Искусственный интеллект — ключевой фактор в борьбе с изменением климата и защите окружающей среды

Новое исследование, представленное в отчете Всемирного экономического форума (ВЭФ) «Использование искусственного интеллекта для Земли», показывает, что искусственный интеллект (ИИ) становится мощным инструментом для смягчения последствий изменения климата и решения экологических проблем. От повышения урожайности в сельском хозяйстве до защиты лесов и прогнозирования стихийных бедствий — ИИ позволяет анализировать данные в масштабах, недоступных человеку, и находить более эффективные решения.

Важность внедрения ИИ трудно переоценить на фоне усугубляющихся климатических изменений: число погодных катастроф растет, биоразнообразие сокращается, а текущие обязательства стран по Парижскому соглашению, вероятно, приведут к потеплению на 3°C к 2100 году. Технологии машинного и глубокого обучения, являющиеся подразделами ИИ, уже демонстрируют результаты. Например, в Индии они помогли увеличить урожай арахиса на 30%, а алгоритмы достигли 89–99% точности в выявлении атмосферных рек и тропических циклонов, улучшая прогнозы погоды.

«ИИ произведет революцию в этой области», — заявила Мария Уриарте, профессор экологии Колумбийского университета, получившая грант от программы Microsoft AI for Earth. Ее команда использует ИИ для анализа аэрофотоснимков лесов Пуэрто-Рико, пострадавших от урагана «Мария», чтобы понять, как меняется видовой состав деревьев. Это критически важно, поскольку поврежденные леса выделяют CO₂, а их восстановление замедляется, что усугубляет глобальное потепление.

Сферы применения ИИ обширны: от управления «умными» энергосетями с интеграцией возобновляемых источников и повышения энергоэффективности городов до мониторинга океанов, защиты дикой природы от браконьеров и развития устойчивого транспорта. Технология также помогает уточнять климатические модели, присваивая больший вес тем из них, прогнозы которых оказываются точнее.

Однако отчет ВЭФ предупреждает о шести категориях рисков, связанных с ИИ: проблемы производительности и безопасности, риски контроля, экономические, социальные и этические угрозы. Для их минимизации необходимы безопасность, объяснимость и прозрачность алгоритмов, а также тесное взаимодействие между государством, бизнесом и научным сообществом.