Искусственный интеллект поможет замедлить климатические изменения и адаптироваться к ним

Климат планеты меняется: повышаются среднегодовая температура, концентрация парниковых газов и уровень моря. Каждая страна разрабатывает свою стратегию, направленную как на митигацию (снижение последствий) этих негативных изменений, так и на адаптацию к ним. Бизнес тоже не остаётся в стороне, предлагая собственные решения для людей, компаний и государства. И многие из этих решений основаны на искусственном интеллекте (AI).

Так, на Дальнем Востоке России большую опасность представляют тайфуны — тропические циклоны, которые приходят с Тихого океана, принося с собой ураганный ветер и ливневые дожди. Из-за дестабилизации климата частота таких природных явлений может нарастать, и тем важнее точно предсказывать их приход, чтобы минимизировать ущерб для людей и инфраструктуры. Разработанная специалистами Сбера и Дальневосточного федерального университета модель AI-детекции тайфунов выявляет зародившиеся циклоны, позволяет отслеживать траекторию их движения, диагностирует их мощность и другие характеристики.

Более 40% всех глобальных выбросов CO₂, ответственных за изменение климата, генерирует энергетический сектор — прежде всего электростанции, работающие на угле и природном газе. Более широкое использование низкоуглеродной и возобновляемой энергии (атомная, гидро-, ветровая и солнечная генерация) могло бы кардинально снизить выбросы. Развивать возобновляемую энергетику в стране помогает "Реестр низкоуглеродной энергии" — созданная Сбером цифровая система добровольной сертификации, которая удостоверяет производство и потребление низкоуглеродной и возобновляемой энергии.

Одновременно растут и энергетические аппетиты искусственного интеллекта, поскольку для обучения AI-моделей требуется всё больше вычислительных мощностей. Чтобы сократить углеродный след от обучения моделей, в 2023 году Лабораторией ИИ Сбера совместно с учеными AIRI под эгидой инициативы "Ответственное потребление энергии" была разработана открытая библиотека Eco2AI для мониторинга углеродного следа моделей машинного обучения (ML) или любого кода на языке программирования Python, а также Институтом AIRI при участии Сбера была представлена открытая библиотека Eco4Cast для снижения выбросов углекислого газа при обучении нейронных сетей.
А как именно искусственный разум способствует устойчивому развитию, объяснит AI4PLANET — аудио- и видеоподкаст, впервые вышедший свет в рамках международной конференции AI Journey 2023. В подкаст вошли 8 тематических выпусков о том, как AI применяется для мониторинга и прогноза изменений климата, ускорения энергоперехода, сохранения биоразнообразия, развития умных городов, решения социальных задач и расширения творческих способностей.

Эти четыре ESG-проекта Сбера уже удостоены ряда премий. В том числе они стали лауреатами международного климатического конкурса "Зелёная Евразия", который помогает выявлять эффективные практики климатической митигации и адаптации. Эксперты отметили значимость таких решений для устойчивого развития России.

Последние комментарии

Андрей ОкнаСамара 19 сентября 2024 05:43 Жители выступили против появления завода по переработке вторичного алюминия в Кинеле

Два асвальтовых, силикатный, керамзитный. Со всех сторон душат, ещё эта беда. Конечно рождаемость будет меньше смертности при такой экологии. Путину доложили, а менять ни чего не хотят!!!!

Other Game 09 августа 2024 10:35 Ущерб от вывода в частную собственность лесов Самары оценили в 50 млрд рублей

Ну тут очевидно что права граждан нарушены и целостность зелёной зоны, все правильно с этим нужно бороться

Teil Spiner 16 июля 2023 02:45 Ихтиофауне Саратовского водохранилища угрожает фибросаркома

Как можно вирусное заболевание исследовать бактериологическим способом?🙈

Василий Михайлов 06 декабря 2022 17:37 Парк им. 60-летия Советской власти включили в зеленый пояс Самары

Можно узнать фамилии тех 129

Фото на сайте

Все фотогалереи

Новости раздела

Все новости
Архив
Пн Вт Ср Чт Пт Сб Вс
30 1 2 3 4 5 6
7 8 9 10 11 12 13
14 15 16 17 18 19 20
21 22 23 24 25 26 27
28 29 30 31 1 2 3