인도 남단에 있는 일련의 섬들인 몰디브 사람들에게 기후 변화의 현실은 바로 문 앞에 놓여 있습니다. 2007년 유엔 기후 변화에 관한 정부 간 패널의 보고서는 탄소 배출 2100년까지 해수면 상승을 23인치까지 높일 수 있다. 평균 고도가 5피트 미만이므로 해수면이 조금만 높아져도 이 섬에 거주할 수 있습니다. 청록색 바다가 그들을 삼키고 있습니다.
3D 프린팅 보철물부터 과학 실험실에서 재배한 버거, 노약자를 위한 스마트한 이동성까지 허약한 기술은 단순히 상황을 더 좋게 만드는 것 이상으로 수백만 가지 방법으로 매일 우리의 삶을 개선합니다. 편리한. 기술은 의미 있는 영향을 미칠 수 있습니다. 그래서 우리는 기술이라고 부릅니다. 변화를 위한 기술. 여기 변화를 만들기 위해 싸우는 기업과 사람들이 있습니다.
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그러나 모든 사람이 기후 변화의 파괴를 그렇게 명백하게 경험하는 것은 아닙니다. 기후 변화 부정론은 그것이 사실이라는 압도적인 과학적 합의에도 불구하고 지속되고 있으며, 심지어 현실을 인식하는 것은 가장 심각한 영향이 어딘가에서 느껴질 것이라는 생각의 정신적 함정에 종종 사로잡혀 있는 것처럼 보입니다. 멀리.
이 문제를 해결하기 위해 Mila Quebec Artificial Intelligence Institute의 연구진은 그리 멀지 않은 기후 위기 현실을 집에 더 가까이 가져오고 싶어합니다. 그들은 기후 변화와 관련된 자연 재해가 집에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 사용자에게 보여주는 AI 기반 플랫폼을 만들고 있습니다. 목표는 기후 변화가 어떻게 지역 사회를 뒤흔들 것인지에 대한 보다 친밀한 이해를 발전시키는 것입니다. 사람들이 임박한 위기에 대처할 것인지, 아니면 싸울 것인지에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
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밀라(Mila)의 박사과정생이자 논문의 주요 저자인 빅터 슈미트(Victor Schmidt)는 “우리가 외딴 지역과 북극곰만 언급하면 사람들이 기후 변화에 공감하기가 어렵습니다.”라고 말했습니다. 팀의 접근 방식을 설명하는 5월의 논문. “하지만 기후 변화로 인해 초래되는 결과는 너무나 많습니다. 그것은 모든 사람에게 영향을 미칠 것입니다. 우리는 사람들이 이를 더 잘 이해하고 실제로 조치를 취할 수 있도록 돕고 싶습니다.”
밀라의 기후변화 시각화 플랫폼은 우리가 곧 배출량을 크게 줄이지 않으면 미래에 어떤 일이 일어날지 사람들에게 보여주기 위해 설계되었습니다. 국립해양대기청과 비슷하다. 해수면 상승 뷰어, 기후 시각화 변경을 통해 사용자는 거리 주소를 입력하고 자연재해 이후 상황이 어떻게 보일지 확인할 수 있습니다. 재해. 플랫폼은 산불과 같이 묘사하기 어려운 기후 변화 관련 사건을 다루기 전에 먼저 홍수에 초점을 맞출 것입니다.
Schmidt는 “우리는 사람들에게 기후 변화의 잠재적인 결과를 이웃에게 보여주는 것이 기후 변화를 더 개인적이고 덜 먼 곳으로 만드는 좋은 방법이라고 생각합니다.”라고 말했습니다.
Mila 팀은 이미지-이미지 변환 알고리즘을 사용하여 Google 스트리트 뷰에서 캡처한 사진을 홍수의 여파를 묘사하는 사진으로 변환합니다. 그들은 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용하여 시스템을 훈련합니다. GAN은 두 가지 알고리즘을 서로 대결하여 작동합니다. 한 알고리즘은 이미지를 생성하고 다른 알고리즘은 해당 이미지가 진짜인지 가짜인지 추측하려고 시도합니다. 이러한 방식으로 첫 번째 알고리즘은 두 번째 알고리즘이 더 나은 성능을 발휘하도록 더욱 사실적인 이미지를 생성합니다.
"사람들에게 기후 변화의 잠재적인 결과를 이웃에게 보여주는 것은 기후 변화를 더 개인적이고 덜 먼 곳으로 만드는 좋은 방법입니다."
Mila 팀을 방해하는 가장 큰 과제 중 하나는 알고리즘을 훈련하는 데 사용되는 기상 이변의 여파에 대한 이미지가 부족하다는 것입니다. 그룹은 ClimatePix 대중으로부터 사진을 수집하기 위해 8월에 신청합니다.
“우리는 홍수를 겪은 인구 밀집 지역의 주택 이미지가 필요합니다.”라고 그는 말했습니다. "홍수가 없는 주택 이미지를 얻는 것은 충분히 쉽습니다."
슈미트와 그의 동료들은 자신이 기후 과학자라고 주장하지 않으며 그들의 플랫폼은 과학적으로 정확하지도 않습니다. 오히려 그들은 사람들이 최신 기후 과학의 예측을 해석하도록 돕는 커뮤니케이터로서의 역할을 보고 있습니다. 그리고 Mila 팀은 단순한 모닝콜 이상의 서비스를 제공하기를 원합니다. 그들은 기후 문제를 해결하는 방법을 사용자에게 안내하기 위해 리소스를 통합하기를 희망합니다.
AI를 활용하려는 노력은 다른 곳에서도 진행 중이다. 기후변화 문제를 보다 직접적으로 해결하기 위해 이달 초 유럽 우주국을 포함한 과학 기관 컨소시엄은 50만 유로(약 55만 달러) 규모의 제안을 요청했습니다. 일체 포함. 문샷 챌린지. 이 챌린지는 기후 변화에 대처하기 위해 기계 학습 및 우주 기술을 사용하는 프로젝트에 자금을 지원하기를 희망합니다.
한편 펜실베니아 대학의 박사후 연구원인 데이비드 롤닉(David Rolnick)이 주도하고 있다. 기후변화 AI, 기후 위기 해결에 기계 학습 사용을 지원하기 위해 그가 설립한 그룹입니다.
“머신러닝에서 작동하는 도구는 기후 변화 문제에 적용될 때 큰 영향을 미칠 수 있습니다.”라고 그는 말했습니다.
6월에 Rolnick과 그의 동료들은 다음과 같은 논문을 발표했습니다. 머신 러닝을 통한 기후 변화 대응, A.I. 기후 변화 완화, 탄력성 및 적응을 돕는 데 사용될 수 있습니다. 알고리즘은 홍수에 대한 데이터를 도시 계획자에게 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 보다 효율적인 배터리 개발을 돕거나 교통 네트워크를 최적화하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
“머신러닝은 만병통치약이 아닙니다. 갑자기 나타나서 이러한 문제를 해결하지는 않을 것입니다.”
그러나 Rolnick은 “머신러닝은 만병통치약이 아닙니다. 갑자기 나타나서 이러한 문제를 해결하지는 않을 것입니다. 머신러닝을 적용할 수 없는 기후 변화 조치의 여러 측면이 있습니다.” 뒤에있는 사람들 기후변화 AI 기술이 기후 문제를 해결하는 복잡한 퍼즐의 한 부분으로 간주되어야 한다고 주장 영향.
이러한 계획은 중요한 시기에 이루어졌습니다. 캘리포니아가 불타면서 베니스 홍수. 운하가 있는 도시는 바다 침식에 낯설지 않지만, 해수면이 상승하고 바다가 따뜻해지면서 폭풍이 증폭되면서 베네치아 광장을 침수할 만큼 높은 조수는 이제 그 어느 때보다 자주 발생합니다. 지난 20년 동안 베네치아에서 가장 높은 조수 10개 중 5개가 발생했습니다. 이와 같은 추세가 계속된다면 대중은 기후 변화가 어떤 모습인지 보여주는 알고리즘이 필요하지 않을 수도 있습니다. 그들은 단순히 현관 밖을 내다볼 수 있습니다.
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