El campo sobre el que está preguntando se denomina en términos generales Sostenibilidad computacional, que incluye temas como el uso eficiente de la energía, el monitoreo y el análisis de sistemas complejos, la conservación de la biodiversidad, etc.
Hay dos razones generales por las que este campo es “computacional” desde una perspectiva AI / ML:
- Aprendiendo de Big Data. El aprendizaje automático, la minería de datos y las estadísticas (computacionales) son necesarias para analizar grandes cantidades de datos. Por ejemplo, comprender cómo los humanos usan un espacio puede mejorar dramáticamente la eficiencia energética de una red eléctrica o de un gran edificio comercial (por ejemplo, vea este documento y este documento).
- Del aprendizaje a la acción. Controlar un sistema complejo para que sea más eficiente es difícil y requiere soluciones automatizadas inteligentes. Por ejemplo, ¿podemos diseñar un control inteligente de turbina eólica que se adapte automáticamente a las condiciones cambiantes del viento (consulte este documento)? También existen otras aplicaciones, como la optimización del uso de la batería en vehículos eléctricos (consulte este documento). Estas técnicas generalmente aprovechan el análisis de datos del paso 1 para diseñar controladores automatizados que maximicen alguna función de utilidad (como una compensación entre la eficiencia energética y los seres humanos molestos). Esta área técnica general se llama control óptimo.
Por supuesto, los puntos 1 y 2 en realidad están relacionados en una relación de circuito cerrado. A menudo, después de diseñar un controlador para un sistema, se da cuenta de que no está recopilando suficientes datos o el tipo correcto de datos. Un sistema verdaderamente inteligente podría entonces priorizar cómo asignar sensores para que se coloquen para recopilar datos más útiles de manera que uno pueda comportarse de manera más óptima.
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Finalmente, debo mencionar que muchos de estos temas todavía están en sus fases de investigación, por lo que es un poco impredecible exactamente cuándo tendrán un impacto social generalizado. Pero como suele ser el caso, una vez que las técnicas hayan madurado y la economía tenga sentido, probablemente comenzará a ver estas cosas aplicadas en todas partes.
