p À medida que o planeta continua a aquecer, os impactos das mudanças climáticas estão piorando. Em 2016, ocorreram 772 eventos climáticos e desastres, triplicar o número que ocorreu em 1980. Vinte por cento das espécies atualmente enfrentam a extinção, e esse número pode aumentar para 50 por cento até 2100. E mesmo que todos os países mantenham suas promessas climáticas de Paris, em 2100, é provável que as temperaturas globais médias sejam 3˚C mais altas do que nos tempos pré-industriais. p Mas temos uma nova ferramenta para nos ajudar a gerenciar melhor os impactos das mudanças climáticas e proteger o planeta:a inteligência artificial (IA). IA refere-se a sistemas de computador que "podem sentir seu ambiente, pensar, aprender, e agir em resposta ao que eles sentem e seus objetivos programados, "de acordo com um relatório do Fórum Econômico Mundial, Aproveitando a Inteligência Artificial para a Terra, de autoria da PwC UK.

p Na Índia, A IA ajudou os agricultores a obter rendimentos 30 por cento maiores de amendoim por hectare, fornecendo informações sobre como preparar a terra, aplicação de fertilizantes e escolha das datas de semeadura. Na Noruega, A IA ajudou a criar uma rede elétrica flexível e autônoma, integrando mais energia renovável.

p E a IA ajudou os pesquisadores a alcançar uma precisão de 89 a 99 por cento na identificação de ciclones tropicais, frentes meteorológicas e rios atmosféricos, o último dos quais pode causar forte precipitação e muitas vezes são difíceis para os humanos identificarem por conta própria. Ao melhorar as previsões do tempo, esses tipos de programas podem ajudar a manter as pessoas seguras.

p O que são inteligência artificial, aprendizado de máquina e aprendizado profundo?

p A inteligência artificial existe desde o final dos anos 1950, mas hoje, As capacidades da IA ​​estão melhorando rapidamente graças a vários fatores:a vasta quantidade de dados sendo coletados por sensores (em aparelhos, veículos, confecções, etc.), satélites e Internet; o desenvolvimento de computadores mais poderosos e rápidos; a disponibilidade de software e dados de código aberto; e o aumento em abundância, armazenamento barato. A IA agora pode discernir rapidamente padrões que os humanos não podem, fazer previsões com mais eficiência e recomendar políticas melhores.

p O Santo Graal da pesquisa de inteligência artificial é a inteligência artificial geral, quando os computadores serão capazes de raciocinar, resumo, compreender e comunicar como humanos. Mas ainda estamos longe disso - leva 83, 000 processadores 40 minutos para calcular o que um por cento do cérebro humano pode calcular em um segundo. O que existe hoje é uma IA estreita, que é orientado para tarefas e capaz de fazer algumas coisas, às vezes melhor do que os humanos podem fazer, como reconhecimento de fala ou imagens e previsão do tempo. Jogando xadrez e classificando imagens, como na marcação de pessoas no Facebook, são exemplos de IA estreita.

p Quando a Netflix e a Amazon recomendam programas e produtos com base em nosso histórico de compras, eles estão usando o aprendizado de máquina. Aprendizado de máquina, que se desenvolveu a partir da IA ​​anterior, envolve o uso de algoritmos (conjuntos de regras a seguir para resolver um problema) que podem aprender com os dados. Quanto mais dados o sistema analisa, mais preciso ele se torna à medida que o sistema desenvolve suas próprias regras e o software evolui para atingir seu objetivo.

p Aprendizagem profunda, um subconjunto do aprendizado de máquina, envolve redes neurais compostas de várias camadas de conexões ou neurônios, muito parecido com o cérebro humano. Cada camada tem uma tarefa separada e à medida que as informações passam, os neurônios lhe atribuem um peso com base em sua precisão em relação à tarefa atribuída. O resultado final é determinado pelo total dos pesos.

p O aprendizado profundo permitiu que um sistema de computador descobrisse como identificar um gato - sem qualquer contribuição humana sobre suas características - depois de "ver" 10 milhões de imagens aleatórias do YouTube. Como o aprendizado profundo ocorre essencialmente em uma "caixa preta" por meio de autoaprendizagem e algoritmos em evolução, Contudo, os cientistas muitas vezes não sabem como um sistema chega a seus resultados.

p A inteligência artificial é uma virada de jogo

p A Microsoft acredita que a inteligência artificial, muitas vezes abrangendo aprendizado de máquina e aprendizado profundo, é um "divisor de águas" para as mudanças climáticas e questões ambientais. O programa AI for Earth da empresa comprometeu US $ 50 milhões ao longo de cinco anos para criar e testar novos aplicativos para IA. Eventualmente, ajudará a expandir e comercializar os projetos mais promissores.

p Maria Uriarte da Columbia University, um professor de ecologia, Evolução e Biologia Ambiental, e Tian Zheng, professor de estatística do Data Science Institute, recebeu uma bolsa da Microsoft para estudar os efeitos do furacão Maria na Floresta Nacional El Yunque em Porto Rico. Uriarte e seus colegas querem saber como as tempestades tropicais, que pode piorar com a mudança climática, afetam a distribuição de espécies de árvores em Porto Rico.

p Os ventos do furacão Maria danificaram milhares de hectares de floresta tropical, entretanto, a única maneira de determinar quais espécies de árvores foram destruídas e quais resistiram ao furacão em tão grande escala é por meio do uso de imagens. Em 2017, um sobrevoo da NASA em Porto Rico rendeu fotos de altíssima resolução das copas das árvores. Mas como é possível distinguir uma espécie da outra olhando de cima para uma massa verde sobre uma área tão grande? O olho humano poderia teoricamente fazer isso, mas demoraria uma eternidade para processar as milhares de imagens.

p A equipe está usando inteligência artificial para analisar as fotografias de alta resolução e combiná-las com os dados de Uriarte - ela mapeou e identificou cada árvore em determinados lotes. Usando as informações do terreno dessas parcelas específicas, A IA pode descobrir como são as várias espécies de árvores vistas de cima nas imagens do sobrevoo. "Então, podemos usar essas informações para extrapolar para uma área maior, "explicou Uriarte." Usamos os dados do gráfico para aprender [ou seja, para treinar o algoritmo] e para validar [o desempenho do algoritmo]. "

p Compreender como a distribuição e a composição das florestas mudam em resposta aos furacões é importante porque, quando as florestas são danificadas, a vegetação se decompõe e emite mais CO2 na atmosfera. À medida que as árvores voltam a crescer, uma vez que são menores, eles armazenam menos carbono. Se a mudança climática resultar em tempestades mais extremas, algumas florestas não vão se recuperar, menos carbono será armazenado, e mais carbono permanecerá na atmosfera, agravando o aquecimento global.

p Uriarte diz que seu trabalho não poderia ser feito sem inteligência artificial. "A IA vai revolucionar este campo, "ela disse." Está se tornando cada vez mais importante para tudo o que fazemos. Ele nos permite fazer perguntas em uma escala que não poderíamos fazer de baixo para cima. Há muito que se pode fazer [no terreno] ... e há áreas que simplesmente não são acessíveis. Os sobrevôos e as ferramentas de IA nos permitirão estudar os furacões de uma maneira totalmente diferente. É muito emocionante. "

p Outro projeto, nomeado Assistente de Proteção para Segurança da Vida Selvagem (PAWS) da University of Southern California, está usando o aprendizado de máquina para prever onde a caça ilegal pode ocorrer no futuro. Atualmente, o algoritmo analisa patrulhas de ranger anteriores e o comportamento de caçadores furtivos a partir de dados de crimes; uma concessão da Microsoft ajudará a treiná-lo para incorporar dados em tempo real para permitir que os guardas florestais melhorem suas patrulhas.

p No estado de Washington, Long Live the Kings está tentando restaurar o declínio das populações de truta prateada e salmão. Com uma bolsa da Microsoft, a organização vai aprimorar um modelo de ecossistema que reúne dados sobre o crescimento do salmão e da truta prateada, rastreia movimentos de peixes e mamíferos marinhos, e monitora as condições marítimas. O modelo ajudará a melhorar o incubatório, colheita, e gestão de ecossistemas, e apoiar os esforços de proteção e restauração de habitat.

p Como a IA é usada para energia

p A IA é cada vez mais usada para gerenciar a intermitência de energia renovável para que mais energia possa ser incorporada à rede; ele pode lidar com flutuações de energia e também melhorar o armazenamento de energia.

p O Laboratório Nacional do Acelerador SLAC do Departamento de Energia operado pela Universidade de Stanford usará aprendizado de máquina e inteligência artificial para identificar vulnerabilidades na rede, fortalecê-los antes de falhas, e restaure a energia mais rapidamente quando ocorrerem falhas. O sistema estudará primeiro parte da rede na Califórnia, analisar dados de fontes de energia renováveis, armazenamento de bateria, e imagens de satélite que podem mostrar onde as árvores que crescem sobre as linhas de energia podem causar problemas em uma tempestade. O objetivo é desenvolver uma rede que possa gerenciar automaticamente a energia renovável sem interrupção e se recuperar de falhas do sistema com pouco envolvimento humano.

p As empresas eólicas estão usando IA para fazer com que a hélice de cada turbina produza mais eletricidade por rotação, incorporando dados meteorológicos e operacionais em tempo real. Em grandes parques eólicos, as hélices da primeira fila criam uma esteira que diminui a eficiência dos que estão atrás delas. AI permitirá que cada hélice individual determine a velocidade do vento e a direção proveniente de outras hélices, e ajuste de acordo.

p Pesquisadores do Departamento de Energia e da Administração Oceânica e Atmosférica Nacional (NOAA) estão usando IA para entender melhor as condições atmosféricas a fim de projetar com mais precisão a produção de energia de parques eólicos.

p A inteligência artificial pode aumentar a eficiência energética, também. O Google usou o aprendizado de máquina para ajudar a prever quando a energia de seus data centers era mais demandada. O sistema analisou e previu quando os usuários estavam mais propensos a assistir a vídeos sugadores de dados do Youtube, por exemplo, e poderia então otimizar o resfriamento necessário. Como resultado, O Google reduziu seu uso de energia em 40 por cento.

p Tornando as cidades mais habitáveis ​​e sustentáveis

p IA também pode melhorar a eficiência energética na escala da cidade, incorporando dados de medidores inteligentes e da Internet das Coisas (a Internet dos dispositivos de computação que estão incorporados em objetos do dia a dia, permitindo-lhes enviar e receber dados) para prever a demanda de energia. Além disso, sistemas de inteligência artificial podem simular potenciais leis de zoneamento, portarias de construção, e planícies de inundação para ajudar no planejamento urbano e preparação para desastres. Uma visão para uma cidade sustentável é criar um "painel urbano" que consiste em dados em tempo real sobre o uso e disponibilidade de energia e água, tráfego e clima para tornar as cidades mais eficientes em termos de energia e habitáveis.

p Na China, O projeto Green Horizon da IBM está usando um sistema de IA que pode prever a poluição do ar, rastrear fontes de poluição e produzir estratégias potenciais para lidar com ela. Pode determinar se, por exemplo, seria mais eficaz restringir o número de motoristas ou fechar certas usinas de energia para reduzir a poluição em uma determinada área.

p Outro sistema IBM em desenvolvimento pode ajudar as cidades a planejarem futuras ondas de calor. A IA simularia o clima em escala urbana e exploraria diferentes estratégias para testar o quão bem elas amenizam as ondas de calor. Por exemplo, se uma cidade quisesse plantar novas árvores, modelos de aprendizado de máquina podem determinar os melhores lugares para plantá-los para obter uma cobertura de árvores ideal e reduzir o calor do pavimento.

p Agricultura inteligente

p As temperaturas mais altas também terão impactos significativos na agricultura.

p Dados de sensores no campo que monitoram a umidade da colheita, a composição e a temperatura do solo ajudam a IA a melhorar a produção e a saber quando as safras precisam ser regadas. Incorporar essas informações com as dos drones, que também são usados ​​para monitorar as condições, pode ajudar os sistemas de IA cada vez mais automáticos a saber os melhores horários para plantar, pulverizar e colher safras, e quando evitar doenças e outros problemas. Isso resultará em maior eficiência, rendimentos aprimorados, e menor uso de água, fertilizantes e pesticidas.

p Protegendo os oceanos

p A Ocean Data Alliance está trabalhando com aprendizado de máquina para fornecer dados de satélites e exploração do oceano para que os tomadores de decisão possam monitorar o transporte, mineração oceânica, pescaria, branqueamento de corais ou o surto de uma doença marinha. Com dados quase em tempo real, os tomadores de decisão e as autoridades serão capazes de responder aos problemas mais rapidamente. A inteligência artificial também pode ajudar a prever a disseminação de espécies invasoras, siga o lixo marinho, monitorar as correntes oceânicas, rastreie as zonas mortas e meça os níveis de poluição.

p The Nature Conservancy está fazendo parceria com a Microsoft no uso de IA para mapear a riqueza do oceano. Avaliar o valor econômico dos serviços do ecossistema oceânico, como a colheita de frutos do mar, armazenamento de carbono, turismo e muito mais - possibilitará melhores decisões de conservação e planejamento. Os dados serão usados ​​para construir modelos que considerem a segurança alimentar, criação de empregos e produção de pesca para mostrar o valor dos serviços ecossistêmicos em condições diferentes. Isso pode ajudar os tomadores de decisão a determinar as áreas mais importantes para a produtividade de peixes e esforços de conservação, bem como as compensações de decisões potenciais. O projeto já possui mapas e maquetes para a Micronésia, o caribenho, Flórida, e está se expandindo para a Austrália, Haiti, e Jamaica.

p Transporte mais sustentável em terra

p À medida que os veículos se tornam capazes de se comunicar uns com os outros e com a infraestrutura, a inteligência artificial ajudará os motoristas a evitar perigos e congestionamentos. Em Pittsburgh, um sistema de inteligência artificial que incorpora sensores e câmeras que monitora o fluxo de tráfego ajusta os semáforos quando necessário. Os sistemas estão funcionando em 50 cruzamentos com planos para mais 150, e já reduziu o tempo de viagem em 25% e a marcha lenta em mais de 40%. Menos ocioso, claro, significa menos emissões de gases de efeito estufa.

p Eventualmente, sistemas autônomos de transporte compartilhado movidos por IA podem substituir os veículos pessoais.

p Melhores previsões climáticas

p Conforme o clima muda, projeções precisas são cada vez mais importantes. Contudo, modelos climáticos costumam produzir previsões muito diferentes, em grande parte por causa de como os dados são divididos em partes distintas, como os processos e sistemas são pareados, e por causa da grande variedade de escalas espaciais e temporais. Os relatórios do Painel Intergovernamental sobre Mudanças Climáticas (IPCC) são baseados em muitos modelos climáticos e mostram a gama de previsões, que é então calculada a média.

p Fazendo a média deles, Contudo, significa que cada modelo climático tem peso igual. A IA está ajudando a determinar quais modelos são mais confiáveis, dando peso adicional àqueles cujas previsões eventualmente provam ser mais precisas, e menos peso para aqueles com desempenho ruim. Isso ajudará a melhorar a precisão das projeções das mudanças climáticas.

p A IA e o aprendizado profundo também estão melhorando a previsão do tempo e de eventos extremos. Isso porque eles podem incorporar muito mais da complexidade do mundo real do sistema climático, como a dinâmica atmosférica e oceânica e a química oceânica e atmosférica, em seus cálculos. Isso aprimora a precisão da modelagem de tempo e clima, tornando as simulações mais úteis para os tomadores de decisão.

p AI tem muitos outros usos

p A IA pode ajudar a monitorar os ecossistemas e a vida selvagem e suas interações. Suas altas velocidades de processamento podem oferecer dados de satélite quase em tempo real para rastrear a extração ilegal de madeira em florestas. AI pode monitorar a qualidade da água potável, gerenciar o uso residencial de água, detectar vazamentos subterrâneos em sistemas de abastecimento de água potável, e prever quando as plantas aquáticas precisam de manutenção. Ele também pode simular eventos climáticos e desastres naturais para encontrar vulnerabilidades no planejamento de desastres, determinar quais estratégias de resposta a desastres são mais eficazes, e fornecer coordenação de resposta a desastres em tempo real.

p Quais são os riscos da inteligência artificial?

p Embora a IA nos permita gerenciar melhor os impactos das mudanças climáticas e proteger o meio ambiente, além de transformar os campos de negócios, finança, cuidados de saúde, Medicina, lei, educação e muito mais, não é isento de riscos. Alguns indivíduos proeminentes, como o já falecido físico Stephen Hawking e o CEO da Tesla, Elon Musk, alertaram sobre os perigos existenciais da inteligência artificial descontrolada.

p O relatório do Fórum Econômico Mundial identificou seis categorias de risco de IA:

• Atuação. As conclusões da caixa preta da IA ​​podem não ser compreensíveis para os humanos e, portanto, pode ser impossível determinar se são precisas ou desejáveis. O aprendizado profundo pode ser arriscado para aplicações como sistemas de alerta precoce para desastres naturais, onde é necessária mais certeza.
• Segurança. A IA pode ser potencialmente hackeada, permitindo que atores mal-intencionados interfiram com a energia, transporte, aviso prévio ou outros sistemas cruciais.
• Riscos de controle. Uma vez que os sistemas de IA interagem de forma autônoma, eles podem produzir resultados imprevisíveis. Por exemplo, dois sistemas criaram uma linguagem própria que os humanos não conseguiam entender.
• Riscos econômicos. As empresas que demoram a adotar IA podem sofrer consequências econômicas à medida que sua concorrência baseada em IA avança. Já estamos vendo como as lojas físicas estão fechando à medida que a economia se torna cada vez mais digitalizada.
• Risco social. AI está resultando em mais automação, que eliminará empregos em quase todos os campos. Sistemas autônomos de armas também podem acelerar e exacerbar os conflitos globais.
• Riscos éticos. Uma vez que a IA usa suposições inferidas sobre grupos e comunidades na tomada de decisões, isso pode levar a um aumento do preconceito. A coleta de dados também levanta questões de privacidade.

p Para lidar com esses riscos, o Fórum Econômico Mundial afirma que o governo e a indústria "devem garantir a segurança, explicabilidade, transparência e validade da aplicação de IA. "Maior interação entre entidades públicas e privadas, tecnólogos, formuladores de políticas e até mesmo filósofos, e mais investimentos em pesquisa são necessários para evitar os riscos potenciais da inteligência artificial - e perceber seus benefícios potenciais para o meio ambiente e a humanidade. p Esta história foi republicada por cortesia do Earth Institute, Columbia University http://blogs.ei.columbia.edu.