Contenu
- Meilleure modélisation
- Action intelligente
- Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Source: Igor Sapozhkov / Dreamstime.com
À emporter:
L'infrastructure de données est un contributeur majeur au changement climatique, mais cela pourrait également s'avérer être la solution.
L’impact de l’industrie informatique sur le climat mondial est bien connu. Un nombre incalculable de serveurs, de systèmes de stockage et de périphériques réseau répartis dans d'innombrables centres de données à travers le monde consommeraient environ 3% de la totalité des approvisionnements en énergie chaque année, ce qui devrait augmenter avec la mise en ligne de milliards d'équipements IoT.
Mais il s’avère que cette infrastructure de données en expansion s’avère vitale pour tenter de résoudre certains des problèmes les plus difficiles à résoudre face au changement climatique - des pratiques agricoles aux transports modernes. En particulier, l'intelligence artificielle (IA) et ses nombreuses itérations, telles que l'apprentissage automatique (ML) et les réseaux de neurones (NN), se révèlent très aptes à détecter les nombreuses inefficacités de la société moderne qui contribuent à l'instabilité climatique.
La capacité d’intelligence artificielle d’affecter le climat est à peu près aussi variée que la technologie elle-même. Renee Cho, de l’Université de Columbia, indique qu’elle aide les agriculteurs à augmenter de 30% les rendements par hectare grâce à une préparation des terres, une fertilisation et un arrosage plus précis. Dans le même temps, il aide les compagnies d'électricité du monde entier à éliminer les inefficacités de leurs réseaux et à encourager une utilisation accrue des sources d'énergie renouvelables. Elle conduit également à des avancées révolutionnaires dans la détection et la prévision de catastrophes naturelles telles que les ouragans et les cyclones tropicaux, certains modèles fournissant désormais des prévisions d'intensité et de trajectoire avec une précision de 90% ou plus. Cela permet aux organisations de relèvement de mieux affecter les ressources aux opérations préventives, telles que l’édification de digues et l’évacuation des citoyens, ainsi que pour l’évaluation des dommages et la rationalisation de la livraison de fournitures d’urgence. (Pour plus d'informations sur l'IA dans l'agriculture, consultez les 6 avancées les plus étonnantes en matière d'intelligence artificielle dans l'agriculture.)
Meilleure modélisation
L'intelligence artificielle peut également contribuer au changement climatique à un niveau macro. La climatologie est l’un des domaines d’étude les plus intensifs en données jamais conçus, et l’IA n’est rien d’autre que utile pour la collecte, l’analyse et l’interprétation de grandes quantités de données. Selon Akshit Sangomla de DowntoEarth.org, AI propose de nouveaux moyens plus précis de mesurer les conditions météorologiques complexes. Par exemple, le modèle de circulation générale (MCG), utilisé pour mesurer la relation entre le rayonnement solaire, les régimes de vent et une foule d'autres ensembles de données, repose depuis longtemps sur la pratique du «paramétrage» qui simplifie fondamentalement des conditions trop complexes. pour les ordinateurs traditionnels à modéliser. Mais l'IA, et les réseaux de neurones en particulier, peuvent facilement gérer cette dynamique complexe pour fournir des prévisions beaucoup plus précises.
Dans de nombreux cas, les modèles pour ces calculs de niveau supérieur existent déjà, tels que le modèle de résolution de nuages (CRM), qui mesure les caractéristiques des nuages bas de quelques centaines de mètres seulement. Individuellement, ces nuages ont peu d’impact sur les conditions météorologiques, mais collectivement, ils peuvent modifier le flux des courants atmosphériques en altitude ou avoir une incidence sur les températures proches de la surface. La seule raison pour laquelle le CRM et d’autres modèles n’ont pas encore joué un rôle plus important en climatologie est que, sans l’IA, leurs besoins en calcul entraînent des coûts insoutenables.
Cette même approche peut être appliquée aux conditions sur le terrain, qui peuvent contribuer autant au changement climatique que les conditions dans l'atmosphère. Le programme AI pour la Terre de Microsoft montre déjà des résultats dans des domaines tels que la cartographie des terres, processus traditionnellement coûteux et long. Wee Hyong Tok, de la société, a récemment indiqué qu’en rassemblant et en analysant des données, y compris des images, des satellites et des sources terrestres, de nouveaux modèles émergent en matière de gestion de l’eau, de déforestation, de migration des espèces et de nombreux autres facteurs, qui contribuent tous à la durabilité écosystèmes fragiles.
Dans le cadre d'un projet, AI for Earth est utilisé pour l'analyse d'image détaillée de l'habitat en voie de disparition rapide des léopards des neiges en Asie centrale. En apportant de nouvelles perspectives aux changements tant naturels que provoqués par l'homme affectant la région, on espère que ces pertes pourront être arrêtées ou même inversées. La même technique est utilisée pour étudier les habitats des éléphants au Congo et ailleurs, à la fois pour préserver ces régions et pour lutter contre le braconnage et le commerce illégal de l'ivoire. L’application la plus inhabituelle est cependant Project Premonition, qui utilise des drones et une robotique intelligents pour localiser et piéger les moustiques, puis analyser leur sang en utilisant la génomique à l’échelle des nuages pour obtenir des données précises sur les populations animales de certains des endroits les plus reculés du monde. (Pour en savoir plus sur l'impact négatif de la technologie sur le climat, voir Eco-Karma: Comment le changement climatique nuit à l'infrastructure de données.)
Action intelligente
Un véritable changement, cependant, ne peut se produire que par une action collective, telle que la réduction de la consommation et l'adoption de solutions d'énergie propre, et l'IA peut également aider à cet égard. Les voitures autonomes ne sont peut-être pas une solution intrinsèquement propre, mais comme le souligne Celine Herweijer de PricewaterhouseCoopers, les véhicules guidés par l'IA permettent la transition vers la mobilité à la demande, réduisant ainsi le nombre de voitures en circulation, ainsi que l'optimisation des itinéraires et du trafic. , efficacité opérationnelle et une foule d’autres avantages. Et ceci avant de prendre en compte que la plupart des voitures autonomes fonctionneront à l'électricité fournie par un réseau optimisé pour l'IA.
Pas de bugs, pas de stress - Votre guide étape par étape pour créer un logiciel qui change la vie sans vous détruire
Vous ne pouvez pas améliorer vos compétences en programmation lorsque personne ne se soucie de la qualité des logiciels.
Tout le monde va-t-il se demander si cela produira une amélioration notable des conditions météorologiques? Le climat de la Terre est comme un paquebot: il faut une longue série d’actions coordonnées pour changer de cap. Selon toute vraisemblance, l’augmentation de l’indice de chaleur et la prévalence des tempêtes destructives se poursuivront pendant un certain temps, même après l’application des technologies les plus récentes en matière d’IA.
Mais sur le long terme, l'IA pourrait, pourrait bien, être le seul moyen d'éviter les conséquences vraiment dévastatrices d'une planète en réchauffement.