Изкуствен интелект на помощ

Текстът е публикуван в бр. 7 (35) на сп. Business Global

Встрани от финансовите и социалните ползи от приложенията с изкуствен интелект, технологията е напът да революционизира и екологичната устойчивост, пише интернет изданието Infomineo. Едно от най-сериозните предизвикателства пред екологичната устойчивост е разбирането как работи екосистемата, като се имат предвид броят и сложността на взаимодействията в нея. Проблемът е, че количеството информация се оказва твърде голямо, за да бъде анализирано от човешкия мозък или чрез традиционните статистически инструменти. 

Но съвременните технологии могат да дадат яснота за въздействието на човека върху екосистемата, и обратното. Основният принцип е следният – сензори осигуряват събирането на огромни количества данни, а изкуственият интелект помага за анализирането им и създава модели, с които експертите могат да се ориентират в сложната среда и да вземат бързи решения при несигурни или променящи се явления.

Технологии като изкуствения интелект (AI) и Интернет на нещата (IoT, свързани помежду си устройства) могат да ускорят прогреса в много области на екологията и изследвания за биоразнообразието, както и да послужат за управление на околната среда и екосистемите.

Данни за биоразнообразието

Само един пример е достатъчен – дигитални камери със сензор за движение дават възможност за евтин и широко разпространен начин за събиране на данни за биоразнообразието. Анализирането на изображенията отнема време, но скорошна публикация в сп. Proceedings of the National Academy of Sciences показва, че AI успешно е идентифицирал 99,3% от 3,2 млн. снимки на животни при ниво от 96,6% при анализирането от хора. Авторите на изследването смятат, че „автоматизираното, точно и икономично събиране на данни може да ускори трансформацията на много дисциплини – от екологията, зоологията, опазването на околната среда и етологията, в базирани на големи данни науки“.

Дронове, екипирани с AI технологии, могат да се използват за борба с обезлесяването и бракониерството. Например WWF в Кения получи $5 млн. субсидия, за да използва дронове, с които да следи наличието и движението на бракониерите в парка „Масаи“.


Управление на водите

Използването на AI в управлението на водите все още е с ограничено приложение, но в практиката все повече се използват алгоритми за машинно научаване. Например Центърът за устойчиво развитие и адаптация към климатичните промени на ЮНЕСКО използва AI и статистическо моделиране, за да подобри качеството на събираните през определени интервали данни за наблюдение на околната среда в Сърбия. Друга разновидност на изкуствения интелект, т.нар. дълбоко научаване (deep learning), може да се използва като инструмент за прогнозиране и за отдалечено следене, като по този начин сериозно се намалява рискът от екокатастрофи. Например в Германия е разработено приложение за управление на водите, което дава прогнози за нивата на реките Рейн и Дунав и свързаните с тях водоизточници. 

Използването на IoT, машинно самообучение и блокчейн технологии могат да подобрят и управлението на водите в градовете. Умните системи, които използват базиран на IoT подход, набират скорост в управлението на комуналните услуги за доставка и пречистване на вода. Все повече градове развиват сложни системи, съставени от мрежа от устройства като умни водомери, сензори, които записват данни за качеството и количеството преминала през тръбите вода. Комуникационни устройства изпращат данните в облачни сървъри, за да бъдат обработвани бързо. Така компанията доставчик веднага разбира, ако някъде има проблем в качеството на водата, както и точно къде в системата има аварии и дали отчитането на употребените количества е коректно.

Предотвратяване на бедствия

От десетилетия се развиват и изпробват най-различни концепции и прототипи на модели за намаляване на риска от катастрофи. Но досега те са се фокусирали основно върху фазите на реагиране и спасяване. Сега изкуственият интелект разширява възможностите. Градската управа на Сендай, Япония, развива заедно с частни компании система за предупреждение за цунами, като използва AI и блокчейн технология. Тя използва дронове, изпраща предупреждения по мобилни телефони и радиостанции и с помощта на софтуер за разпознаване на лица идентифицира оцелелите, като например хора, отнесени от вълните в превозни средства.

Климатични промени

В момента се изпробва капацитетът на различни иновативни системи за моделиране с цел точно прогнозиране на сушата. Някои от тези модели са базирани на изкуствени невронни мрежи (ANN), адаптивни невронно базирани системи за размита логика (ANFIS), генетично програмиране (GP) и машини с поддържащи вектори (SVM). Засега основен проблем за използването на AI за управление на сушата е липсата на достатъчно обем от данни, необходими за проектиране на модели, които могат да правят надеждни прогнози.

По принцип проучването на климата и идентифицирането на зони с висок риск изискват големи количества данни, вариращи от изображения до данни, събрани от сензори. Алгоритмите за машинно обучение могат да помогнат за смекчаване и управление на ефектите от изменението на климата, като подобряват точността на глобалните климатични модели и прогнози. Например екстремни метеорологични събития като горски пожари и урагани могат да бъдат предвидени чрез анализиране на данни от сателитни изображения и данни от метеорологични станции в реално време. Ново изследване показва, че изкуственият интелект и невронните мрежи могат да се справят и с по-сложни, но по-малки по мащаб метеорологични явления, като конвективното образуване на облаци. По този начин може да се допринесе за намаляване на елемента на несигурност, типичен за съществуващите климатични модели.

В крайна сметка AI ще допринесе за повишаването на точността на прогнозите за глобалния климат. А това ще помогне и при управлението на риска и смекчаването на ефекта от катастрофални метеорологични събития като торнадо, урагани и бури, които се очаква да станат по-чести и тежки в бъдеще.

Въздействие върху селското стопанство

И говорейки за природата, решенията, базирани на изкуствен интелект, могат да подобрят въздействието на земеделието и ефективността в селскостопанския сектор в дейности като добив на култури, напояване, анализ на съдържанието на почвата, мониторинг на културите, плевене и създаване на нови култури. Базираните на изкуствен интелект технологични решения могат да подобрят изцяло ефективността на ресурсите в сектора. Те могат да допринесат за намаляване на използването на земя, вода, торове и пестициди, като в същото време да подобряват качеството на продукцията и да осигурят по-бързо пускане на пазара на произведената продукция.

Комбинацията от дронове, камери и сензори заедно с AI се използва и в момента за сканиране на насаждения и откриване на вредители, както и идентифициране на райони, които са  слабо или прекомерно напоявани. Това дава възможност за по-бърза намеса от страна на стопаните, като в същото време елиминира необходимостта от използването на хеликоптери за наблюдение на полетата – скъпа и замърсяваща природата техника. Селскостопански роботи и дронове помагат при полевите инспекции и дават възможност за ранно откриване на болести по културите. Така борбата с вредителите е по-ефективна, а с по-малкото използване на пестициди и храната е по-безопасна. Контролът на плевелите може да бъде значително подобрен чрез работещи със слънчева енергия роботи, които с помощта на AI разпознават плевелите и ги изваждат механично, без използване на хербициди. 

Подобни разработки и готови решения дават на фермерите иновативни системи за наблюдение, измерване и анализ на техните стопанства, като така те управляват по-добре ресурсите си и намаляват въздействието от човешката дейност върху околната среда. А което е добре за природата, в крайна сметка е добре и за човека.

---

Можете да намерите Business Global в пунктовете на Inmedio в моловете, в големите търговски вериги, в повечето от веригите бензиностанции, както и в централните пунктове за разпространение на печатни издания. Приятно четене!