인공 지능은 환경에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 모두 미칠 수 있습니다. 공장 효율성을 높이고 에너지 비용을 줄이는 것 외에도 인공 지능 교육에는 많은 에너지가 필요합니다. 오늘은 환경을 위한 인공 지능에 대한 포스팅을 하겠습니다.
서론
자연 생태계는 우리 지구를 구성하고 인간은 그 일부입니다. 이 생태계와 지구의 생명 유지 능력 없이는 인간이 더 이상 존재하지 않을 가능성이 매우 높습니다. 인간은 이 행성에 살고 있기 때문에 그것을 돌볼 자연환경에 빚지고 있습니다. 폐기물 처리, 천연 자원 사용 및 사업 운영과 관련하여 환경 보호에는 사회적 책임도 포함됩니다. 인간은 사회적 책임의 모든 측면을 직접 통제할 수는 없지만 일부 측면에 간접적으로 영향을 미칠 수 있습니다. 기후 변화에 대처하기 위해 인공 지능을 사용하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 기후 변화, 생물 다양성 및 보존, 건강한 해양, 수질 보안, 깨끗한 공기, 날씨 및 재해 관리, 전기 자동차 사용, 스마트 농업 및 식품 시스템 등 광범위한 응용 분야가 있습니다. 결과적으로 AI 애플리케이션은 에너지 효율적인 건물 설계를 개선하고 전력 저장을 개선하며 필요할 때 그리드에 태양광 및 풍력을 공급하여 재생 에너지 사용을 늘릴 수 있습니다. PricewaterhouseCoopers for Microsoft의 최근 연구에 따르면 이 기술은 2030년까지 전 세계 온실 가스 배출량을 4%까지 줄일 수 있습니다. 그러나 에너지 소비 측면에서 AI, 알고리즘 및 대량의 데이터 처리에 대한 우려가 있습니다.
AI가 어떻게 환경을 도울 수 있습니까?
AI에 대한 다방향 접근 방식은 여러 분야에서 환경에 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능 시대에 농업은 일기 예보, 재난 경보, 개선된 에너지 관리 일정을 수신하고 농업 수확량을 확인할 수 있습니다. 더 작은 규모에서는 AI를 사용하여 가정에서 에너지 사용을 줄이는 데 도움을 줍니다. 사용하지 않을 때 조명을 자동으로 끄거나 필요할 때 전기 자동차의 전력을 그리드로 다시 보냅니다. 인공 지능(AI)은 역사적인 순간을 경험하고 있습니다. 빅 데이터, 하드웨어 발전, AI 알고리즘 및 업계와 신생 기업이 훨씬 더 낮은 장벽으로 시장에 진입할 수 있도록 하는 도구를 통합하고 있습니다. 인공 지능은 실험실에서 일상생활로, 도시 탐색에서 차량 공유 서비스로, 에너지 네트워크에서 온라인 쇼핑으로 이동하고 있습니다.
자율 및 연결 기능을 갖춘 전기 자동차
향후 몇 년, 수십 년 동안 AI가 안내하는 자율 주행 차량(AV)은 주문형 모빌리티로의 전환을 가능하게 할 것입니다. 경로 및 교통 최적화, 에코 드라이빙 알고리즘, 재프로그래밍된 교통 패턴 및 자율 승차 공유 서비스는 모두 도시 교통의 온실 가스를 크게 줄이는 데 기여할 수 있습니다. 진정한 이득은 AV 함대를 전기화함으로써 달성될 것입니다. 전기 자동차가 환경 친화적이라는 여러 연구 결과가 있습니다. 가솔린과 디젤 자동차에 비해 전기 자동차는 온실 가스와 대기 오염 물질을 적게 배출합니다. 생산과 전력 생산을 고려하여 온실 가스와 대기 오염 물질을 적게 배출합니다. 도로에서 전기 자동차를 사용하면 평균 150만 그램의 CO2 배출량을 줄일 수 있습니다. 그러나 EV는 배터리가 필요합니다. 고급 인공 지능도 이 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 또 다른 성장 시장은 배터리의 재사용 및 재활용입니다. 과학자들은 전기 저장과 같은 신기술에서 중고 배터리를 재사용하는 방법을 연구하고 있습니다. 언젠가 우리는 가정에서 배터리를 사용하여 우리 자신의 에너지를 저장할 수 있을 것입니다. 이러한 기회는 평생 동안 배터리 제조로 인한 지구 피해를 줄일 것입니다.
인공 지능 및 재해 관리
AI를 사용하면 구호 작전을 지시하고 최적의 대피를 제공하며 매년 수억 명은 아니더라도 수천만 명의 사람들을 도울 수 있는 물품을 제공함으로써 재난 복원력을 크게 향상시킬 수 있습니다. 극복해야 할 장애물에도 불구하고 올바른 양의 협력과 협업을 통해 더 밝은 미래를 이룰 수 있습니다. 위성 사진을 분석하고 보는 사진 식별 및 탐지와 같은 인공 지능 도구를 사용하면 피해 분석에 매우 유용할 수 있습니다. 수동으로 사진을 정렬하려면 몇 달이 걸리겠지만 빠르고 효율적으로 할 수 있습니다. 감정 분석에 대한 소셜 미디어의 영향. 뉴스는 오늘날 소셜 미디어 플랫폼을 통해 널리 퍼집니다. 가장 실행 가능한 정보는 비극 중에 소셜 미디어 사용자가 제공합니다. AI를 사용하면 Twitter, Instagram, YouTube와 같은 플랫폼에서 실시간 사진과 댓글을 분석하고 인증할 수 있습니다. 이러한 중요한 통계에 액세스할 수 있으므로 현장 작업자는 위기 지점에 더 일찍 도착하여 도움이 필요한 사람들에게 도움을 줄 수 있습니다. 이 정보는 구조 팀이 희생자를 식별하고 찾는 데 걸리는 시간을 최적화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능을 사용하여 자연 재해를 예측하면 수백만 명의 생명을 구할 수 있습니다. 또한 Ai로 구동되는 시스템에서 평가한 정보는 홍수, 지진, 쓰나미와 같은 자연재해의 규모와 패턴에 대한 통찰력을 제공하여 대비 및 대응을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
인공지능을 이용한 농사
정밀 농업은 농부들이 더 적은 자원으로 더 많은 작물을 재배할 수 있도록 도와주는 농장 관리 기술입니다. AI로 구동되는 정밀 농업은 앞으로 몇 년 안에 거대한 시장이 될 수 있습니다. 정밀 농업을 사용하여 농부는 최고의 토양 관리 기술, 가변 비율 기술 및 데이터 관리 관행을 사용하여 수확량을 최대화하고 비용을 최소화할 수 있습니다. 인공 지능은 농부들이 현장에서 수집한 실시간 데이터를 기반으로 관개, 비료 또는 살충제 살포가 필요한 지역을 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또한 수직 농업은 적은 자원을 사용하면서 식량 생산을 늘리는 효율적인 방법일 수 있습니다. 결과적으로 제초제 사용이 감소하고 수확 품질이 향상되며 수익이 증가하고 비용이 절감됩니다.
인공 지능은 농업 생산 절차를 최적화합니다
농업에 종사하는 농촌 인구는 일반적으로 극심한 빈곤에 가장 취약합니다. 기술 교육을 제공하고 농작물 생산을 늘림으로써 인공 지능은 작업 조건을 개선하고 농업을 현대화하여 취약한 인구를 보호하고 경제적 이동성을 높일 수 있습니다. 작물 수확 로봇과 AI로 강화된 드론을 포함한 Agritech는 농업을 혁신하고 생산성과 작업자 안전을 향상시키고 있습니다. 로봇 제초제를 사용하면 안전하고 효과적인 방식으로 제초제를 공급할 수 있어 인간이 독성 제초제와 접촉하지 않도록 할 수 있습니다.
미래의 식량 안보
미래에는 인공 지능이 개선되고 더 보편화되며 결국 더 접근하기 쉽고 저렴해지고 저렴해질 것입니다. 이 기술의 급속한 발전과 식량 안보를 위한 AI 구현에 비추어 볼 때 기아의 종식은 그 어느 때보다 가까워졌습니다.
결론
자연에 봉사하는 것은 우리의 책임이며 IT 및 AI 산업에 종사하는 모든 사람들에게 어필하고 싶습니다. 매주 우리는 환경 문제에 대해 논의해야 합니다. 환경을 위한 인공지능 연구를 하기 위해 오픈소스 사회를 결성하고 있습니다. 이 훌륭한 인도주의적 노력에 동참해 주십시오. 우리가 혜택을 받은 미래는 반드시 갚아야 합니다.
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