人工知能が世界を救うのに役立つ3つの方法

NASAの地球による画像NASAの地球による画像

コンピュータがよりスマートになるにつれて、科学者は環境保護のために新しい方法を模索しています。

人工知能を考えるとき、頭に浮かぶ可能性が高い最初のイメージは、人間のように歩き、話し、感情を感じる感情的なロボットの1つです。 しかし、ほぼすべての科学で流行しているAIの種類は異種です。 これは機械学習として知られており、近代的な技術によって生成する膨大な量のデータ(「大きなデータ」とも呼ばれます)をソートするタスクの中で、コンピュータの参加を中心に展開しています。

地下帯水帯、温暖な気候や動物の移動など、地球の様々なシステムの監視から膨大な量の情報を生成してきた環境科学では、機械学習が最も有益なものとなっています。 コンピューティングの持続可能性と呼ばれるこの比較的新しい分野では、環境について収集されたデータとコンピュータの能力を組み合わせて、地球の未来を予測し予測するためのプロジェクトが盛んに行われています。 これは、変化する世界で生きて生きるための計画を立てるのに役立つので、科学者や政策立案者にとって有益です。 ここではちょっと見ています。

鳥と象のために

コーネル大学は、この新しいフロンティアで道をリードしているようです。 計算機サステナビリティ研究所その研究所の頭部、Carla P. Gomesも計算の持続可能性のパイオニアの1つであるからです。 ゴメス氏は、国立科学財団が社会科学的メリットのある研究にコンピュータ科学者を押し入れるために2008万ドルの助成金を授与したとき、この分野は10の周りでスタートしたと語る。 それ以来、彼女のチーム(世界中の科学者のチーム)はアイデアを持ち、それを実行しています。

機械学習が環境を助けることができる主要な分野の1つは、種の保護です。 特に、コーネル研究所は、鳥類の信じられない熱意と科学的観察を組み合わせるために、鳥類学のコーネルラボと協力してきました。 彼らは、 eBird それは普通の市民が、彼らが周りで観察している鳥についてのデータを提出することを可能にします。 これまでのところ、ゴメス氏によると、300,000以上のボランティアが300万回以上の観測を提出しています。これは22万時間以上のフィールドワークです。

樹木の嚥下のこのアニメーションは、計算上の持続可能性技術を用いて、空間および時間にわたる人口変動を予測する方法を示しています。 画像Daniel Fink、コーネルラボ 鳥類学の

樹木の嚥下のこのアニメーションは、計算上の持続可能性技術を用いて、空間および時間にわたる人口変動を予測する方法を示しています。 画像Daniel Fink、コーネルラボ 鳥類学の

研究所のモデルは、eBirdから収集されたデータと、リモートセンシングネットワークから集められた種分布に関する情報を組み合わせて、機械学習を使用して、特定の種の生息地の変化と鳥が移動する経路を予測します移行。

「観測がないと大きなギャップがありますが、発生や不在のパターンを関連付けると、これらの鳥は特定の種類の生息地を好んでおり、一般化することができます」とGomes氏は言います。 「鳥がどのように分布するかを予測するために、機械学習のアルゴリズムである洗練されたモデルを実際に使用しています。

彼らは、鳥の生息環境を最善に保護する方法を決定するためにそれを使うことができる政策立案者や保護者と、その予測を共有することができます。

例えば、ゴームスは、eBirdを通じて収集され、パートナーシップによって処理された情報に基づいて、The Nature Conservancyは、 カリフォルニアの干ばつに苦しんでいる地域での "逆オークション"鳥が移住し、途中降機の生息地を必要とする場合には、稲作農家に水を養うように義務付けている。 「これは、鳥類の分布に関する高精度の情報を提供する高度な計算モデルを備えているためにのみ可能です。

鳥類は唯一の研究領域ではありません。 研究所の仕事の多くは野生動物の保護に関連しています。例えば、象の呼び出しや密猟者の銃声の場所を地図に描くために森林記録を聞いたり、グリズリークマを追跡して荒野を安全に移動するのに使う回廊を開発します。

PACEを上げる

NASAのゴダード宇宙飛行センターでは、研究科学者のセシール・ルソーが海洋における植物プランクトン(微細藻類としても知られている)の分布をよりよく理解するために機械学習を利用しています。 これらの微視的な植物は、海面に浮遊し、私たちが呼吸する酸素の多くを生成します。 それらは海洋の食物網の基盤を形成する。 彼らはまた、二酸化炭素を消費し、彼らが死んだときに海底に沈むときに二酸化炭素を運ぶ。

「植物プランクトンを持たないと、二酸化炭素の量がさらに増えることになるでしょう」とルソー氏は言います。 このため、彼らの全体的な地位は、大気COの変化の影響を理解しようとする研究者にとって不可欠な情報である2 地球上。

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ルソーは、世界の海洋植物プランクトンの現在および将来の状況を予測するために、衛星画像とコンピュータモデリングを使用しています。 現時点では、このモデルは、地球上に生息する微細藻類の総数とその総量がどのように経時的に変化しているかを推定することしかできません。 しかし、新しい衛星ミッション PEACE (2022で始まる「エアロゾル前雲と海洋生態系」)は、人口をより詳細に見て、単に全体を見るのではなく、異なる種を特定できる全く新しいデータセットを開きます。現在のモデルを変更します。

"このモデルでは、温度、光および栄養素に基づいたパラメータを使用して、成長量を教えています。 シミュレーションが行うことの1つは合計を調整することです」と彼女は言います。 しかし、植物プランクトンの種類は数多くあり、すべてが環境と独特のやり取りをしています。 例えば、珪藻は大きく、海の床に非常に速く沈み、多くの栄養を必要とします。 PACEは、海洋の様々な場所で植物プランクトンの種類を特定することを可能にし、微生物がどのように大気COに影響するかを理解するのに役立つモデルの能力を拡大する2。 また、我々は危険な藻類の花を予測し、気候変動に対抗するために炭素をより多く消費する種の才能を活用する方法を見つけ出すようなことも可能にする。

アースキューブ

全米科学財団は、地球全体と言えば、機械学習を使って地球全体の3-Dの生きたモデルを作り出しています。 EarthCubeと呼ばれるこのデジタル表現は、科学者が提供する一連のデータセット(例えば、海洋の大気や水圏や地球化学の測定など)を組み合わせて、表面の上、下、上、下の条件を模倣します。 膨大な量のデータがキューブに含まれるため、さまざまな条件をモデル化して、惑星のシステムがどのように応答するかを予測することができます。 そしてその情報を使って、科学者は壊滅的な出来事を避ける方法を提案したり、避けられないもの(洪水や荒天など)が起こる前に簡単に計画することができます。

アースキューブEarthCubeは、データセットを組み合わせて、壊滅的なイベントによって引き起こされる被害を予測し最小限に抑えるために使用できるモデルを作成します。
Jeanne DiLeo / USGSの画像
EarthCubeプロジェクトの一環として、米国地質調査所はNational Science Frameworkプロジェクトに協力して、 デジタルクラスト地下水バランスや帯水層システムの健全性など、地下深部のプロセスをより正確かつ強固に理解するための枠組み。 「EarthCube Digital CrustプロジェクトのUSGSとUSGSのチームリーダーである地理学的特徴付けのスカイブリストル支部長は、「時間の経過とともに地下水の水準を示す科学的計算を実行できるようになるだろう。 。

機械学習は、立方体の異なる部分からの2つのモデル(地殻や大気など)が相互作用しなければならない時にも生き生きとしている、とBristolは語る。 例えば、地下水の採取量が増加し、同時に気温が上昇するとどうなるでしょうか?

今年の夏、Digital Crustは完成予定です。 デジタル地殻とすべてのEarthCubeプロジェクトは、データとソフトウェアをオープンソース化しています。 だから、数年のうちに、誰でも将来の地球のすべての可能性について予測をする機械学習を使うことができます。 つまり、地球の様々なシステムとその変化が人類にどのような影響を及ぼすのかを理解しようとする地球科学者たちは、世界中からのデータを互いに共有できる新しいツールを用意して、私たちの変化する世界に行動するのではなく、それに反応します。

これらの例は、計算上の持続可能性がどのように変化し、地球上の人類の生活をより持続可能にする能力を変えることができるかの大きな部分の一部です。 コーネルだけでは、この技術を使った他のプロジェクトでは、先進国における貧困と貧困緩和の有効性のマッピング、海洋漁業への政策収穫の影響の決定、太陽エネルギーを取り込むための新しい材料の発見、鯨の人身傷害、米国でのガソリン税の増加の効果と影響についての示唆もあります。現在の傾向が示唆されている場合、人工知能が私たちの世界をどのようにしているかについて、長期的に生きるためのよりよい場所です。

この記事はもともとに登場しました Ensia Ensiaホームページを見る

著者について

ビバエリンErin Bibaは、ニューヨーク市に拠点を置くフリーランスの科学ジャーナリストです。 彼女の仕事は定期的に Newsweek、Scientific American そしてThe Mythbusters ' Tested.com.

関連書

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