¿Cómo se aplica la inteligencia artificial a los problemas ambientales?

Imagen: – Destrucción de las selvas tropicales de Indonesia.

Capacidad de algoritmos de catalogación de imágenes de Deep Learning aplicados para recolectar imágenes de basura, contaminación, destrucción de bosques, condiciones oceánicas, inundaciones, por nombrar algunos. Los algoritmos de aprendizaje profundo tienen la capacidad de reconocer imágenes que pertenecen a la lista anterior. Contribución de startups sociales en la actualización de datos de sitios de basura ilegales, recolección de basura sin mantenimiento. Estos datos ayudan a los investigadores y las comunidades a encontrar datos demográficos y encontrar soluciones que puedan rectificar los errores humanos. Eso no resolverá la situación por completo, pero es seguro un paso más cerca. Una parte importante de la IA se destina a la recopilación de datos, ya que no hay inteligencia sin información. Por lo tanto, el enfoque debe estar en segregar la cantidad de datos recopilados utilizando datos de geolocalización, metadatos de imagen, subtítulos de imagen (necesarios para explicar las condiciones en las imágenes). Las alineaciones semánticas de Deep Visual se utilizan para subtitular las imágenes.

Una solución accesible podría ser usar los resultados del análisis y usarlos en conferencias académicas, reuniones ambientales, cumbres climáticas gubernamentales. Poner una fuerza laboral voluntaria y profesionales hacia los lugares que representan el mal ambiente ayudará a abordar los problemas.

Aquí hay algunas fotos más:

Créditos de imagen: – Google

Créditos de imagen: – Google

Créditos de imagen: – Google

A continuación se muestra una demografía de la degradación de la tierra de la India recopilada de datos satelitales utilizando técnicas de geolocalización.

Imagen de referencia: -Una cuarta parte de las tierras de la India se está convirtiendo en desierto, según un informe del gobierno

Créditos de imagen: – ICAR2010

Diría que nada supera el esfuerzo humano. La inteligencia artificial con trabajos humanos resolverá los problemas que enfrentamos. Seguramente estos serán conscientes de que el gobierno y los ciudadanos del mundo no tienen nada que ver con los límites ambientales de las naciones.

Bhabani Mohapatra

Los sistemas de aprendizaje profundo y ai podrían utilizarse para alimentar mil millones de datos meteorológicos de tamaño de datos en sistemas de autoaprendizaje y autoajustable que continuamente aprende y mejora la precisión de sus predicciones con el tiempo

Una de las formas es mediante su uso en el modelado de problemas climáticos a través de la ciencia de datos climáticos. Por ejemplo, prediciendo los monzones, entendiendo el clima cálido / frío a partir de lo que la gente twittea, no solo las mediciones de temperatura / presión.

Otro aspecto está en usarlo para la ciencia ciudadana. Mediante el uso de sensores y dispositivos IoT y sus análisis, las ciudades están tratando de ser más inteligentes y atentas a las necesidades de los ciudadanos, como la contaminación acústica, la contaminación del aire, la ayuda a los ancianos, los peatones, la vigilancia del delito, etc.

Existen estudios ambientales basados ​​en sensores similares, como el despliegue del sensor de volcán Matt Welsh y el uso de sensores en el estudio de la biología marina, donde en estos sensores se recopilan datos que se utilizan para analizar el comportamiento ambiental y el impacto de los cambios en el mismo.