डीपमाइंड विंड प्रिडिक्शन: 4 तरीके ए.आई. अभी पर्यावरण को बचा रहा है

पृथ्वी पर मानव गतिविधि ने पृथ्वी की जलवायु को गुप्त रूप से प्रभावित किया है, जिसके कारण पूरे देश पिघल गए हैं, पशु विलुप्त हो रहे हैं, और संभवतः बादलों के गायब होने की संभावना है। लेकिन इस बात की संभावना है कि जलवायु परिवर्तन की गंभीरता को कम किया जा सकता है, यदि हम तेजी से कार्य करते हैं और किसी अन्य मानव आविष्कार, कृत्रिम बुद्धिमत्ता का लाभ उठाते हैं।

गूगल के लंदन स्थित, ए.आई. दीपइंड ने इस सप्ताह अपनी सबसे हालिया उपलब्धि की घोषणा की, पवन ऊर्जा को पावर ग्रिड के लिए और अधिक मूल्यवान बनाने में मदद करने के लिए मशीन लर्निंग का उपयोग किया। कंपनी का एल्गोरिदम यह अनुमान लगाने में सक्षम था कि उसकी पवन टर्बाइन कितनी बिजली 36 घंटे पहले उत्पन्न करेगी, कंपनी एक ब्लॉग पोस्ट में बताती है। यह पवन खेतों को बिजली की मांग को पूरा करने के लिए बिजली की सटीक मात्रा में वितरण की अनुमति देगा।

दीपमिन्द ने अपना ए.आई. मिडवेस्ट में पवन ऊर्जा क्षमता के 700 मेगावाट तक। एल्गोरिदम को बिजली उत्पादन की भविष्यवाणी करने के लिए मौसम के पूर्वानुमान और पिछले टरबाइन डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। Google ने कहा कि उसके प्रयास से इन पवन खेतों का मूल्य "20 प्रतिशत" बढ़ गया।

पवन-चारे को डेटा-संचालित निर्णय लेने की क्षमता प्रदान करना कोयला और जीवाश्म ईंधन पर निर्भरता को कम करने की दिशा में एक छोटा कदम है। A.I. वैज्ञानिकों, किसानों, और इंजीनियरों को जलवायु परिवर्तन के प्रभावों की बेहतर समझ देने की बड़ी क्षमता है, और एक आँख की झपकी में डेटा के विशाल सेट को संसाधित करता है। यह ऐसे पैटर्न को प्रदर्शित कर सकता है जहां मानव पहली बार केवल गिने हुए नंबर देखता है, और यह सटीक जानकारी दे सकता है कि वैज्ञानिकों को निर्णायक रूप से कार्य करने की आवश्यकता है।

ब्रूकिंग्स इंस्टीट्यूशन और वर्ल्ड इकोनॉमिक फोरम दोनों ने प्रकाशित किया कि कैसे ए.आई. हाल ही में जलवायु परिवर्तन के बढ़ते प्रभावों को कम करने के लिए दोहन किया जा सकता है, और उनमें से कई पहले ही एक हद तक लागू हो चुके हैं।

4. मौसम के पूर्वानुमान का बड़ा डेटा सौर पैनलों को अधिक लुभावनी बनाते हैं

Google की घोषणा स्मार्ट ऊर्जा वितरण की शुरुआत है जो वैश्विक पावर ग्रिड में पवन और सौर खेतों को बड़ा खिलाड़ी बनाएगी। व्यापक रूप से उपलब्ध मौसम पूर्वानुमान डेटा का उपयोग यह अनुमान लगाने के लिए किया जा सकता है कि किसी भी दिन कितनी हवा बहेगी और कितनी धूप निकलेगी।

डीपमाइंड इस बात का एक उदाहरण है कि इसका उपयोग पवन फार्मों के लिए कैसे किया जा सकता है और डेविड विक्टर, एनर्जी एंड क्लाइमेट पर क्रॉस-ब्रूकिंग्स इनिशिएटिव के सह-अध्यक्ष, इसका एक उदाहरण प्रदान करता है कि इसका उपयोग सौर ऊर्जा के लिए कैसे किया जा सकता है।

"बेहतर दिन-आगे और घंटे-भविष्यवाणियां बताती हैं कि बादल और अन्य मौसम संरचनाएं सौर उत्पादन को कैसे प्रभावित करती हैं," वे लिखते हैं। "बेहतर पूर्वानुमान सौर जनरेटर के लिए बिजली के बाजारों में भाग लेना आसान और अधिक आकर्षक बना सकते हैं।"

3. क्लाइमेट मॉडलिंग ऑफर बेहद लंबी अवधि के पूर्वानुमान

मौसम और जलवायु वैज्ञानिक लगातार इस बात का डेटा एकत्र कर रहे हैं कि पृथ्वी के बदलते मौसम से क्या हो रहा है और क्या प्रभावित होगा। ओजोन परत की स्थिति, समुद्र का बढ़ता स्तर और दुनिया के महासागरों का तापमान सभी श्रमसाध्य रूप से ट्रैक और प्रकाशित होते हैं। A.I. इन आंकड़ों को ले सकते हैं और उन्हें उपकरणों में बदल सकते हैं।

मशीन लर्निंग एल्गोरिदम संख्याओं को फीड करते हैं, और उन एल्गोरिदम के पास जितना अधिक डेटा होता है, उतनी अधिक भविष्यवाणियां की जा सकती हैं और अधिक छिपे हुए पैटर्न का पता लगाया जा सकता है। आज उपलब्ध जलवायु डेटा को एकजुट करने से वैज्ञानिकों, इंजीनियरों और रोजमर्रा के लोगों को यह पता चल सकता है कि जलवायु परिवर्तन को धीमा करने के लिए सबसे पहले लोगों को क्या करना चाहिए।

डब्ल्यूईएफ की रिपोर्ट में कहा गया है कि ए.आई. डेटा के मॉडल बनाने में विशेषज्ञों की मदद ली जा सकती है जो अभी सर्वोच्च प्राथमिकता है और नागरिकों को यह समझने की बेहतर समझ है कि जलवायु परिवर्तन कितना बुरा है।

"डेटासेट्स ने उच्च उच्च प्रदर्शन कंप्यूटिंग शक्ति की मांग की है और वैज्ञानिक और निर्णय लेने वाले समुदायों के लिए पहुंच और प्रयोज्य को सीमित किया है," डब्ल्यूईएफ बताता है। "A.I. मौसम और जलवायु मॉडलिंग, दोनों के प्रदर्शन को बढ़ाने और निर्णय लेने के लिए इसे और अधिक सुलभ और उपयोगी बनाने के लिए, इन चुनौतियों को हल कर सकते हैं। ”

3. रियल-टाइम क्रॉप डेटा भविष्य के किसानों को सूचित करेगा

स्वायत्त कृषि को लाने के लिए लगभग अंतहीन मात्रा में संख्याओं के माध्यम से पार्स करने की अविश्वसनीय क्षमता का उपयोग किया जा सकता है। भूगर्भीय डेटा एल्गोरिदम को बता सकता है कि किसी भी क्षेत्र में क्या उगाया जा सकता है और विकास के दौरान किसी भी मुद्दे का पता लगाने के लिए वास्तविक समय के फसल डेटा एकत्र किए जा सकते हैं।

खेती उद्योग में पहले से ही मशीनों का प्रभुत्व है और यह एक दिन पूरी तरह से मशीनों द्वारा चलाया जा सकता है। इन रोबोटों को एक मशीन लर्निंग एल्गोरिदम द्वारा निर्देशित किया जा सकता है जो मिट्टी, पौधे के स्वास्थ्य और मौसम के आंकड़ों पर लगातार जांच कर रहे हैं।

इसके लिए वाहन स्वायत्तता और डेटा के एक टन के समन्वय में भारी सुधार की आवश्यकता होगी। लेकिन WEF कहता है कि पूरी तरह से स्वायत्त खेतों दूर नहीं है।

"A.I. यह बताता है कि खेतों को पूरी तरह से स्वायत्त बनने में सक्षम बनाया जा सकता है। "किसान विभिन्न फसलों को सहानुभूतिपूर्वक विकसित करने में सक्षम हो सकते हैं, एआई का उपयोग स्पॉट करने या समस्याओं की भविष्यवाणी करने और रोबोट के साथ उचित सुधारात्मक कार्रवाई करने के लिए"

1. शुष्क क्षेत्रों में पानी की दुर्लभ आपूर्ति की रक्षा करना

जलवायु परिवर्तन के चरम मौसम ने लंबे समय तक रहने वाले सूखे और जंगल की आग को प्रभावित किया है। यह सुनिश्चित करना कि इन मानव निर्मित आपदाओं से प्रभावित समुदायों के पास पर्याप्त ताजे पानी महत्वपूर्ण है और ए.आई. ऐसा हो सकता है।

इंटरनेट से जुड़े घर के पानी के मीटर के डेटा का उपयोग करते हुए, एल्गोरिदम यह पता लगा सकता है कि दुनिया के किन हिस्सों को सबसे अधिक संसाधनों की आवश्यकता है। सिस्टम तब सूखे के दौर से गुजरने वाले क्षेत्रों में अधिक पानी को पुनर्निर्देशित कर सकता है ताकि संसाधनों की तैनाती की जा सके जहां हमें उनकी सबसे ज्यादा जरूरत है।

WEF ने सुझाव दिया कि घरों से डेटा एकत्र करने के लिए IOT तकनीक को मर्ज करके, उस डेटा को प्रोसेस करने के लिए मशीन लर्निंग और जल संसाधनों को विकेन्द्रीकृत करने के लिए ब्लॉकचेन टेक द्वारा महसूस किया जा सकता है।