Dünya için yapay zekadan yararlanma fırsatını sergiliyoruz. Burada, bu gezegenin zorluklarını ele almak için tanımlanan “oyunun kurallarını değiştiren” AI uygulamalarının sekizini özetliyoruz:
1. Otonom ve bağlantılı elektrikli araçlar
Yapay zeka güdümlü otonom araçlar (AV’ler), önümüzdeki yıllar ve on yıllar boyunca talep üzerine mobiliteye geçişi sağlayacak. Şehir içi ulaşım için önemli sera gazı azaltımları, rota ve trafik optimizasyonu, eko-sürüş algoritmaları, arabaların trafiğe programlanmış “müfreze edilmesi” ve otonom sürüş paylaşım hizmetleri aracılığıyla açılabilir. Elektrikli AV filoları, gerçek kazançlar sağlamak için kritik öneme sahip olacak.
2. Dağıtılmış enerji ızgaraları
Yapay zeka, dağıtılmış bir şebekede yenilenebilir enerji talebinin ve arzının öngörülebilirliğini artırabilir, enerji depolamayı, verimliliği ve yük yönetimini iyileştirebilir, yenilenebilir enerjilerin entegrasyonuna ve güvenilirliğine yardımcı olabilir ve dinamik fiyatlandırma ve ticareti etkinleştirerek pazar teşvikleri oluşturabilir.
3. Akıllı tarım ve gıda sistemleri
Yapay zeka destekli tarım, mahsul hastalıklarının ve sorunlarının erken tespitine izin vermek, hayvancılık için zamanlı beslenme sağlamak ve genel olarak arz ve talebe göre tarımsal girdileri ve getirileri optimize etmek için robotik aracılığıyla otomatik veri toplama, karar verme ve düzeltici eylemleri içerir. Bu, tarım endüstrisinin kaynak verimliliğini artırmayı, önemli ekosistemlere zarar veren su, gübre ve pestisit kullanımını azaltmayı ve aşırı iklim koşullarına karşı dayanıklılığı artırmayı vaat ediyor.
4. Yeni nesil hava ve iklim tahmini
Hava tahminini temelde dönüştürmek ve iklim değişikliğinin etkilerini anlamamızı geliştirmek için AI kullanan yeni bir “İklim Bilişimi” alanı çiçek açıyor. Bu alan geleneksel olarak yüksek performanslı enerji yoğun bilgi işlem gerektirir, ancak derin öğrenme ağları, bilgisayarların çok daha hızlı çalışmasına ve hesaplamalara ‘gerçek dünya’ sisteminin daha fazla karmaşıklığını dahil etmesine izin verebilir.
On yıldan biraz daha uzun bir süre içinde, yapay zekadaki hesaplama gücü ve ilerlemeler, ev bilgisayarlarının günümüzün süper bilgisayarları kadar güce sahip olmasını sağlayarak araştırma maliyetini düşürür, bilimsel üretkenliği artırır ve keşifleri hızlandırır. Yapay zeka teknikleri ayrıca modellerdeki önyargıları düzeltmeye, veri bozulmasını önlemek için en alakalı verileri çıkarmaya, aşırı olayları tahmin etmeye ve etki modellemesi için kullanılmasına yardımcı olabilir.
5. Akıllı afet müdahalesi
AI, güvenlik açıklarını araştırmak ve afet hazırlığını geliştirmek, erken uyarı sağlamak ve acil durum bilgi yeteneklerinin koordinasyonu yoluyla müdahaleye öncelik vermek için bir bölgedeki hava olayları ve afetlerin simülasyonlarını ve gerçek zamanlı verilerini (sosyal medya verileri dahil) analiz edebilir. AlphaGo gibi oyunlarda en iyi hareketi belirlemek için yapay zekanın şu anda kullanılmakta olduğu yönteme benzer şekilde, bir gün optimum müdahale stratejilerini belirlemek için derin pekiştirmeli öğrenme, felaket simülasyonlarına entegre edilebilir.
6. Yapay zeka tarafından tasarlanmış akıllı, bağlantılı ve yaşanabilir şehirler
Yapay zeka, artırılmış ve sanal gerçeklik (AR ve VR) ile birlikte imar yasalarının, inşaat yönetmeliklerinin ve taşkın yataklarının oluşturulmasını simüle etmek ve otomatikleştirmek için kullanılabilir. Enerji, su tüketimi ve kullanılabilirliği, trafik akışı, insan akışı ve hava durumu ile ilgili gerçek zamanlı şehir genelindeki veriler, kentsel sürdürülebilirliği optimize etmek için bir “kentsel gösterge panosu” oluşturabilir.
7. Şeffaf bir dijital Dünya
Gezegen için gerçek zamanlı, açık API, yapay zeka destekli, dijital jeo-uzamsal gösterge panosu, çevre sistemlerinin yasadışı ormansızlaşma, su çıkarma, balıkçılık ve kaçak avlanma ile mücadeleden daha önce hiç mümkün olmayan bir ölçekte ve hızda izlenmesini, modellenmesini ve yönetilmesini sağlayacaktır hava kirliliği, doğal afet müdahalesi ve akıllı tarıma.
Bilim Haberleri ve Daha Fazlası İçin Takipte Kalın…
8. Yer bilimleri atılımları için pekiştirmeli öğrenme
Girdi verisi gerektirmeyen, önemli ölçüde daha az hesaplama gücü gerektirmeyen ve evrimsel benzeri yapay zekanın kendisinden öğrendiği bu yeni ortaya çıkan yapay zeka tekniği, yakında doğal bilimlerde gerçek dünya sorunlarına uygulanmasını sağlayacak şekilde gelişebilir. İklim bilimi, malzeme bilimi, biyoloji ve diğer alanlardan, bilimsel ilerleme ve keşif için pekiştirmeli öğrenmeyi uygulamak üzere kodlanabilen sistemleri belirlemek için Dünya bilimcileriyle işbirliği yapmak hayati önem taşımaktadır. Örneğin, DeepMind kurucu ortağı Demis Hassabis, malzeme biliminde AlphaGo Zero’nun bir soyundan gelenlerin, inanılmaz derecede verimli enerji sistemlerine izin veren varsayımsal bir madde olan oda sıcaklığında bir süperiletken aramak için kullanılabileceğini öne sürdü.