Как машинное обучение может спасти окружающую среду от бедствий?

Представьте себе жизнь в высокоразвитом мегаполисе со всеми возможными предметами роскоши. Есть большие стеклянные небоскребы и красивые роскошные автомобили. Но знаете ли вы, чего не хватает в этом городе? Деревья !!! В этом городе нет зелени, которая могла бы обеспечить кислород, необходимый для жизни. А то, что там кислород, загрязнен из-за безумного уровня загрязнения воздуха в городе !!! Что можно сделать в такой ситуации?
Такова нынешняя ситуация многих мегаполисов в этом мире. В этом году в мире уже погибло 780 000 человек из-за загрязнения воздуха. Кроме того, в этом году было вырублено или сожжено около 1,16,36,000 га леса, из которых 117 268 видов вымерли. И это еще не все! Некоторые ученые даже предсказывают, что повышение температуры из-за глобального потепления приведет к снижению урожайности сельскохозяйственных культур, когда уже существует глобальный голод.

Чрезвычайно важно решить все эти проблемы, связанные с окружающей средой, до того, как они станут еще более серьезными. И что может быть лучше, чем использование современных технологий. Вот почему в этой статье рассматривается важный вопрос: «Как машинное обучение может спасти окружающую среду от бедствий?» В этой статье демонстрируются различные способы использования машинного обучения для решения различных проблем, таких как загрязнение воздуха, защита дикой природы, прогнозирование стихийных бедствий и т. Д. Итак, давайте теперь рассмотрим их подробно!

1. Умный контроль загрязнения

Загрязнение - серьезная проблема мегаполисов. А умная общегородская система контроля загрязнения с использованием Интернета вещей и машинного обучения - это необходимость! Это было доказано китайской исследовательской лабораторией IBM в форме проекта Green Horizons, цель которого - сократить количество твердых частиц в городах Китая на 25%.

Хотите знать, как работает Geen Horizons? Во-первых, данные, относящиеся к загрязнению города, такие как выбросы от транспортных средств, уровни пыльцы, направление воздушного потока, погода, уровни движения и т. Д., Получаются с использованием Интернета вещей из различных источников. После того, как все важные данные собраны, алгоритмы машинного обучения автоматически анализируют данные, корректируя необходимые прогностические модели в соответствии с различными факторами, такими как текущий сезон, различные топологии города и т. Д. Используя этот анализ, алгоритмы машинного обучения могут рассчитывать прогнозы загрязнения. в разных районах города, которые заранее сообщают городским властям, где могут возникнуть проблемы.

Система Green Horizons может генерировать конкретные прогнозы загрязнения за 72 часа, а также может рассчитывать общие будущие тенденции загрязнения до следующих 10 дней . Это оптимальное использование IoT и ML для снижения загрязнения города, которое также следует внедрить в других городах по всему миру.

2. Умная защита дикой природы

Многие дикие животные находятся под угрозой исчезновения или вымирают в разных странах (нет, конечно, благодаря людям!). Поэтому мы также несем ответственность за сохранение этих животных в их естественной среде обитания, чтобы леса и дикие луга оставались такими, какие они есть. И почему бы не использовать для этого Интернет вещей и машинное обучение? !!

WildTrack - компания, которая этим занимается. Они используют метод идентификации следа (FIT) с алгоритмами IoT и ML для определения вида, человека, возраста и пола животного по его уникальному следу. Затем эти уникальные данные можно использовать для распознавания определенных закономерностей, касающихся перемещений животных, соотношения самцов и самок, популяций видов и т. Д., Что помогает в сохранении различных видов, находящихся под угрозой исчезновения.

Еще одна инициатива - Wild Me от Microsoft AI for Earth, которая использует компьютерное зрение и алгоритмы глубокого обучения для определения животных, которые находятся под угрозой исчезновения или почти вымерли, чтобы их можно было лучше защитить и сохранить.

3. Интеллектуальное прогнозирование стихийных бедствий и реагирование на них

Когда все становится умнее, почему бы не прогнозировать стихийные бедствия и реагировать на них? Существует множество стихийных бедствий, таких как ураганы, цунами и землетрясения, или даже антропогенных катастроф, таких как разливы нефти, которые можно предсказать с помощью машинного обучения.

Ярким примером этого является система обнаружения землетрясений, в которой используются сети глубокого обучения. Он был разработан учеными из Гарварда и Google и может предсказывать афтершоки после сильного землетрясения. Эта система работает, анализируя закономерности в данных о землетрясениях, которые ранее было невозможно проанализировать с помощью существующей технологии. На вероятность возникновения афтершоков могут влиять различные факторы, такие как состав грунта, взаимодействие сейсмических плит, распространение энергии в грунте и т. Д. Учитывая все это, текущая модель глубокого обучения имеет оценку 0,849 по кулоновской модели, в то время как предыдущая модель набрала 0,583 (где 1 - совершенно точная модель).

Другим примером интеллектуального прогнозирования стихийных бедствий и реагирования на них является система обнаружения наводнений, созданная Google совместно с Центральной водной комиссией Индии, которая использует машинное обучение для прогнозирования надвигающихся наводнений. Это работает путем создания модели машинного обучения с использованием различных элементов, таких как показания уровня реки, записи осадков, рельеф и высота местности и т. Д., Чтобы предсказать, когда и где может произойти наводнение, а также его серьезность.

4. Разумные методы ведения сельского хозяйства

Еды достаточно, чтобы удовлетворить потребности всех, но не всех. Но, к сожалению, люди жадные. Почти 815 миллионов человек в мире страдают от голода. Это 1 из 10 человек. И большинство из этих людей проживают в развивающихся или слаборазвитых странах. Машинное обучение можно использовать для решения этой проблемы голода, используя современные технологии в сельском хозяйстве, чтобы максимизировать урожайность и свести к минимуму голод.

Это очень эффективно делает SunCulture, инициатива Microsoft AI for Earth. SunCulture использует машинное обучение и Интернет вещей для создания методов орошения и ведения сельского хозяйства, которые обеспечивают высокие урожаи сельскохозяйственных культур для малых и средних фермеров в Африке. Для этого сначала собираются такие данные, как качество почвы, уровень солнечного света, тип семян, плотность осадков из различных источников, таких как датчики с ферм, спутники, местные метеостанции и т. Д. Затем эти данные используются вместе с нейронными сетями и IoT для создания индивидуальных рекомендаций. для каждой фермы, которая оптимизирует процедуру посадки, необходимые уровни орошения, количество удобрений и т. д. Все это приведет к получению самых лучших культур для сезона сбора урожая.

5. Умные электромобили

Вы вдыхаете в своем городе углекислый газ больше, чем кислород? !! Если это так, то загрязнение воздуха транспортными средствами является одной из основных причин. А умные электромобили - это «умный» способ сохранить окружающую среду и наши легкие! Эти автомобили будут работать на электричестве и, следовательно, уменьшат загрязнение воздуха в городских районах. Подсчитано, что обычный масляный автомобиль производит вдвое больше выбросов углерода, чем электромобиль.

В настоящее время монополия на электромобили контролируется компанией Tesla Inc., созданной в июле 2003 года. В электромобилях Tesla Motors используются последние достижения в области искусственного интеллекта и Интернета вещей. И они тоже популярны !!! Tesla Model 3 была самым продаваемым электромобилем в США в 2018 году с общим годовым объемом продаж 139 782 автомобиля. Это был мировой рекорд, поскольку до того момента ни один другой электромобиль не продал более 100 000 единиц за год !!!