Потенциал науки о данных в борьбе с изменением климата

В марте 2021 года Министерство энергетики США заявило, что выделит 34,5 млн долларов на современные исследовательские инструменты для новых научных открытий, включая решения в области чистой энергии и климата. Эти возможности финансирования предназначены для поддержки исследователей, использующих науку о данных и вычислительные методы, такие как искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО), для повышения энергоэффективности, дальнейшего развития технологий чистой энергии и прогнозирования экстремальных погодных и климатических условий.

Изменение климата является одной из важнейших проблем этого поколения. Таяние полярных льдов, береговая эрозия, катастрофические засухии повышение уровня моря потенциально вызовет миграцию миллионов людей из прибрежных районов и низкорасположенных приграничных стран — все это имеет весьма тревожные экономические, политические и социальные последствия.

В 2020 году в США произошло рекордное количество погодных/климатических катастроф — 22. 98,9 млрд долларов ущерба. Экстремальные погодные явления усиливаются и становятся более серьезными из-за антропогенного изменения климата, и недавнее Отчет Межправительственной группы экспертов по изменению климата показывает, что это лишь предзнаменование событий, которые произойдут в ближайшем будущем.

Изучаются возможности применения науки о данных для устранения и потенциального устранения некоторых опасно усиливающихся последствий изменения климата.

Почему наука о данных идеально подходит для преодоления этого кризиса, связанного с изменением климата

Методы, системы и процессы науки о данных играют жизненно важную роль в сборе 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:

• Вычислительная мощность облака позволяет запускать алгоритмы МО, предназначенные для обнаружения закономерностей и извлечения важной информации из огромных объемов климатических данных, таких как температура морской воды или уровень полярных льдов.
• Климатические проблемы, такие как устойчивость и адаптация к изменению климата, требуют больших объемов данных и включают в себя сложные наборы данных, специально предназначенные для больших данных.
• Высокопроизводительные вычисления (HPC) необходимы для сокращения объема данных об окружающей среде, таких как спутниковые снимки, 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 пробок на дорогах, которые ухудшают качество воздуха и тратят топливо, с помощью классификации и прогнозирования трафика. Согласно Xtelligent, финансируемому Министерством транспорта США, Технологии 1970-х годов по-прежнему контролируют 98 процентов регулируемых перекрестков. в стране.

Сенсорные технологии могут соединять городские перекрестки, управлять сетями светофоров в режиме реального времени и привносить большую устойчивость в вопросы управления дорожным движением.

Авиакомпании также стремятся оптимизировать поток воздушного движения, чтобы минимизировать мили и расход топлива, используя прогнозирование полетов на основе ИИ. Инструменты ИИ и МО могут помочь авиакомпаниям планировать, отслеживать и выполнять рекомендации по изменению маршрута полета, чтобы обойти такие проблемы, как плохая погода или перегруженное воздушное пространство. Использование этого решения авиакомпанией Alaska Airlines позволило им экономия 480 000 галлонов топлива и предотвращение выбросов 4 600 тонн углерода.

Энергоэффективные здания

По данным Альянса по экономии энергии, здания составляют 40 процентов всего потребления энергии в США и сопоставимого объема выбросов парниковых газов. Автономный интеллект, управляемый ИИ, облако и IoT могут позволить зданиям адаптироваться к внешним температурам и условиям и повысить энергоэффективность отопления и охлаждения. Интеллектуальные системы могут автономно реагировать на изменения в среде здания и мгновенно поддерживать уровни энергоэффективности, не ставя под угрозу комфорт людей.

Проекты умного строительства набирают обороты из-за пандемии. Данные собираются в режиме реального времени с помощью IoT. Датчики IoT позволяют отключать свет и отопление в пустующих помещениях и еще больше повышать эффективность использования ресурсов.

Устойчивость к стихийным бедствиям

Критическое пространство для венчурные инвестиции сегодня решает проблемы катастроф и устойчивости с помощью новых технологий. Например, One Concern объявила о Инициатива по финансированию в размере 45 миллионов долларов США разработать платформу устойчивости к стихийным бедствиям, которая моделирует и имитирует воздействие на окружающую среду и реагирование на стихийные бедствия с помощью цифровых двойников.

Мониторинг экстремальных погодных условий

От внезапных наводнений до неистовых лесных пожаров — стремление отслеживать экстремальные погодные условия ускоряется благодаря вездесущим методам ИИ и МО. Разрабатываются инструменты, которые дополняют прогнозистов-людей и отслеживают пути суровых погодных условий с большей точностью.

Одним из конкретных примеров является партнерство Google и Национального управления океанических и атмосферных исследований, целью которого является изучение способов, с помощью которых облачные инструменты МО могут повысить точность прогнозирования погоды для отслеживания экстремальных погодных явлений, таких как торнадо и ураганы.

Вы рассматриваете профессию в области науки о данных? Тогда получите сертификат Data Science Certification уже сегодня!

Заключительные мысли

Государственные структуры и предприятия в равной степени отдают приоритет науке о данных, чтобы вносить вклад в решения, направленные на устранение всеобъемлющих рисков, возникающих в результате изменения климата. Ученые по данным являются мощными активами в стратегических приложениях 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 «Наука о данных» от Simplilearn, чтобы продвинуться дальше в своем деле.