DeepMind Rüzgar Tahminleri: 4 Yollu A.I. Şu Anda Çevreyi Koruyor

Dünyadaki insan etkinliği, tüm ulusların erimesine, hayvanların neslinin tükenmesine ve potansiyel olarak bulutların yok olmasına neden olan Dünya'nın iklimini olumsuz yönde etkiledi. Ancak, hızlı hareket edersek ve başka bir insan icatından yararlanırsak, iklim değişikliğinin ciddiyetinin hafifletilebilme olasılığı var: yapay zeka.

Google’ın Londra merkezli, A.I. bağlı kuruluşu DeepMind, bu hafta rüzgar enerjisini elektrik şebekesi için daha değerli hale getirmek için makine öğrenmesini kullanarak en son başarısını duyurdu. Şirketin algoritması, rüzgar türbinlerinin vaktinden 36 saat önce ne kadar güç üreteceğini tahmin edebiliyordu, diye açıklıyor bir blog yazısı. Bu, rüzgar çiftliklerinin elektrik talebini karşılayacak kesin güç miktarını güvenilir bir şekilde teslim etmelerini sağlayacaktır.

DeepMind, A.I. Ortabatıda 700 megawatt rüzgar enerjisi kapasitesine. Algoritma, güç çıktısını tahmin etmek için hava durumu tahminleri ve geçmiş türbin verileri üzerinde eğitildi. Google, çabalarının bu rüzgar çiftliklerinin değerini “yüzde 20” artırdığını belirtti.

Rüzgar çiftliklerine veri odaklı kararlar verebilme yeteneği vermek, kömür ve fosil yakıtlara bağımlılığın azaltılmasında küçük bir adımdır. A. I. bilim insanlarına, çiftçilere ve mühendislere iklim değişikliğinin etkilerini daha iyi anlamalarını sağlama potansiyeline sahiptir ve göz açıp kapayıncaya kadar muazzam veri kümesini işler. İnsanların ilk başta yalnızca karışık sayıları gördükleri kalıpları tespit edebilir ve bilim insanlarının kararlı davranmaları gereken kesin bilgileri sunabilir.

Brookings Enstitüsü ve Dünya Ekonomik Forumu, A.I. Son zamanlarda iklim değişikliğinin montaj etkilerini azaltmak için kullanılabilinir ve çoğu zaten bir dereceye kadar uygulanmıştır.

4. Hava Tahminlerinin Büyük Verileri, Güneş Panellerini Daha Kazançlı Hale Getiriyor

Google’ın duyurusu, rüzgar ve güneş çiftliklerini küresel elektrik şebekesinde büyük oyuncular haline getirecek akıllı enerji dağıtımının başlangıcıdır. Yaygın olarak bulunabilen hava durumu verileri, herhangi bir günde ne kadar rüzgarın ve ne kadar güneşli olacağını doğru bir şekilde tahmin etmek için kullanılabilir.

DeepMind, bunun rüzgar santralleri için nasıl kullanılabileceğinin bir örneğidir ve Enerji ve İklim Konusunda Cross-Brookings Girişimi Eş Başkanı David Victor, güneş enerjisi için nasıl kullanılabileceğinin bir örneğini sunmaktadır.

“Bulutların ve diğer hava oluşumlarının güneş çıkışını nasıl etkilediğine dair daha iyi gün öncesi ve saat öncesi tahminleri” diyor. “Daha iyi tahminler, güneş jeneratörlerinin elektrik piyasalarına katılmasını daha kolay ve daha kazançlı hale getirebilir.”

3. İklim Modellemesi Son Derece Uzun Vadeli Tahminler Sunuyor

Hava durumu ve iklim bilimcileri, dünyanın değişen iklimlerinden neyin etkileneceği ve neyin etkileneceği hakkında sürekli veri topluyorlar. Ozon tabakasının durumu, yükselen deniz seviyeleri ve dünya okyanuslarının sıcaklığı titizlikle izlenir ve yayınlanır. A. I. bu figürleri alıp araçlara dönüştürebilir.

Makine öğrenmesi algoritmaları sayıları besler ve bu algoritmalar ne kadar çok veriye sahip olursa, tahminler o kadar fazla yapılabilir ve daha gizli modeller algılanabilir. Günümüzde mevcut iklim verilerini birleştirmek, bilim insanlarının, mühendislerin ve günlük insanların iklim değişikliğini yavaşlatmak için önce yapılması gerekenleri bilmelerini sağlamak için kılavuzlar oluşturabilir.

WEF’in raporunda A.I. Veri modelleri oluşturmak uzmanların şu anda en yüksek önceliğin ne olduğunu kavrayabilmelerine yardımcı olmak ve vatandaşlara iklim değişikliğinin ne kadar kötü olduğu konusunda daha iyi bir anlayış kazandırmak olabilir.

WEF, “Veri kümeleri önemli derecede yüksek performanslı bilgi işlem gücü istedi ve bilimsel ve karar alıcı topluluklar için erişilebilirliği ve kullanılabilirliği sınırladı” dedi. “Yapay zeka Bu zorlukları çözerek hem hava durumu hem de iklim modellemesinin performansını artırabilir ve karar vermede daha erişilebilir ve kullanılabilir hale getirebilir. ”

3. Gerçek Zamanlı Mahsul Verileri Gelecekteki Çiftçileri Bilgilendirecek

A.I.’nin, özerk tarımı sağlamak için neredeyse sınırsız sayıda numaradan ayrıştırma kabiliyeti kullanılabilir. Jeolojik veriler, herhangi bir alanda neyin yetiştirilebileceğini ve büyüme sırasındaki sorunları tespit etmek için gerçek zamanlı mahsul verilerinin toplanabileceğini söyleyebilir.

Tarım endüstrisi zaten makineler tarafından yönetiliyor ve bir gün tamamen makineler tarafından yönetilebiliyordu. Bu robotlar, toprak, bitki sağlığı ve hava durumu verilerini sürekli kontrol eden bir makine öğrenme algoritmalarıyla yönlendirilebilir.

Bu, araç özerkliğinin geniş kapsamlı iyileştirilmesini ve bir ton verinin birleştirilmesini gerektirecektir. Ancak WEF, tamamen özerk çiftliklerin alınmadığını belirtiyor.

“Yapay zeka çiftliklerin neredeyse tamamen özerk olmalarını sağlayabilir ”dedi. “Çiftçiler, sorunları tespit etmek ya da tahmin etmek ve robotlarla uygun düzeltici eylemler gerçekleştirmek için AI kullanarak, simbiyotik olarak farklı mahsuller yetiştirebilirler”

1. Kurak Bölgelerde Kıt Su Kaynaklarının Korunması

İklim değişikliğinin etkilediği aşırı hava koşulları uzun ömürlü kuraklıklara ve orman yangınlarına neden oldu. İnsan yapımı felaketlerden etkilenen toplulukların yeterli tatlı suya sahip olmalarının sağlanması çok önemlidir ve A.I. Bunu yapabilir.

İnternete bağlı ev tipi su sayaçlarından gelen verileri kullanarak, algoritmalar dünyanın hangi bölgelerine en çok ihtiyaç duyulduğunu tespit edebilir. Sistem daha sonra, en çok ihtiyaç duyduğumuz yerde kaynakların kullanıldığından emin olmak için kurak bölgelere daha fazla su yönlendirebilir.

WEF, bunun evlerden veri toplamak için IOT teknolojisini bir araya getirerek, bu verileri işlemek için makine öğrenmesi ve su kaynaklarını merkezileştirmek için blok zincirleme teknolojisiyle birleştirilebileceğini öne sürdü.