Потенциал науки о данных в борьбе с изменением климата

В марте 2021 года Министерство энергетики США заявило, что выделит 34,5 миллиона долларов на современные исследовательские инструменты, направленные на новые научные открытия, включая экологически чистую энергетику и климатические решения. Эти возможности финансирования предназначены для поддержки исследователей, использующих науку о данных и методы, основанные на вычислениях, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), для повышения энергоэффективности, развития технологий экологически чистой энергетики и прогнозирования экстремальных погодных и климатических условий.

Изменение климата является одной из наиболее важных проблем нынешнего поколения. Таяние полярных льдов, эрозия береговой линии, катастрофические засухиа повышение уровня моря потенциально приведет к миграции миллионов людей из прибрежных районов и низменных приграничных стран — все это будет иметь весьма тревожные экономические, политические и социальные последствия.

В 2020 году в США произошло 22 рекордных погодных/климатических катастроф, достигших Ущерб составил $98,9 млрд.. Экстремальные погодные явления усиливаются и становятся все более серьезными из-за антропогенного изменения климата, а недавние Отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата показывает, что это всего лишь предзнаменование того, что произойдет в ближайшем будущем.

В настоящее время изучаются возможности применения науки о данных для устранения и потенциального обращения вспять некоторых опасно растущих последствий изменения климата.

Почему наука о данных идеально подходит для борьбы с кризисом изменения климата

Методы, системы и процессы науки о данных играют жизненно важную роль в использовании огромных объемов данных и их применении для изучения изменения климата и продвижения разработок в этой области.

Вот несколько примеров, иллюстрирующих, почему наука о данных особенно полезна в борьбе с изменением климата:

• Обработка и вычислительная мощность облака позволяют запускать алгоритмы машинного обучения, созданные для выявления закономерностей и получения важной информации из огромных объемов климатических данных, таких как температура моря или уровень полярных льдов.
• Климатические проблемы, такие как устойчивость и адаптация к климату, требуют большого объема данных и включают сложные наборы данных, специально предназначенные для больших данных.
• Высокопроизводительные вычисления (HPC) необходимы для сокращения количества данных об окружающей среде, таких как спутниковые изображения, чтобы сделать их более управляемыми для аналитики.

Приложения и варианты использования науки о данных и изменения климата

Новые технологии оказываются невероятно ценными в решении проблем, связанных с изменением климата:

Устойчивое управление дорожным движением

ML может решить проблему заторов на дорогах, которые ухудшают качество воздуха и растрачивают топливо, посредством классификации и прогнозирования дорожного движения. По данным Xtelligent, финансируемого Министерством транспорта США, Технологии 1970-х годов до сих пор контролируют 98 процентов регулируемых перекрестков. в стране.

Сенсорные технологии могут соединить перекрестки городов, управлять сетями светофоров в режиме реального времени и повысить устойчивость решения проблем управления дорожным движением.

Авиакомпании также стремятся оптимизировать потоки воздушного движения, чтобы минимизировать количество миль и расход топлива, используя прогнозирование полетов на основе искусственного интеллекта. Инструменты искусственного интеллекта и машинного обучения могут помочь авиакомпаниям планировать, отслеживать и действовать в соответствии с рекомендациями по изменению маршрута рейса, чтобы избежать таких проблем, как плохая погода или перегруженное воздушное пространство. Использование этого решения компанией Alaska Airlines позволило им сэкономить 480 000 галлонов топлива и предотвратить 4600 тонн выбросов углекислого газа.

Энергоэффективные здания

По данным Альянса по экономии энергии, здания составляют 40 процентов всего потребления энергии в США и сопоставимого количества выбросов парниковых газов. Автономный интеллект на основе искусственного интеллекта, облако и Интернет вещей могут позволить зданиям адаптироваться к внешним температурам и условиям, а также повысить энергоэффективность систем отопления и охлаждения. Интеллектуальные системы могут автономно реагировать на изменения в окружающей среде здания и мгновенно поддерживать уровень энергоэффективности без ущерба для комфорта человека.

Умные строительные проекты взлетают из-за пандемии. Данные собираются в режиме реального времени через Интернет вещей. Датчики Интернета вещей позволяют отключать свет и отопление в пустующих помещениях, что еще больше повышает эффективность использования ресурсов.

Устойчивость к стихийным бедствиям

Критическое пространство для венчурные инвестиции сегодня борется со стихийными бедствиями и повышает устойчивость с помощью новых технологий. Например, компания One Concern объявила о Инициатива по финансированию в размере 45 миллионов долларов развивать платформу устойчивости к стихийным бедствиям, которая моделирует и моделирует воздействие на окружающую среду и реагирование на стихийные бедствия с помощью цифровых двойников.

Мониторинг экстремальных погодных условий

От ливневых наводнений до буйных лесных пожаров — стремление отслеживать экстремальные погодные условия ускоряется благодаря повсеместному распространению методов искусственного интеллекта и машинного обучения. Разрабатываются инструменты, которые дополнят работу синоптиков и позволят с большей точностью отслеживать траектории суровой погоды.

Одним из конкретных примеров является партнерство между Google и Национальным управлением океанических и атмосферных исследований, целью которого является изучение того, как облачные инструменты машинного обучения могут повысить точность прогнозирования погоды для отслеживания экстремальных погодных явлений, таких как торнадо или ураганы.

Вы рассматриваете профессию в области Data Science? Тогда получите сертификат Data Science Certification сегодня!

Заключительные мысли

Как государственные учреждения, так и предприятия отдают приоритет науке о данных, чтобы внести свой вклад в решения, направленные на устранение широко распространенных рисков, связанных с изменением климата. Ученые, работающие с данными, являются мощным активом в стратегическом применении науки о данных в исследованиях, открытии и разработке новых решений и процессов для борьбы с климатическим кризисом.

Если вы являетесь профессионалом в области науки о данных или хотите им стать, вы можете записаться на курс по науке о данных Simplilearn, чтобы продвинуться в своем пути.