Η αξιοποίηση της τεχνητής νοημοσύνης για την άμβλυνση των συνεπειών της κλιματικής αλλαγής

Abstract

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) συζητήθηκε από τις αρχές του 1900. Περιλαμβάνει πλέον την επεξεργασία φυσικής γλώσσας, την επίλυση προβλημάτων, τη ρομποτική και τη μηχανική μάθηση. Θα μπορούσε να τονώσει την παγκόσμια οικονομία κατά 15,7 τρισεκατομμύρια δολάρια έως το 2030, με την Κίνα και τη Βόρεια Αμερική να συνεισφέρουν κατά 70%. Η Ευρωπαϊκή Επιτροπή και η Ελλάδα έχουν λάβει μέτρα για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης και την υποστήριξη της βιώσιμης ανάπτυξης. Η Ευρωπαϊκή Ένωση προωθεί την τεχνητή νοημοσύνη στη βιωσιμότητα μέσω της «Ευρωπαϊκής Πράσινης Συμφωνίας» και της «Ευρώπης που ταιριάζει στην ψηφιακή εποχή». Η παρακολούθηση με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βελτιώσει τη διατήρηση του περιβάλλοντος και να μειώσει τις εκπομπές αερίων του θερμοκηπίου. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να προβλέψει κλιματικά γεγονότα όπως το Ελ Νίνιο και οι τροπικοί κυκλώνες αξιολογώντας τεράστιες ποσότητες μη δομημένων δεδομένων. Μπορεί επίσης να παρακολουθεί τα οικοσυστήματα, να διαγνώσει ασθένειες, να μεγιστοποιεί τις ανανεώσιμες πηγές ενέργειας και να παρακολουθεί τη βιομηχανική ενεργειακή απόδοση, ειδικά στην πετροχημική βιομηχανία. Η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να βοηθήσει στην επίτευξη του στόχου 13 για την αειφόρο ανάπτυξη για τη δράση για το κλίμα, κατανοώντας την κλιματική αλλαγή, προσομοιώνοντας τις επιπτώσεις της, ενεργοποιώντας ενεργειακά συστήματα χαμηλών εκπομπών άνθρακα και βελτιώνοντας την υγεία των οικοσυστημάτων. Συστήματα που βασίζονται σε κανόνες όπως το ARIES1 αξιολογούν δεδομένα χρησιμοποιώντας μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό πολύπλοκων συνδέσεων υπηρεσιών οικοσυστήματος. Η πρόβλεψη και η βελτιστοποίηση εξοικονόμησης νερού χρησιμοποιούν όλο και περισσότερο τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και μηχανές υποστήριξης διανυσμάτων. Η εξοικονόμηση ενέργειας και οι ανανεώσιμες πηγές ενέργειας χρησιμοποιούν συστήματα τεχνητής νοημοσύνης για πρόβλεψη και λήψη αποφάσεων. Η ELLIS έχει μια πρωτοβουλία Machine Learning for Earth and Climate Sciences, ενώ η European Space Agency έχει μια Digital Twin Earth Challenge. Ιδιωτικά και μη κερδοσκοπικά έργα όπως το Microsoft AI for Earth και το Google for Social Good χρησιμοποιούν την τεχνητή νοημοσύνη για την καταπολέμηση της κλιματικής αλλαγής. Ωστόσο, οι κίνδυνοι της τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν υψηλές ενεργειακές απαιτήσεις και εκπομπές άνθρακα, που θα μπορούσαν να θέσουν σε κίνδυνο τους Στόχους Βιώσιμης Ανάπτυξης 7 και 13, έλλειψη μακροπρόθεσμης έρευνας, ανησυχίες για την ασφάλεια στον κυβερνοχώρο και την ιδιωτική ζωή, την εκτόπιση θέσεων εργασίας, την ανισότητα λόγω άνισης κατανομής των πόρων και την αλγοριθμική προκατάληψη. Artificial intelligence (AI) has been discussed since the early 1900s. It now includes natural language processing, problem solving, robotics and machine learning. It could boost the global economy by $15.7 trillion by 2030, with China and North America contributing 70%. The European Commission and Greece have taken steps to mainstream AI and support sustainable development. The European Union is promoting AI in sustainability through the “European Green Deal” and “A Europe Fit for the Digital Age”. Monitoring with AI can improve environmental conservation and reduce greenhouse gas emissions. Artificial intelligence can predict climate events such as El Niño and tropical cyclones by evaluating vast amounts of unstructured data. It can also monitor ecosystems, diagnose diseases, maximize renewable energy, and monitor industrial energy efficiency, especially in the petrochemical industry. Artificial intelligence can help achieve Sustainable Development Goal 13 on climate action by understanding climate change, simulating its impacts, enabling low-carbon energy systems, and improving ecosystem health. Rule-based systems such as ARIES1 evaluate data using machine learning models to identify complex ecosystem service connections. Water conservation forecasting and optimization increasingly use artificial neural networks and support vector machines. Energy conservation and renewable energy use AI systems for prediction and decision-making. ELLIS has a Machine Learning for Earth and Climate Sciences initiative, while the European Space Agency has a Digital Twin Earth Challenge. Private and non-profit projects such as Microsoft AI for Earth and Google for Social Good are using AI to combat climate change. However, the risks of AI include high energy demands and carbon emissions, which could jeopardize Sustainable Development Goals 7 and 13, a lack of long-term research, concerns about cybersecurity and privacy, job displacement, inequality due to uneven distribution of resources, and algorithmic bias.