どのようにA.I. 気候危機を想定し、それに対処するのに役立つ

インド南端沖に連なる島々であるモルディブの人々にとって、気候変動の現実は目の前にあります。 国連の気候変動に関する政府間パネルの 2007 年の報告書は、制約のない気候変動が予測されています。 炭素排出量 2100年までに海面上昇が23インチに達する可能性がある。 平均標高が 5 フィート未満であるこれらの島は、海面がわずかに上昇しただけでも居住可能になってしまう可能性があります。 青緑の海が彼らを飲み込んでいく。

この記事は継続シリーズの一部です。 変化のためのテクノロジー

3D プリントされた義足から科学実験室で作られたハンバーガー、高齢者や高齢者のためのよりスマートなモビリティまで、 虚弱な人々にとって、テクノロジーは単に物事をより良くするだけでなく、何百万もの方法で私たちの生活を毎日改善します 便利。 テクノロジーは有意義な影響を与える可能性があります。それが私たちがテクノロジーと呼ぶ理由です 変化のためのテクノロジー. ここに変化をもたらすために戦っている企業と人々がいます。

しかし、誰もが気候変動の被害をこれほどあからさまに経験しているわけではありません。 気候変動が現実であるという圧倒的な科学的コンセンサスにもかかわらず、気候変動否定主義は根強く残っています。 現実は、最も深刻な影響がどこかで感じられるだろうという思考の罠にしばしば陥っているように見えることを認識する 遠く離れた。

これを改善するために、ミラ ケベック人工知能研究所の研究者チームは、それほど遠くない気候危機の現実を身近なものにしたいと考えています。 彼らは、気候変動に関連した自然災害が家にどのような影響を与えるかをユーザーに示す、AI を活用したプラットフォームを作成しています。 目標は、気候変動が地域社会にどのような影響を与えるかについて、より親密な理解を深めていくことです。 人々が、差し迫った危機を煽るか戦うかについて、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにします。

ミラ大学の博士課程候補者であり、『

ミラさん 気候変動の見える化 このプラットフォームは、すぐに排出量を大幅に削減しなければ、将来何が起こるかを人々に示すように設計されています。 米国海洋大気庁と同様 海面上昇ビューア、海がどの程度まで上昇するか、または海岸に到達するかを上空からの視点で表示します。 気候の視覚化 この変更により、ユーザーは番地を入力し、自然災害の余波で何が起こるかを確認できるようになります。 災害。 このプラットフォームは、山火事などのより表現が難しい気候変動関連の出来事に取り組む前に、まず洪水に焦点を当てます。

「気候変動が近隣地域にもたらす潜在的な影響を人々に示すことは、気候変動をより個人的なものにし、遠いものではなくする良い方法であると私たちは感じています」とシュミット氏は語った。

Mila チームは、画像から画像への変換アルゴリズムを使用して、Google ストリート ビューからキャプチャした写真を洪水の余波を描いた写真に変換します。 彼らは、敵対的生成ネットワーク (GAN) を使用してシステムをトレーニングします。 GAN は 2 つのアルゴリズムを相互に対抗させることによって機能します。1 つのアルゴリズムは画像を生成し、もう 1 つのアルゴリズムはその画像が本物か偽物かを推測しようとします。 このようにして、最初のアルゴリズムはより現実的な画像を作成し、2 番目のアルゴリズムはパフォーマンスの向上を目指します。

Mila チームの行動を妨げている最大の課題の 1 つは、アルゴリズムのトレーニングに使用する異常気象の影響による画像が不足していることです。 同グループが立ち上げたのは、 気候ピクス 8月に一般から写真を募集する申請を行う。

「洪水に見舞われた人口密集地域の住宅の画像が必要だ」と彼は言う。 「洪水のない家の画像を取得するのは簡単です。」

シュミット氏と彼の同僚は気候科学者であるとは主張しておらず、彼らのプラットフォームは科学的に正確であることを意図していません。 むしろ、彼らは自分たちの役割を、人々が最新の気候科学の予測を解釈するのを助ける伝達者であると考えています。 そして、Mila チームは単なる警鐘以上のものを提供したいと考えています。 彼らは、気候問題に対処する方法をユーザーにガイドするためのリソースを統合したいと考えています。

AI を使用する取り組みが他の場所でも進行中です。 気候変動問題にもっと直接的に取り組むために。 今月初め、欧州宇宙機関を含む科学機関のコンソーシアムは、50万ユーロ（約55万ドル）の提案を募集した。 A.I. ムーンショットチャレンジ. このチャレンジは、気候変動と戦うために機械学習と宇宙技術を使用するプロジェクトに資金を提供することを望んでいます。

一方、ペンシルベニア大学の博士研究員であるデイビッド・ロルニック氏は、 気候変動AI、 気候危機への対処における機械学習の利用を支援するために彼が設立したグループです。

「機械学習で機能するツールは、気候変動の問題に適用されると大きな影響を与える可能性があります」と彼は言いました。

6月に、ロルニックと彼の同僚は、次のような論文を発表した。 機械学習で気候変動に取り組む、A.I.のさまざまな方法を紹介しました。 気候変動の緩和、回復力、適応を支援するために使用できます。 アルゴリズムは、洪水に関するデータを都市計画者に提供するのに役立ち、たとえば、より効率的なバッテリーの開発を支援したり、交通ネットワークを最適化したりするのに役立ちます。

しかし、ロルニック氏は「機械学習は特効薬ではない」と強調した。 それが突然現れて、これらの問題を解決するわけではありません。 気候変動に対する行動には、機械学習がまったく適用できない側面がたくさんあります。」 後ろの人たち 気候変動AI この技術は気候変動に対処するという複雑なパズルの一部であると考えられると主張する 影響を及ぼします。

これらの取り組みは重要な時期に行われます。 カリフォルニアが燃え上がる中、 ヴェネツィアの洪水. 運河が整備されたこの都市は海洋侵食に無縁ではありませんが、海面が上昇し、海水温が上昇して嵐が増幅するため、ベネチアの広場が浸水するほどの高潮がこれまで以上に頻繁に発生しています。 ベネチアの最高潮位 10 件のうち 5 件は過去 20 年間に発生しました。 このような傾向が続けば、国民は気候変動がどのようなものかを示すアルゴリズムを必要とせず、ただ玄関の外を見るだけで済むようになるかもしれません。

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