Мнение искусственного интеллекта о климатических изменениях

Как ИИ поможет в борьбе с изменением климата

Развитие систем искусственного интеллекта в последние годы заставило многих исследователей задуматься, как эта технология может помочь в борьбе с одной из основных угроз для человечества: изменением климата. Предлагаемые варианты использования варьируются от мониторинга спутниковых снимков и оптимизации энергопотребления, до разработки новых материалов и геоинженерии. В статье мы рассмотрели наиболее перспективные и эффективные направления.

Улучшение энергосистем

Существует масса данных о работе электроэнергетических систем, но слишком мало делается для того, чтобы воспользоваться этой информацией. Машинное обучение может помочь в прогнозировании производства и спроса на электроэнергию, позволяя поставщикам лучше интегрировать возобновляемые ресурсы в национальные сети и сокращать выбросы. Британская лаборатория Google DeepMind уже начала использовать ИИ для прогнозирования выработки энергии ветровыми электростанциями.

Открытие новых материалов

Девять процентов всех выбросов парниковых газов приходится на производство цемента и стали. Компьютерные алгоритмы могут уменьшить этот показатель, помогая разработать альтернативы с низким содержанием углерода. ИИ помогает ученым открывать новые материалы, позволяя им моделировать ранее ненаблюдаемые свойства и взаимодействия химических соединений.

Повышение эффективности транспортных систем

На транспорт приходится четверть всех выбросов CO₂, связанных с энергетикой, причем 2/3 этого объема приходится на участников дорожного движения. Как и в случае с системами электроснабжения, алгоритмы могут оптимизировать этот сектор, сократив количество поездок, повысив эффективность транспортных средств и переведя перевозки на менее «грязные» варианты, такие как железнодорожный транспорт. ИИ также может уменьшить использование автомобилей за счет внедрения общих беспилтных транспортных средств.

Сокращение потерь энергии в зданиях

Энергия, потребляемая в зданиях, составляет еще четверть выбросов углекислого газа, связанных с энергетикой, и открывает одни из «самых удобных способов» борьбы с изменением климата. Строения долговечны и редко модернизируются. Добавление всего нескольких смарт-датчиков для контроля температуры воздуха, воды и использования электроэнергии позволяет сократить потребление энергии на 20%, а масштабные проекты в масштабах целых городов, могут оказать еще большее влияние.

Мониторинг сельскохозяйственных выбросов и вырубки лесов

Парниковые газы выделяются не только от двигателей и электростанций, но и вследствие уничтожения деревьев, растений и торфяников, которые накапливали углекислый газ в процессе фотосинтеза в течение многих лет. Вырубка лесов и безответственное ведение сельскохозяйственной деятельности приводят к тому, что этот газ высвобождается обратно в атмосферу. Однако искусственный интеллект может анализировать спутниковые снимки, чтобы точно определить, где это происходит, и помочь защитить эти естественные хранилища СО₂.

Прогнозирование экстремальных погодных явлений

Многие из самых серьезных последствий изменения климата в ближайшие десятилетия будут вызваны чрезвычайно сложными системами, такими как преобразования в облачном и ледниковом покрове. Это как раз те проблемы, в которых машинное обучение отлично разбирается. Моделирование этих изменений упростит прогнозирование экстремальных погодных явлений, такие как засухи и ураганы, что, в свою очередь, поможет уменьшить негативные последствия от них.

Геоинженерия

Этот вариант, вероятно, является наиболее радикальным из всех упомянутых в статье, но некоторые ученые также на него надеются. Если мы сможем найти способы повышения отражающей способности облаков или создать искусственные облака с помощью аэрозолей, то это позволит уменьшить поглощение света и тепла атмосферой. При этом моделирование возможных побочных эффектов подобных схем является чрезвычайно важным. ИИ мог бы помочь в этом, но многие исследователи считают, что столкнемся с множеством проблем управления глобальными процессами.

Информирование людей об их роли

Распространенным заблуждением является то, что люди не могут повлиять на изменение климата, но они должны знать, как это можно сделать. Машинное обучение могло бы помочь в этом, определяя роль человека и фиксируя незначительные изменения, обусловленные нашими действиями. Например, более частое использование общественного транспорта, сокращение потребления мяса и электричества в доме. Суммирование отдельных элементов может обеспечить значительный совокупный эффект.

Инструмент, а не панацея

Несмотря на разнообразие возможных вариантов помощи в смягчении или предотвращении негативных последствий изменения климата, сами по себе они не являются решением проблемы. Технологии, которые могут предотвратить кризис, доступны уже на протяжении многих лет, но они не применялись в глобальном масштабе. Поэтому помимо их наличия требуется непосредственное участие правительств и граждан.

текст: Илья Бауэр, фото: Unsplash, Getty Images, foto-tula

Подпишись на наш Telegram-канал и не пропускай важные новости из мира криптовалют и блокчейна*

*Ссылка открывается даже, если телеграм заблокирован в вашем регионе

12 способов, как ИИ поможет решить проблему изменения климата

Со стремительным развитием технологий искусственного интеллекта (ИИ) в последние годы многие стали задаваться вопросом о том, как эти самые технологии смогут помочь в решении одной из самых серьезных угроз, которая уже нависла над человечеством – глобальным изменением климата?

Новая статья, подготовленная одними из ведущих специалистов в области разработки искусственного интеллекта и опубликованная в онлайн-репозитории arXiv.org пытается ответить на этот вопрос, предлагая несколько примеров того, как машинное обучение будет способно предотвратить закат нашей цивилизации.

Искусственный интеллект против изменения климата

• Искусственный интеллект позволит повысить эффективность систем электроснабжения
• Искусственный интеллект поможет в открытии новых материалов
• Искусственный интеллект поможет эффективно реорганизовать транспортную систему
• Искусственный приведет к быстрой адаптации электромобилей
• Искусственный интеллект оптимизирует инфраструктуру зданий
• Искусственный интеллект оптимизируют каналы поставок
• Искусственный интеллект сделает масштабируемым точное земледелие
• ИИ поможет более эффективно следить за вырубкой леса
• ИИ поможет изменить наше потребительское отношение
• ИИ повысит эффективность метеорологии и климатологии
• Искусственный интеллект поможет с геоинженерией

Предложенные способы варьируются от использования ИИ и спутниковых технологий для более эффективного мониторинга обезлесения, до разработки новых материалов, которые смогут заменить сталь и цемент (на их производство приходится до 9 процентов выбросов парниковых газов в атмосферу). Несмотря на такое разнообразие, в своей статье специалисты раз за разом возвращаются к более широким возможностям использования подобных технологий.

Особенно на этом фоне выделяются возможности использования технологии машинного зрения для мониторинга окружающей среды; проведение больших анализов данных для определения неэффективности производств с высоким уровнем выбросов вредных веществ в атмосферу; а также использование ИИ для разработки новых более эффективных моделей систем, вроде наших климатических моделей, благодаря которым мы сможем лучше прогнозировать и готовиться к будущим изменениям.

Авторы статьи, в числе которых в том числе британский исследователь искусственного интеллекта, основатель и исполнительный директор компании DeepMind Демис Хассаби, лауреат премии Тьюринга и один из «отцов глубокого обучения» Йошуа Бенжио, а также соучредитель Google Brain — исследовательского проекта Google по изучению искусственного интеллекта на основе глубокого обучения — Эндрю Ын говорят, что ИИ может оказать «неоценимую помощь» в минимизации самых худших последствий глобального изменения климата, но добавляют, что эта технология не является «серебряной пулей» — единственным средством ото всех проблем. По их мнению, в этом вопросе должны принимать непосредственное активное участие политические силы.

«Одной лишь технологии недостаточно. Технологии, способные снизить последствия климатических изменений были доступны уже в течение многих лет, однако в значительной степени и нужном масштабе они к сожалению, не были адаптированы обществом. И хотя мы надеемся, что машинный интеллект сможет оказаться полезным в снижении затрат, связанных с использованием методов, направленных на снижение последствий климатических изменений, человечество также должно принять в этом активное участие», — пишут авторы нового исследования.

В общей сложности в статье рассматривается сразу несколько сфер, в которых технологии машинного обучения могли бы найти свое применение, категоризованных по временным рамкам их возможного потенциала использования, объясняемого тем, достаточно ли развита данная технология. Ниже можно ознакомиться с этим списком.

Искусственный интеллект позволит повысить эффективность систем электроснабжения

Если в будущем человечество планирует положиться на большее количество источников возобновляемой энергии, коммунальным предприятиям потребуются способы, позволяющие более эффективным образом предсказывать и рассчитывать те объемы энергии, которые нам действительно будут необходимы в использовании. Причем эти вычисления должны будут происходить в реальном времени и в течение всего периода работы этих предприятий.

Уже разработаны алгоритмы, способные прогнозировать спрос на энергию, однако эффективность этих алгоритмов может быть еще улучшена за счет внесения в расчеты таких факторов, как особенности климата тех или иных регионов, а также особенности ведения хозяйственной деятельности. Попытки сделать специфику работы этих алгоритмов более понятной также позволит операторам коммунальных предприятий более точно интерпретировать результаты их анализа и использовать их при планировании, выбирая наиболее оптимальное время для запуска этих источников возобновляемой энергии.

Искусственный интеллект поможет в открытии новых материалов

Ученым необходимо разработать новые материалы для более эффективного производства, хранения и использования энергии, однако, как правило, процесс открытия и разработки новых материалов очень медлителен и не всегда успешен. Технологии машинного обучения позволят ускорить процесс поиска, разработки и усовершенствования новых формул с желаемыми свойствами.

Возможно, это приведет к разработке, например, нового вида топлива, условно назовем его «солнечным», которое сможет сохранять в себе энергию солнечного света; позволит создать новый и очень эффективный абсорбент углекислого газа или строительные материалы, при производстве которых будет выделяться меньше углеродов. Такие материалы однажды смогут заменить сталь и бетон, при производстве которых в атмосферу выделяется почти 10 процентов от общего объема мировых выбросов парниковых газов.

Искусственный интеллект поможет эффективно реорганизовать транспортную систему

Доставка грузов по всему миру является очень сложным и очень часто неэффективным логистическим процессом, при котором происходит взаимодействие товаров различного объема, веса и размеров, а также используются разные виды транспорта. В то же время именно на транспорт приходится четверть всех выбросов CO2 в атмосферу.

Технологии машинного обучения, используемые в этой сфере, позволят более эффективно объединять товары, требующие доставки в один и тот же пункт назначения, что сократит количество требуемых перевозок. Кроме того, такая система окажется более устойчивой к непредвиденным перебоям в системах транспортных сообщений и сможет управлять огромными автопарками беспилотных грузовых автомобилей. Однако авторы отмечают, что на данный момент последняя технология еще не готова.

Искусственный приведет к быстрой адаптации электромобилей

Электромобили, являющиеся ключевым элементом декарбонизатации автотранспорта, сталкиваются с рядом проблем, не позволяющих им стать по-настоящему массовыми. В этом вопросе может помочь машинное обучение, считают авторы доклада.

Например, с помощью алгоритмов можно будет улучшить управление расхода энергии батарей чтобы увеличить километраж каждой зарядки и снизить у потенциальных покупателей подобных транспортных средств уровень беспокойства по поводу ограничения дальности поездки. Кроме того, этих технологии позволят оптимизировать время зарядки.

Искусственный интеллект оптимизирует инфраструктуру зданий

Умные системы контроля, работающие на базе машинного обучения, смогут в значительной степени сократить уровень потребления энергии зданиями, приняв в расчет погодные условия, текущую занятость здания и другие окружающие факторы, после чего соответствующим образом настроят отопление, охлаждение, вентиляцию, освещение в помещении. Умные здания смогут передавать информацию о текущем состоянии окружения непосредственно в энергосети, чтобы можно было снизить уровень энергопотребления в случае, если наблюдается дефицит низкоуглеродного электроснабжения.

ИИ сможет более точно рассчитать количество используемых энергоресурсов

Во многих регионах мира практически отсутствуют данные об уровне местного энергопотребления и выбросах парниковых газов в атмосферу, что может оказаться большой проблемой для разработки и реализации эффективных компенсационных мер. Методы машинного зрения позволят использовать спутниковые технологии для оценки пятна (площади) застроек, чтобы алгоритмы машинного обучения на основе этих данных смогли рассчитать уровни потребления энергии и выбросов. Аналогичные методы можно использовать для определения зданий, требующих модернизации для повышения их эффективности.

Искусственный интеллект оптимизируют каналы поставок

Используя аналогичные возможности, технологии машинного обучения смогут оптимизировать каналы и цепи поставок, минимизировав объемы выбросов углеродов при транспортировки различных товаров. Возможность более эффективного прогнозирования закона спроса и предложения позволит сократить производственные и транспортные отходы.

Искусственный интеллект сделает масштабируемым точное земледелие

Большинство современных агрокультурных хозяйств используют принцип выращивания монокультур. Другими словами, на большой площади выращиваются только одна культура. Такой подход облегчает фермерам задачу по обработке полей сельскохозяйственной техникой и другими базовыми автономными инструментами, но в то же время истощает почву, лишая ее питательных веществ и тем самым делая ее менее продуктивной.

В результате для повышения урожайности нередко применяется различные удобрения, в частности на основе азота, которые могут превращаться в оксиды азота – парниковые газы в 300 раз более опасные, чем углекислый газ. Роботы использующие машинное обучение могут помочь сельскому хозяйству оценить текущее состояние почвы и подсказать, какие нужно сажать культуры, чтобы восстановить здоровье почвы, снизив необходимость в использовании удобрений.

ИИ поможет более эффективно следить за вырубкой леса

Вырубка леса способствует выбросам примерно 10 процентов от общего объема парниковых газов. Отслеживание и предотвращение этой часто нелегальной деятельности – обычно очень трудоемкий и рутинный процесс, требующий личного наблюдения на месте. В свою очередь спутниковые изображения вкупе с технологиями машинного зрения позволят проводить автоматический анализ потери лесного покрова в больших масштабах, а специальные датчики, установленные на участках, в сочетании с алгоритмами, способными, например, определять звуки бензопил, могут помочь правоохранительным органам более эффективно бороться с незаконной деятельностью.

ИИ поможет изменить наше потребительское отношение

По мнению авторов доклада, в мире «широко распространено заблуждение о том, что обычные люди не способны оказать серьезного влияния на изменение климата». Поэтому в данном вопросе необходимо уточнить, как именно люди могут помочь. Технологии машинного обучения позволят рассчитать углеродный след человека (совокупность всех выбросов парниковых газов, которые он создает в процессе ежедневной деятельности) и внести небольшие изменения, которые позволят его сократить.

Например, система может предложить чаще пользоваться общественным, а не личным транспортом; реже покупать в магазине мясо; или сократить потребление электроэнергии дома. Каждый из нас по отдельности создает маленький углеродный след, но если взять сразу всех, то цифры получатся гораздо значительнее. Изменения нашего отношения к потреблению и сложение всех отдельных действий, направленных на это, могут оказать большой кумулятивный эффект.

ИИ повысит эффективность метеорологии и климатологии

Многие из самых значительных последствий изменения климата в ближайшие десятилетия будут связаны с очень сложными естественными системами, такими как изменение динамики облачного или ледяного покрова. Это именно те вопросы, в решении которых на ИИ возлагаются большие надежды. Точное моделирование этих процессов поможет ученым более эффективно прогнозировать экстремальные погодные условия (например, ураганы и засухи), что в свою очередь помож ет государствам разработать методы защиты от наихудших последствий этих явлений.

Искусственный интеллект поможет с геоинженерией

На данном этапе этот вариант использования ИИ среди всех представленных выше является наиболее спекулятивным, однако на него тоже возлагаются большие надежды, по крайней мере со стороны некоторых ученых. Если мы сможем разработать способы, позволяющие сделать облачный покров нашей планеты более отражающим или вообще создадим искусственные облака на базе специальных аэрозолей, то сможем отражать от Земли больше солнечного света.

Но данный вопрос требует серьезного разбирательства. ИИ может в этом помочь, однако авторы доклада отмечают, что этот метод использования искусственного интеллекта – вопрос очень далекой перспективы, который потребует кооперации всех правительств мира. С этой позицией согласны, например, специалисты канадского Университета Уотерлу, которые, считают, что это неразумный подход к вопросу геоинженерии может начать третью мировую войну. опубликовано econet.ru

Если у вас возникли вопросы по этой теме, задайте их специалистам и читателям нашего проекта здесь.

Понравилась статья? Напишите свое мнение в комментариях.
Подпишитесь на наш ФБ:

Как бороться с изменением климата по мнению искусственного интеллекта?

Учитывая тот факт, что планета Земля находится в чрезвычайной климатической ситуации, как об этом недавно заявили 11 тысяч ученых из 153 стран мира, не только исследователи, но и журналисты ищут наилучшие способы борьбы с глобальным потеплением. В ходе проведения конкурса эссе издания The Economist под названием «Открытое будущее» (Open Future Essay Competition 2019), в нем принял участие алгоритм обработки GPT-2, который был публично представлен в феврале группой OpenAI, занимающейся исследованиями и этикой искусственного интеллекта в Сан-Франциско. Алгоритму задали вопрос: «Как бороться с изменением климата». И вот что он ответил.

На сегодняшний день у ИИ нет точного ответа на вопрос как бороться с изменением климата

Как искусственный интеллект намерен решить проблему глобального потепления?

Несмотря на то, что победитель конкурса эссе был объявлен в сентябре, обойдя почти 2400 заявок от участников из более чем 110 стран мира, ответ ИИ, хоть и не стал призером, но кажется довольно интересным. Эссе ИИ уложилось в 400 слов. Во время проверки судьям не сообщили о том, какое именно эссе было написано алгоритмом. Отвечая на вопрос о том, какие фундаментальные экономические и политические изменения, если таковые имеются, необходимы для эффективного реагирования на изменение климата, алгоритм предложил построить устойчивую энергетическую систему, которая была бы доступной и экологически безопасной. Основная предпосылка эссе заключается в том, что ИИ предлагает трансформировать экономику энергетической системы, инвестируя в доступную для всех инфраструктуру. По мнению алгоритма, люди не полностью осознают последствия создания новой экономической системы, а потому предлагает подробный сценарий, согласно которому человечество отказывается от ископаемого топлива и переходит на совершенно новые и чистые источники энергии. После чего строится система, которая увеличивает экономические возможности для трудящихся. Таким образом, впервые в истории мир может стать энергетически независимым, что позволяет всем людям во всех глобальных сообществах работать вместе и создать надежную экономическую систему. С учетом изменения парадигмы, возможно, пришло время задуматься о том, что мы можем сделать по-другому. Алгоритм не исключает возможность создания экономики, которая производит достаточно энергии, чтобы накормить всех людей на планете. Вот только как, ИИ не уточнил.

В эссе ИИ не упоминает сохранение биоразнообразия

В долгосрочной перспективе борьбы с изменением климата алгоритм предлагает новый способ ведения бизнеса — энергоэффективный. По мнению ИИ, изменение мышления об экономическом и социальном контексте глобального потепления может стать значительным фактором сокращения выбросов углерода в атмосферу нашей планеты. В своем эссе алгоритм отмечает, что межправительственная группа экспертов по изменению климата (МГЭИК) призвала к трехстороннему подходу к решению проблемы изменения климата, при котором правительства, богатые и бедные, стремятся сократить выбросы в атмосферу, а развивающиеся страны также должны предпринять шаги по борьбе с изменением климата. При этом отчет МГИЭК ИИ называет неполным и предлагает подробнее изучить вопрос о том, как реагировать на глобальное потепление.

Чтобы всегда быть в курсе новостей из мира науки и высоких технологий, подписывайтесь на наш новостной канал в Telegram

Алгоритм предсказывает рост стихийных бедствий: пожаров, засухи, голода и распространения инфекционных заболеваний

И все же, по мнению алгоритма, необходимо решить вопрос с растущей численностью населения на планете — чтобы прокормить такое большое количество людей, используется все больше и больше земельных ресурсов, что способствует изменению климата. А изменение климата, в свою очередь, приводит к росту стихийных бедствий и нехватки ресурсов. Если ситуация не изменится, ИИ рисует довольно мрачную картину: быстрое увеличение стоимости мирового богатства сократит количество энергии, доступной для сохранения и экономического развития, и, следовательно, увеличит количество углекислого газа (CO2) в атмосфере. Это повлечет за собой экстремальные погодные условия, сильные и часто насильственные конфликты, а также засухи. Такая обстановка, в свою очередь, увеличит риск голода и распространения болезней и других инфекционных заболеваний.

В глобальном масштабе последствия изменения климата будут усиливаться. Эссе алгоритма заканчивается следующими словами: «мы должны признать этот риск для будущего человеческой цивилизации и действовать сейчас, чтобы попытаться его предотвратить».

Что сказали судьи?

Несколько судей оценили эссе, используя те же стандарты и время, что и для сотен рецензированных ими. Они оценили эссе, написанное ИИ как не имеющее практического решения. Тон эссе, по мнению экспертов, гипотетический и абстрактный. Также их смутило большое количество риторических вопросов. Решение алгоритма создать «альтернативную экономику» показалось неясным и не до конца понятным. Один из судей и вовсе отметил, что эссе ИИ не дает принципиального ответа на вопрос и не представляет единой новой идеи, не является убедительным аргументом и не особенно хорошо написано. А что вы думаете по поводу эссе, написанного искусственным интеллектом? Давайте обсудим его в комментариях и с участниками нашего уютного Telegram-чата.

Нейросеть пишет песни, ТикТок в топе загрузок: дайджест РБК Трендов № 37

Темы недели

Как мир оказался на грани климатической катастрофы

Происходящие сейчас изменения климата являются беспрецедентными за тысячи, если не сотни тысяч лет. Некоторые из уже начавшихся изменений, такие как повышение уровня моря, являются необратимыми в течение периода от сотен до тысяч лет. Об этом говорится в новом докладе Межправительственной группы экспертов по изменению климата (МГЭИК). МГЭИК — структура при ООН, учрежденная в 1988 году.

Отмечается, что с 1850–1900-х годов из-за деятельности человека средняя глобальная температура увеличилась примерно на 1,1 градуса. Каждое из последних четырех десятилетий было теплее предыдущего и любого другого за 170 лет.

В докладе приводятся новые оценки возможностей для преодоления глобального потепления в ближайшие десятилетия. И делается вывод о том, что если не будет немедленных, быстрых и крупномасштабных сокращений выбросов парниковых газов, то

удержать рост средней глобальной температуры в пределах 1,5 градусов будет невозможно.

«Если брать современный уровень, то доступную эмиссию для полутора градусов мы выберем лет за 15, а для двух градусов — лет за 30 или 35», — говорит Алексей Елисеев из Московского государственного университета и Института физики атмосферы».

При этом даже в случае сокращения выбросов для стабилизации глобальной температуры может потребоваться 20-80 лет.

«Настоящий доклад — это проверка реальности, — заявила сопредседатель Рабочей группы I МГЭИК Валери Массон-Дельмотт. — Теперь у нас есть гораздо более четкая картина прошлого, настоящего и будущего климата, что очень важно для понимания того, куда мы движемся, что можно сделать и как мы можем подготовиться».

В докладе прогнозируется, что в ближайшие десятилетия изменения климата будут усиливаться во всех регионах. При глобальном потеплении на 1,5 градуса будет происходить усиление волн жары, удлинение теплых сезонов, сокращение холодных сезонов. При глобальном потеплении на 2 градуса экстремальные показатели жары будут чаще достигать критических порогов.

«Волны жары, засухи и экстремальные осадки — это очень и очень серьезно. Мы видели это летом: Германия, Бельгия. Понятно, что такое было и раньше, но не так часто и не так сильно, а будет еще чаще и еще сильнее, причем неизвестно где. Остановить это мы не можем, что бы ни делали», — говорит один из авторов доклада, Ольга Золина из Института океанологии РАН и Альпийского университета Гренобля.

Изменение климата влечет за собой множество различных изменений. Они включают изменения влажности и сухости, ветров, снега и льда, прибрежных районов и океанов.

«Уже на протяжении десятилетий ясно, что климат Земли изменяется, и роль влияния человека на климатическую систему неоспорима», — подчеркнула Массон-Дельмотт.

Искусственный интеллект научился писать тексты песен

Канадские ученые создали искусственный интеллект, который может писать тексты песен. Отмечается, что это принципиально новая система. Программа получила название LyricJam.

Система подбирает текст, слушая живую инструментальную музыку. Она непрерывно получает необработанные аудиодорожки. Нейронная сеть распознает лирические темы и стилистические приемы, под которые и генерируется текстовый материал.

Сообщается, что в текстах, созданных при помощи искусственного интеллекта, отражаются эмоции и стиль воспроизводимой музыки.

Разработка творческих приложений на основе ИИ идет уже несколько лет. Однако создатели новой программы не пытаются полностью заменить человека. Их цель — помочь людям во время творческого кризиса. По мнению специалистов, подобные алгоритмы нужны, чтобы помогать в написании текстов, в подборе метафор и речевых оборотов.

«Цель системы не в том, чтобы написать песню для исполнителя. Мы хотим помочь реализовывать творчество. Система генерирует поэтические строки с новыми метафорами и выражениями, ведя творцов в направлениях, которые они раньше не исследовали», — комментирует Ольга Вечтомова из Университета Ватерлоо.

С момента запуска в июне этого года сервисом LyricJam воспользовались уже более 1,5 тысяч пользователей.

Новости недели

• Специалисты оценили возможность полного искоренения коронавируса
• Ученые разработали новый способ производства гибкой электроники.
• Немецкие ученые нашли в пиве десятки тысяч уникальных молекул.
• В Австралии обнаружены останки гигантского птерозавра.
• В Канаде открыли новый вид плотоядных растений.
• Люди стали причиной вымирания сотни видов птиц.

Цифры недели

• Разлив нефти в Черном море оказался в 400 тысяч раз масштабнее

ЧП произошло 7 августа в результате залпового выброса с греческого танкера под Новороссийском.

• В США выявили на 82% более летальный штамм коронавируса

Штамм «йота» может повысить уровень смертности от коронавируса среди пожилых людей.

• С Poly Network украдено $604 млн в криптовалюте

Транснациональная блокчейн-платформа подверглась взлому. Хакеры сумели вывести $604 млн в криптовалюте. Это крупнейшая атака в данной сфере.

Исследование недели

TikTok впервые стал самым скачиваемым приложением

По итогам 2020 года TikTok обогнал Facebook, став самым скачиваемым приложением среди соцсетей в мире. Об этом говорится в исследовании Nikkei.

Газета публикует подобные обзоры с 2018 года. За 4 года TikTok впервые сместил Facebook с лидирующей позиции в рейтинге. На третьем месте списка — WhatsApp.

Telegram поднялся с восьмой позиции на седьмую. А компания Likee, конкурент TikTok, разместилась на восьмом месте.

Результаты исследования основаны на данных, полученных от американского аналитического агентства App Annie.

Успех TikTok отчасти связан с пандемией коронавируса. Telegram набирает обороты в связи с новой политикой WhatsApp, согласно которой приложение стало делиться информацией с Facebook.

«Общее время просмотров в TikTok в США и Великобритании больше, чем у YouTube. Короткие видеоролики будут и дальше привлекать внимание», — комментирует менеджер по маркетингу App Annie Чузен Кин.

Он добавил, что такие категории, как музыка и юмор, приобретают большую популярность.

Также интерес пользователей вызывают голосовые соцсети. Например, востребованность Clubhouse в Японии и США начала набирать обороты в начале этого года.

Топ-10 самых скачиваемых приложений в мире:

Что почитать

• Криптопанки на Sotheby’s: как меняется арт-рынок с приходом NFT

Еще несколько лет назад коллекционеры были готовы потратить не более £10 тыс. при торгах через интернет, следует из опроса британской страховой компании Hiscox. В то же время, на рынке дистанционной торговли случались и крупные сделки. Сегодня продаваемое на традиционных онлайн-платформах виртуальное искусство постепенно дотягивается до ценовых уровней NFT. Рынок стал шире и войти в него может теперь любой художник и коллекционер.

Некоторые детские телешоу способны просто взорвать мозг, однако здесь, как всегда, не все так просто. Почему передачи для детей делают такими странными? Очевидно, именно эта странность и приковывает их к экрану, а наши попытки показать малышам что-то вразумительное скорее обернутся провалом. Где место для родителей в отношениях ребенка с экраном? Почему маленьким детям не стоит показывать «Губку Боба»? И, наконец, кто же он — создатель великих «Телепузиков»? И почему они… такие?

Что посмотреть

• Создан робот-хамелеон

В Южной Корее создали робота-«хамелеона», который копирует цвета благодаря нанопроводам и жидким кристаллам. Робот может мгновенно менять свой цвет при изменении температуры окружающей среды. В будущем ученые надеются создать технологии камуфляжа нового поколения.

• Xiaomi представила собаку-робота собственной разработки

А китайская компания Xiaomi представила нового четвероногого робота-компаньона CyberDog. Его вес составляет 3 кг. Робот будет способен развивать скорость до 12 км/ч, а также выполнять сальто назад. Кроме того, CyberDog оснастят камерами, сенсорными датчиками, модулем GPS и широкоугольным объективом «рыбий глаз». Изначально будет выпущено не более 1 тыс. экземпляров. Стоимость робота оценивается в $1540.

Поможет ли искусственный интеллект остановить изменение климата?

• Поделиться
• Поделиться
• Поделиться
• Твит
• Поделиться
• Поделиться
• Поделиться
• Твит
• Ещё Скрыть

• send
• Поделиться
• Поделиться
• send
• Поделиться
• Поделиться

Сможет ли искусственный интеллект, которому все чаще доверяют решение самых сложных проблем, помочь нам понять и остановить изменение климата?

Ваш телефон умеет распознавать ваше лицо, а ваш банк может отклонить любую транзакцию, хотя и не может научить разумно тратить деньги. Онлайн-супермаркет настойчиво предлагает продукты для веганов лишь потому, что однажды вы купили там овсяное молоко, а стоило вам в прошлом месяце посмотреть всего один сериал, как онлайн-кинотеатр начал забрасывать вас рекламой фильмов категории «Б».

Все большее число гаджетов и сервисов использует технологии искусственного интеллекта (ИИ), который постепенно проникает во все сферы нашей жизни. Ученые, предприниматели и госсектор доверяют ИИ решение самых актуальных проблем современного общества. Одной из них является понимание характера климатических процессов и возможных сценариев их развития. Уже сегодня технологии помогают нам систематизировать большой объем данных. На этом фоне возникает вопрос: а можно ли использовать их и для того, чтобы смягчить последствия изменения климата и адаптироваться к новой реальности?

«Говоря об ИИ, мы часто имеем в виду машинное обучение (МО), которое представляет собой набор алгоритмов, способных «обучаться» на основе данных, ― говорит д-р Дэвид Ролник, доцент Пенсильванского университета. ― В принципе, ИИ не будет работать лучше людей, но он будет намного быстрее, будет способен выявлять закономерности, анализируя огромные объемы данных». Именно эта способность мгновенно обрабатывать большие массивы данных, систематизировать информацию и находить взаимосвязи сделала ИИ инструментом, который радикальным образом изменил правила игры во всех отраслях экономики.

Все это относится и к климатологии и мониторингу изменения климата. Объем климатических данных, собираемый спутниками, достиг беспрецедентных масштабов. Прогнозы погоды составляются с высочайшей степенью детализации. В климатические модели и сценарии все еще закладывается множество факторов неопределенности. Ученые используют ИИ для обработки и систематизации большого массива данных и составления более точных прогнозов, которые позволят обществу и окружающей среде адаптироваться к будущей реальности. «МО позволяет научиться сложному поведению на основе набора данных без понимания сути физических явлений, ― объясняет д-р Питер Дюбен, научный сотрудники ЕЦСПП. ― Чем больше данных, тем лучше инструменты. По мере накопления информации инструменты машинного обучения будут становиться лучше и лучше. Это означает, что эти инструменты будут приносить все больше пользы для ученых».

ИИ помогает ученым анализировать спутниковые снимки и составлять прогнозы

«Машины помогают нам проводить измерения и мониторинг окружающего мира, что чрезвычайно важно для возможности принимать более правильные решения перед лицом неопределенного будущего, ― говорит Наталия Ткаченко, ведущий научный сотрудник в области обработки данных и ИИ Оксфордского университета. ― ИИ ― это не просто набор данных, это ― способность выявлять закономерности и взаимосвязи в сложном мире. Конечным результатом всегда является решение или обработанная информация».

Ученые успешно используют ИИ для получения изображений Земли с более высоким пространственным разрешением. «ИИ отлично справляется с задачей получения пространственной информации, это одна из его сверхспособностей», ― говорит д-р Пьер-Филлипп Матье, руководитель исследовательской лаборатории Ф-lab Европейского космического агентства. Такого же мнения придерживается и д-р Винсент Пеуч, директор Службы мониторинга атмосферы программы «Коперник» (CAMS). «Он очень эффективно сравнивает спутниковые изображения и автоматически отслеживает изменения растительного покрова, поэтому подходит для использования в районах, где нет возможности провести точный наземный мониторинг. Он также помогает ускорить процесс компьютерного моделирования, сделать его менее затратным, особенно это касается подробных прогнозов погоды, требующих постоянных обновлений».

По словам д-ра Пеуча, Служба по контролю за изменением климата (C3S) программы «Коперник» и CAMS тестируют и используют ИИ для выявления изменений в растительном и древесном покрове, уточнения прогнозов качества воздуха в городах и автоматической обработки спутниковых снимков.

В море Амундсена, у берегов Западной Антарктиды, ученые Британского управления по изучению Антарктики (BAS) на базе Института Тьюринга используют МО для обнаружения и мониторинга процессов раскола айсбергов на более мелкие части и обучили ИИ алгоритмам прогнозирования будущих изменений ледникового покрова. ИИ позволяет им интерпретировать результаты этих прогнозов и даже лучше понять, как климатические переменные влияют друг на друга в пространстве и времени.

ИИ все чаще применяется для решения самых разнообразных экологических и социальных проблем. Вашингтонский университет планирует использовать ИИ для мониторинга и улучшения качества прогнозирования морских тепловых волн. Природоохранный центр Танзании будет использовать ИИ для аэрофотосъемки диких животных и наблюдения за деятельностью человека, чтобы предотвратить конфликты между животными и людьми. В Бостоне специалисты тестируют приложение GreenCityWatch на основе ИИ, которое будет собирать информацию о количества и состоянии деревьев в городах.

Искусственный интеллект успешно используется и в сельском хозяйстве. Технология FarmBeats на основе облачной платформы Microsoft Azure консолидирует данные наземных датчиков, камер, тракторов и дронов, а также разрабатывает модели МО для мониторинга сельскохозяйственной деятельности и повышения устойчивости фермерских хозяйств к изменению климата. «Производители сельскохозяйственной продукции определяют время посадки, полива, сбора урожая и других видов деятельности в зависимости от погодных условий, ― рассказывает Ранвиир Чандра, главный научный сотрудник Microsoft Azure Global. ― Однако прогнозы погоды поступают с метеостанций, а не с фермы. Один из наших алгоритмов ИИ объединяет детализированные модели погодных условий и данные метеостанций с информацией, полученной с установленных на ферме датчиков, , для составления прогноза погоды в месте расположения фермы. Заполняя пробелы в информации данными с фермы, можно получить прогнозы, которые позволят фермерам принять более правильные решения».

Станет ли ИИ новым мощным инструментом прогнозирования изменения климата?

Одной из амбициозных целей, которую ставят ученые перед ИИ, является создание «цифрового двойника» Земли или реплики всех систем и процессов планеты. «Это была бы виртуальная лаборатория планеты, где мы могли бы проводить эксперименты, разрабатывая экологические стратегии и оценивая результаты», ― говорит д-р Матье. «У нас уже есть строительные блоки ИИ, которые пойдут на создание цифровых двойников объектов окружающей среды, а затем и цифрового двойника Земли, ― говорит д-р Скотт Хоскинг, специалист в области обработки экологических данных в BAS. ― Мы не в состоянии отследить каждый аспект нашей изменяющийся планеты с требуемой степенью детализации. Разрабатывая цифровые двойники природной среды, мы можем сконцентрировать свое внимание на удаленных и труднодоступных районах, таких как полярные регионы, где порой невозможно даже зарядить аккумулятор. Полученную информацию можно будет использовать в режиме реального времени для навигации дронов и подводных беспилотников, чтобы повысить точность будущих измерений».

Однако ИИ еще не обладает абсолютной надежностью. Когда речь идет о прогнозировании климата, ученые предупреждают, что не хватает исторических данных для «обучения» алгоритмов. «ИИ нужно обучать на ретроспективных данных, ― объясняет д-р Джуда Коэн, директор по сезонному прогнозированию компании «Исследования в области атмосферы и окружающей среды» (AER) и климатолог MIT. ― Мы обучаем его с использованием данных начиная с 1979 г., когда стали широко использоваться спутники, но этой информации недостаточно для разработки оптимальных решений на базе ИИ. Возможно, придется прибегнуть к созданию искусственных данных путем моделирования, однако пока не ясно, смогут ли смоделированные данные заменить исторические».

Кроме того, как заметил д-р Ролник, ИИ не может заменить физические процессы, ответственные за формирование климата. «ИИ имеет свои недостатки, ― добавляет д-р Матье. ― Всегда можно найти корреляцию данных, но это не обязательно будет означает наличие причинно-следственной связи, поэтому нужны эксперты, которые смогут дать объяснения на основе законов физики».

По словам д-ра Дюбена из ЕЦСПП, это относится и к моделям прогнозирования погоды. «Есть мнение, что ИИ и МО лучше традиционных технологий справляются с задачами оперативного (на несколько часов вперед) и многолетнего прогнозирования. Однако маловероятно, что МО сможет превзойти большинство других прогнозов и тем самым «заменить» модели прогнозирования погоды, поскольку прогнозы не будут такими точными в большинстве приложений».

Кроме того, системы на базе ИИ хорошо справляются только с теми задачами, выполнению которых были обучены. В этой связи возникает множество проблем. «Нужно обязательно убедиться, что ИИ используется для работы с диапазоном переменных, на которых он был обучен, ― говорит д-р Пеуч. ― Иначе можно получить ложные результаты». Это означает, что, хотя алгоритм и будет правильно анализировать данные, для обработки которых он был создан, поступление новой информации, выходящей за рамки его компетенции, может привести к получению неточных результатов. Что касается климатологии, то здесь изменяются не только данные, но и сам климат. «Когда речь идет об изменении климата, алгоритмы должны быть тщательно продуманы, и поскольку климат продолжает изменяться, мы должны быть уверены, что ИИ использует не только данные прошлого для прогноза будущего, ― добавляет директор CAMS». Когда дело касается вопросов изменения климата, выбор алгоритма становится непростой задачей. «Есть много решений на основе ИИ, и не так-то просто выбрать то, которое оптимально подойдет для прогнозирования климата, ― объясняет д-р Коэн. ― Я считаю, что выбор и оптимизация алгоритма ИИ, который может значительно улучшить имеющиеся климатические прогнозы, будет сложной задачей».

Использование технологий ИИ также поднимает вопросы, связанные с получением и управлением данными. «У нас нет никаких серьезных проблем с обеспечением конфиденциальности данных из обычных источников метеонаблюдений, ― говорит д-р Дюбен. ― Однако есть так называемые данные «Интернета вещей» (IoT), которые сегодня практически не используются для прогнозов погоды, но в будущем могут значительно их улучшить. Например, есть наблюдения с мобильных телефонов и другая информация, полученная путем краудсорсинга. Здесь могут возникнуть вопросы, связанные с конфиденциальностью данных». Д-р Ткаченко идет в своих рассуждениях еще дальше. Он утверждает, что если данные, используемые в формулах принятия решений, были искажены, то это может привести к отрицательным результатам. «Указываем же мы состав продуктов на упаковках с готовой едой, так и здесь мы, возможно, захотим узнать, как именно была разработана технология ИИ и какие источники данных были использованы», ― заявляет д-р Ткаченко.

И наконец, могут ли климатологи и экологи перенять опыт использования ИИ в других отраслях? «Используйте ИИ только тогда, когда это необходимо для решения конкретной проблемы,― предупреждает д-р Ролник. ― Легко соблазниться модной технологией. Каждый раз, используя ИИ, убедитесь, что в этом есть смысл. Приложения на базе ИИ должны быть ориентированы на конечный результат и разработаны в сотрудничестве со всеми сторонами, которые будут пользоваться этой технологией и извлекать из нее выгоду. Было бы большой ошибкой думать, что ИИ волшебным образом решит все проблемы. Это мощный инструмент, но лишь один из многих, которые можно использовать для борьбы с изменением климата».

Ученые: модели искусственного интеллекта могут стать одной из причин изменения климата

29 июля 2019 , 12:35

Ученые заявили, что модели искусственного интеллекта могут стать одной из главных причин изменений климата, а также глобального потепления на планете из-за крайне высокого потребления энергии.

Вышеуказанная теория прозвучала в рамках недавней технологической конференции, которая состоялась в Сан-Франциско. Гендиректор американской компании Applied Materials Гари Дикерсон подчеркнул, что энергия, которую потребляют дата-центры, связанные с алгоритмами искусственного интеллекта, может достигнуть 10 процентов мирового потребления в течение ближайших шести лет.

Сейчас центры обработки данных потребляют менее 2 процентов энергии, однако специалисты считают, что доля энергии, которая требуется для работы искусственного интеллекта, будет стремительно расти, передает ТАСС.

Добавьте АН в свои источники, чтобы не пропустить важные события – Яндекс Новости

Трансформация делового климата

Китайская корпорация с помощью тестов на беременность собирает генетические данные миллионов женщин

Кубанские энергетики установили на ЛЭП три тысячи птицезащитных устройств

В России усиливается неравенство зарплат – 165 тысяч рублей в месяц против 12 тысяч

Германский чиновник объяснил, почему газопровод «Северный поток – 2» со временем может устареть

Климатолог Кокорин предупредил об угрозе затопления Санкт-Петербурга и Архангельска

Публицист Гаспарян прокомментировал итоги российско-молдавских переговоров словами «бессарабское словоблудие»

Власти Сочи отметили работу энергетиков при ликвидации последствий непогоды

Домашние задания школьников в России будет проверять искусственный интеллект

В Amazon роботы начали увольнять людей

Сотрудник РАН Камкин назвал визит канцлера ФРГ Меркель в Россию «прощальными гастролями»

СОVID-2019 как опасное заболевание юридически не существует

Россия на пороге новой технологической революции

Украинский климатолог Краковская предрекла Земле ад в случае бездействия людей

Станьте членом КЛАНА и каждый вторник вы будете получать свежий номер «Аргументы Недели», со скидкой более чем 70%, вместе с эксклюзивными материалами, не вошедшими в полосы газеты. Получите премиум доступ к библиотеке интереснейших и популярных книг, а также архиву более чем 700 вышедших номеров БЕСПЛАТНО. В дополнение у вас появится возможность целый год пользоваться бесплатными юридическими консультациями наших экспертов.

Введите свой электронный адрес, после чего выберите любой удобный способ оплаты годовой подписки

Робот научился копировать эмоции человека. Насколько хорошо у него получается?

В 2020 году в испанском заведении Bar Baviera начал трудиться робот-официант Alexia, который движется по магнитной ленте на полу и разносит заказы. На самом деле, такие помощники уже не редкость — несколько лет назад робот-кассир имелся даже в московской сети ресторанов «Теремок». Роботизированные сотрудники могут выполнять полезную работу, но они до сих пор воспринимаются как бездушные железяки, с которыми невозможно наладить эмоциональный контакт. Инженеры со всего мира пытаются придать им человеческий вид и главной проблемой в этом деле является отсутствие у роботов реалистичной мимики. Ранее ученые уже показывали «эмоциональных» ассистентов, однако движения в их лицах все равно были резкими и пугали людей. Но недавно инженеры из города Нью-Йорк сделали прорыв в этом деле и представили робота, который обладает искусственным интеллектом и приличного качества мимикой. Давайте выясним, как работает их технология и посмотрим видео — заодно оценим способности робота.

Робот EVE, о котором пойдет речь в статье

Видео с роботом-официантом Alexia можно посмотреть на YouTube. Но сначала поговорим про робота, способного выражать эмоции.

Роботы с реалистичной мимикой

О новой технологии было рассказано на сайте Колумбийского университета. По словам профессора Хода Липсона (Hod Lipson), идея создания эмоционального робота пришла ему во время посещения продуктового магазина. На работающих в нем роботов была натянута рабочая одежда с бейджиками — владельцы магазина явно хотели сделать их максимально похожими на людей. Но все эти роботы смотрели на посетителей холодными глазами из пластика и их лица не выражали никаких эмоций. Исследователь подумал: если люди хотят максимально очеловечить роботов, зачем они не придают им способность выражать эмоции при помощи мимики?

Роботы-официанты бывают разными. На фото — робот BellaBo

На самом деле, инженеры из Нью-Йорка далеко не первые, кто захотел оснастить роботов мимикой. Например, в 2015 году дизайнер Дэвид Хэнсон (David Hanson) представил миру робота Софию, которая способна имитировать человеческие жесты и даже движения лица. Разработчик до сих пор занимается улучшением девушки-робота и надеется, что когда-нибудь она сможет полноценно взаимодействовать с людьми и работать в домах престарелых и других заведениях. В 2018 году она выучила 62 эмоции и получила ноги для ходьбы. София является первым в истории роботом, который официально является гражданином какой-либо страны.

Человекоподобный робот София

Лучший робот с эмоциями

Но давайте вернемся к роботу от Нью-Йоркских инженеров. Большой вклад в его создание внес студент Занвар Фарадж (Zanwar Faraj), который на первых порах обойтись роботов в виде бюста — создание торса и конечностей было отвлекло бы внимание от главной задачи. Он и его коллеги разработали бюст EVA, который способен выражать шесть основных эмоций человека при помощи небольших моторов под искусственной кожей. В число поддерживаемых эмоций вошли гнев, отвращение, страх, радость, печаль и удивление.

Эмоции робота EVA

Самая большая проблема при создании робота EVA заключалась в разработке системы, которая была бы достаточно компактной, чтобы поместиться в пределах человеческого черепа, но в то же время достаточно функциональной, чтобы воспроизводить широкий спектр эмоций, — отметил Занвар Фарадж.

На протяжении нескольких недель команда занималась креплением моторов к определенным точкам на коже, чтобы робот наконец-то смог улыбнуться. После этого они занялись созданием искусственного интеллекта, который будет управлять движениями лица. Если бы исследователи просто запрограммировали моторы включаться для отображения определенных эмоций — это было бы очень банально и даже не достойно нашего внимания. Вместо этого инженеры дали роботу посмотреть видео с самим собой, чтобы он понял, как работают «мышцы» его лица. После этого исследователи включили роботу видео с реальными людьми, чтобы он научился повторять их мимику. Результат проделанной работы вы можете оценить ниже.

Демонстрация возможностей робота EVA

Если вам интересны новости науки и техники, подпишитесь на наш канал в Яндекс.Дзен. Там вы найдете статьи, которые не были опубликованы на сайте!

Лично мне кажется, что мимика робота EVA все равно далека от идеала. Но стоит отметить, что она уже не настолько жуткая, как у роботов прошлых лет. То, что ученые работают в этом направлении это уже хорошо — возможно, когда-нибудь мы наконец увидим максимально похожих на людей роботов. В одной из предыдущих статей мы с вами уже размышляли на тему того, могут ли «бездушные» роботы ухаживать за пациентами больниц. Мы пришли к выводу, что на данный момент заботу со стороны роботов лучше совмещать с заботой от настоящих врачей. Но если роботы станут похожими на людей — почему бы полностью не предоставить часть медицинской работы им? Что вы думаете по этому поводу? Пишите в комментариях или нашем Telegram-чате.