - ang ating kakayahang gawing mas sustainable ang buhay ng tao sa Earth. Sa Cornell lamang, ang iba pang mga proyekto na gumagamit ng teknolohiya ay kinabibilangan ng pagmapa ng mga lugar ng kahirapan at ang pagiging epektibo ng pagpapagaan sa kahirapan sa mga binuo bansa, pagtukoy sa epekto ng mga patakaran sa pag-aani sa mga pangingisda sa karagatan, pagtuklas ng mga bagong materyales na maaaring magamit upang makuha ang solar energy, pagtukoy ng epekto ng ang barko ay nakakaapekto sa mga populasyon ng balyena, at kahit na nagbubuhos ng liwanag sa kahusayan at mga implikasyon ng mas mataas na mga buwis sa gasolina sa US Kung ang kasalukuyang mga uso ay anumang pahiwatig, maaari naming asahan na makarinig ng maraming higit pa sa mga taon nang maaga tungkol sa kung paano natutulungan ang artificial intelligence na gawin ang mundo isang mas mahusay na lugar upang mabuhay para sa pangmatagalang.

Ang artikulong ito ay orihinal na lumitaw sa ensia Tingnan ang homepage ng Ensia

Tungkol sa Ang May-akda

biba erinSi Erin Biba ay isang mamamahayag ng freelance science na nakabase sa New York City. Ang kanyang trabaho ay regular na lumilitaw sa Newsweek, Scientific American at Ang Mythbusters ' Tested.com.

Kaugnay na Aklat

{amazonWS: searchindex = Books; keywords = 1605989649; maxresults = 1}

enafarzh-CNzh-TWnltlfifrdehiiditjakomsnofaptruessvtrvi

sundin ang InnerSelf sa

facebook-icontwitter-iconrss-icon

Kumuha ng Pinakabagong Sa pamamagitan ng Email

{Emailcloak = off}