Аликин Я.Д.*, Рукавицын В.В.
МГРИ, Onlytradespam@list.ru, МГРИ, Rukavitsynvv@mgri.ru
Аннотация
В работе поднимается вопрос проблемы изменения климата как одного из факторов глобальных проблем 21 века. Анализируются современные тенденции и перспективы использования ИИ для решения экологических задач. Рассматриваются успешные проекты, которые работают на сегодняшний день в компаниях мирового уровня. Особое внимание уделяется роли машинного обучения, анализу больших данных и автоматизированным системам наблюдения в создании устойчивых и инновационных решений для проблем экологии. Данная статья нацелена на проблемы изменения климата, которая требует комплексного подхода и объединений усилий со стороны всех стран мира.
Данная работа представляет обзор применения искусственного интеллекта (ИИ) в контроле за изменением климата. Проблема изменения климата является одной из наиболее острых и срочных проблем, стоящих перед человечеством. Использование искусственного интеллекта в этой борьбе становится все более актуальным и эффективным инструментом. Искусственный интеллект может быть использован для анализа огромных массивов данных об изменениях климата, обеспечивая более точные прогнозы и моделирование будущего. Благодаря этому ученым и экспертам будет легче принимать обоснованные решения и разрабатывать эффективные стратегии по сдерживанию изменения климата. Целью работы является выявление перспективы развития у исследования. Для выполнения поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить конкретные примеры успешных проектов, в которых применение ИИ позволяет эффективно справляться с вызовами, связанными с изменением климата. 2. Дать рекомендации по развитию применения ИИ в контроле за изменением климата.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, изменение климата, погода, прогнозирование.
Теория
Адаптация к климатическим изменениям - это стратегия, которая нацелена на подготовку общества к негативным последствиям изменений климата, которые уже происходят или которые предполагается, что произойдут в будущем. Подходы к адаптации могут включать в себя следующие меры:
- Разработка и внедрение планов чрезвычайных ситуаций и стратегий реагирования на стихийные бедствия, такие как наводнения, засухи, лесные пожары и др. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать огромные объемы информации от спутников, выявляя закономерности и тренды, которые остаются незамеченными для традиционных методов анализа.
- Укрепление инфраструктуры и защитных сооружений для предотвращения ущерба от природных катастроф, связанных с изменением климата. Примерами могут служить: повышение уровня защиты береговой линии, улучшение систем водоотведения, строительство зеленых инфраструктур и другие.
- Развитие и внедрение инновационных и адаптивных сельскохозяйственных методов, устойчивых к изменениям климата, таких как использование сортов растений, более устойчивых к неблагоприятным климатическим условиям.
Уменьшение углеродного следа включает в себя два ключевых аспекта: снижение выбросов парниковых газов и увеличение поглощения этих газов. Снижение выбросов парниковых газов можно достичь путем:
- Перехода к чистым источникам энергии, таким как солнечная, ветровая, гидроэнергетика и другие возобновляемые источники. На системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ОВиК) приходится значительное потребление энергии, до 40% от общего энергопотребления в зданиях. На сегодняшний день ИИ может управлять системами энергоснабжения, оптимизируя процессы, сокращая потребление энергии и интегрируя возобновляемые источники энергии. Компания Siemens использует искусственный интеллект для оптимизации работы энергетических систем и сетей, а также для разработки новых технологий и продуктов, способствующих снижению вредного воздействия на окружающую среду [7]. Лаборатория «ПРОСТОР» была основана в 2018 году как бизнес-подразделение Института Энергетических Систем (ИЭС) [6]. За время работы лаборатория реализовала более 200 проектов, таких как «РусГидро», «Шахтинская Газотурбинная Электростанция», «ИнтерРао», «Хуадянь- Тенинская ТЭЦ» и другие [1].
- ИИ может улучшить энергоэффективность, как пример, упростить процесс анализа данных об энергопотреблении зданий, транспорта и промышленности. IBM разрабатывает технологии искусственного интеллекта для улучшения энергоэффктивности в промышленных предприятиях. В ПАО «ФСК ЕЭС» запущен процесс развития магистральных электрических сетей на базе технологий искусственного интеллекта. В камеру дрона встроен тепловизор, позволяющий выявлять дефекты. Сам проект нацелен на увеличение надежности работы питания за счет дистанционного мониторинга и оперативного выявление проблем и их устранения.
- Городское планирование и управление инфраструктурой – это сложные задачи, требующие точности и эффективности. Сегодня на транспорт приходится четверть глобальных выбросов парниковых газов. DHL в коллаборации с IBM создали программу для улучшения глобальных операций компании. Актуальность проблемы является то, что DHL – неоспоримый лидер в морских и воздушных перевозках [2].
- Внедрение инновационных технологий и методов производства с низким уровнем выбросов парниковых газов. Tesla также активно использует искусственный интеллект для улучшения производственных процессов и оптимизации работы своих продуктов с целью сокращения выбросов CO2 [8]. AIRI (институт искусственного интеллекта) при поддержке Сбербанка разработал открытую библиотеку Eco4cast для снижения выбросов CO2 при обучении нейронных сетью [4]. Компания Google активно использует искусственный интеллект для оптимизации энергопотребления своих дата-центров, управления транспортом с целью снижения выбросов CO2 [5].
Увеличение поглощения парниковых газов можно осуществить путем:
- Защиты и восстановления лесов, поскольку деревья являются естественными углеродными складами. Сегодня в Германии существует и функционирует проект FutureForest. Он разрабатывает рекомендации, позволяющий защищать лес в соответствии с принципами устойчивого развития и сделать его менее восприимчивым к последствиям изменения климата, анализируя данные со спутников.
- Для автоматической фиксации пожара существует система «Лесохранитель». Он автоматически обнаруживает пожары, определяет координаты, и оповещает о пожаре, предоставляет систему учета и управления противопожарными силами и средствами с выдачей и контролем заданий и т.д. Пример изображения работы лесохранителя представлен на рисунке 1 [3].
МГРИ, Onlytradespam@list.ru, МГРИ, Rukavitsynvv@mgri.ru
Аннотация
В работе поднимается вопрос проблемы изменения климата как одного из факторов глобальных проблем 21 века. Анализируются современные тенденции и перспективы использования ИИ для решения экологических задач. Рассматриваются успешные проекты, которые работают на сегодняшний день в компаниях мирового уровня. Особое внимание уделяется роли машинного обучения, анализу больших данных и автоматизированным системам наблюдения в создании устойчивых и инновационных решений для проблем экологии. Данная статья нацелена на проблемы изменения климата, которая требует комплексного подхода и объединений усилий со стороны всех стран мира.
Данная работа представляет обзор применения искусственного интеллекта (ИИ) в контроле за изменением климата. Проблема изменения климата является одной из наиболее острых и срочных проблем, стоящих перед человечеством. Использование искусственного интеллекта в этой борьбе становится все более актуальным и эффективным инструментом. Искусственный интеллект может быть использован для анализа огромных массивов данных об изменениях климата, обеспечивая более точные прогнозы и моделирование будущего. Благодаря этому ученым и экспертам будет легче принимать обоснованные решения и разрабатывать эффективные стратегии по сдерживанию изменения климата. Целью работы является выявление перспективы развития у исследования. Для выполнения поставленной цели, необходимо решить следующие задачи:
1. Изучить конкретные примеры успешных проектов, в которых применение ИИ позволяет эффективно справляться с вызовами, связанными с изменением климата. 2. Дать рекомендации по развитию применения ИИ в контроле за изменением климата.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, изменение климата, погода, прогнозирование.
Теория
Адаптация к климатическим изменениям - это стратегия, которая нацелена на подготовку общества к негативным последствиям изменений климата, которые уже происходят или которые предполагается, что произойдут в будущем. Подходы к адаптации могут включать в себя следующие меры:
- Разработка и внедрение планов чрезвычайных ситуаций и стратегий реагирования на стихийные бедствия, такие как наводнения, засухи, лесные пожары и др. Алгоритмы машинного обучения способны обрабатывать огромные объемы информации от спутников, выявляя закономерности и тренды, которые остаются незамеченными для традиционных методов анализа.
- Укрепление инфраструктуры и защитных сооружений для предотвращения ущерба от природных катастроф, связанных с изменением климата. Примерами могут служить: повышение уровня защиты береговой линии, улучшение систем водоотведения, строительство зеленых инфраструктур и другие.
- Развитие и внедрение инновационных и адаптивных сельскохозяйственных методов, устойчивых к изменениям климата, таких как использование сортов растений, более устойчивых к неблагоприятным климатическим условиям.
Уменьшение углеродного следа включает в себя два ключевых аспекта: снижение выбросов парниковых газов и увеличение поглощения этих газов. Снижение выбросов парниковых газов можно достичь путем:
- Перехода к чистым источникам энергии, таким как солнечная, ветровая, гидроэнергетика и другие возобновляемые источники. На системы отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (ОВиК) приходится значительное потребление энергии, до 40% от общего энергопотребления в зданиях. На сегодняшний день ИИ может управлять системами энергоснабжения, оптимизируя процессы, сокращая потребление энергии и интегрируя возобновляемые источники энергии. Компания Siemens использует искусственный интеллект для оптимизации работы энергетических систем и сетей, а также для разработки новых технологий и продуктов, способствующих снижению вредного воздействия на окружающую среду [7]. Лаборатория «ПРОСТОР» была основана в 2018 году как бизнес-подразделение Института Энергетических Систем (ИЭС) [6]. За время работы лаборатория реализовала более 200 проектов, таких как «РусГидро», «Шахтинская Газотурбинная Электростанция», «ИнтерРао», «Хуадянь- Тенинская ТЭЦ» и другие [1].
- ИИ может улучшить энергоэффективность, как пример, упростить процесс анализа данных об энергопотреблении зданий, транспорта и промышленности. IBM разрабатывает технологии искусственного интеллекта для улучшения энергоэффктивности в промышленных предприятиях. В ПАО «ФСК ЕЭС» запущен процесс развития магистральных электрических сетей на базе технологий искусственного интеллекта. В камеру дрона встроен тепловизор, позволяющий выявлять дефекты. Сам проект нацелен на увеличение надежности работы питания за счет дистанционного мониторинга и оперативного выявление проблем и их устранения.
- Городское планирование и управление инфраструктурой – это сложные задачи, требующие точности и эффективности. Сегодня на транспорт приходится четверть глобальных выбросов парниковых газов. DHL в коллаборации с IBM создали программу для улучшения глобальных операций компании. Актуальность проблемы является то, что DHL – неоспоримый лидер в морских и воздушных перевозках [2].
- Внедрение инновационных технологий и методов производства с низким уровнем выбросов парниковых газов. Tesla также активно использует искусственный интеллект для улучшения производственных процессов и оптимизации работы своих продуктов с целью сокращения выбросов CO2 [8]. AIRI (институт искусственного интеллекта) при поддержке Сбербанка разработал открытую библиотеку Eco4cast для снижения выбросов CO2 при обучении нейронных сетью [4]. Компания Google активно использует искусственный интеллект для оптимизации энергопотребления своих дата-центров, управления транспортом с целью снижения выбросов CO2 [5].
Увеличение поглощения парниковых газов можно осуществить путем:
- Защиты и восстановления лесов, поскольку деревья являются естественными углеродными складами. Сегодня в Германии существует и функционирует проект FutureForest. Он разрабатывает рекомендации, позволяющий защищать лес в соответствии с принципами устойчивого развития и сделать его менее восприимчивым к последствиям изменения климата, анализируя данные со спутников.
- Для автоматической фиксации пожара существует система «Лесохранитель». Он автоматически обнаруживает пожары, определяет координаты, и оповещает о пожаре, предоставляет систему учета и управления противопожарными силами и средствами с выдачей и контролем заданий и т.д. Пример изображения работы лесохранителя представлен на рисунке 1 [3].
Учитывая вышеперечисленное, ниже приведу рекомендации для развития ИИ в борьбе за изменением климата.
1. Повышение осведомленности общества о проблемах изменения климата: ИИ может использоваться для создания образовательных и информационных ресурсов, а также для анализа данных и связывания информации о климатических изменениях, что поможет повысить осведомленность об экологических проблемах.
2. Сотрудничество и обмен знаниями: важно создать сеть обмена знаниями между специалистами в области ИИ и экологии, чтобы совместно разрабатывать новые решения и технологии для борьбы с изменением климата.
3. Выделение государственного бюджета для компаний на полное или частичное управление процессов ИИ. Разработка систем мониторинга с использованием ИИ позволяет следить за уровнем загрязнения воздуха, воды, почвы, а также контролировать лесные пожары и другие природные катастрофы.
4. Использование робототехники и автономных систем для обследования территорий, контроля состояния экосистем и мониторинга изменений климата на удаленных территориях, где человеческий доступ ограничен.
Выводы
В работе были рассмотрено применение ИИ в борьбе с изменением климата. Было проанализировано использование ИИ в контроле за изменением климата, а именно: прогноз и мониторинг изменения климата, оптимизация энергопотребления, улучшение энергоэффективности и оптимизация городской инфраструктуры. Рассмотрели примеры проектов, где уже используется ИИ и эффективно справляется с работой. Приведены рекомендации, необходимые для развития ИИ в борьбе с изменением климата
1. Повышение осведомленности общества о проблемах изменения климата: ИИ может использоваться для создания образовательных и информационных ресурсов, а также для анализа данных и связывания информации о климатических изменениях, что поможет повысить осведомленность об экологических проблемах.
2. Сотрудничество и обмен знаниями: важно создать сеть обмена знаниями между специалистами в области ИИ и экологии, чтобы совместно разрабатывать новые решения и технологии для борьбы с изменением климата.
3. Выделение государственного бюджета для компаний на полное или частичное управление процессов ИИ. Разработка систем мониторинга с использованием ИИ позволяет следить за уровнем загрязнения воздуха, воды, почвы, а также контролировать лесные пожары и другие природные катастрофы.
4. Использование робототехники и автономных систем для обследования территорий, контроля состояния экосистем и мониторинга изменений климата на удаленных территориях, где человеческий доступ ограничен.
Выводы
В работе были рассмотрено применение ИИ в борьбе с изменением климата. Было проанализировано использование ИИ в контроле за изменением климата, а именно: прогноз и мониторинг изменения климата, оптимизация энергопотребления, улучшение энергоэффективности и оптимизация городской инфраструктуры. Рассмотрели примеры проектов, где уже используется ИИ и эффективно справляется с работой. Приведены рекомендации, необходимые для развития ИИ в борьбе с изменением климата
Проект "Климат и экология" реализуется при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования Российской Федерации