DeepMind хоче використовувати ШІ для вирішення кліматичної кризи

У постійній боротьбі зі зміною клімату технології вже давно стали як винуватцем, так і потенційним рятівником. Питання залишається відкритим: Чи можуть технології, особливо штучний інтелект, справді змінити правила гри у пом’якшенні кризи? На конференції WIRED Impact у Лондоні Сімс Візерспун, керівник кліматичного напрямку компанії DeepMind, поділилася своїми думками про те, як ШІ може відіграти ключову роль у боротьбі зі зміною клімату. Ось основні висновки з її інтерв’ю.

Розуміння зміни клімату: ШІ досягає успіху в прогнозуванні та моніторингу, забезпечуючи краще розуміння зміни клімату. Наприклад, робота DeepMind над прогнозуванням опадів виявилася більш корисною і точною, ніж традиційні методи, що допомагає прогнозувати час дощу заздалегідь.

Оптимізація існуючих систем: Замість того, щоб відмовлятися від існуючих систем та інфраструктури, ШІ може оптимізувати їх для підвищення енергоефективності та сталого розвитку. Наприклад, робота DeepMind у центрах обробки даних призвела до скорочення споживання енергії на 30%.

Прискорення проривів: ШІ може сприяти революційним науковим досягненням, як показано на прикладі застосування DeepMind нейронних мереж для управління формою плазми в реакторах ядерного синтезу. Це значний крок до досягнення майже безмежного постачання чистої енергії.

Вирішення проблеми вуглецевого сліду ШІ: Енергоємність штучного інтелекту та його вуглецевий слід є критично важливими питаннями. Хоча аналіз того, чи може ШІ заощаджувати більше вуглецю, ніж споживає, ще не завершено, вже зараз докладаються зусилля, щоб зменшити енергоспоживання моделей штучного інтелекту.

Доступ до даних і співпраця: Доступ до критично важливих для клімату даних залишається значною проблемою. DeepMind співпрацює з галузевими експертами, щоб зрозуміти конкретні кліматичні проблеми, гарантуючи, що розроблені ШІ-рішення будуть адаптовані до реальних проблем і, що найголовніше, будуть використовуватися.

Заходи безпеки: Вирішення проблем безпеки, особливо в таких галузях, як ядерний синтез, вимагає тісної співпраці з галузевими експертами, щоб гарантувати, що рішення зі штучного інтелекту розробляються з дотриманням правил безпеки. Аналіз впливу також важливий для точного прогнозування потенційних наслідків.

Сімс Візерспун дотримується технооптимістичної точки зору, передбачаючи майбутнє, в якому ШІ відіграватиме трансформаційну роль у вирішенні проблеми зміни клімату. Ефективно використовуючи ШІ, ми зможемо вирішувати галузеві та позагалузеві проблеми швидше і в масштабах, недосяжних без цього універсального і масштабованого інструменту.

Оскільки ШІ продовжує розвиватися, він цілком може стати тим героєм, який нам потрібен для боротьби зі зміною клімату. Інноваційна робота DeepMind свідчить про те, що ШІ здатен зробити значний внесок у боротьбу з цією екзистенційною загрозою.

Щодо вуглецевого сліду ШІ, DeepMind визнає, що багато моделей ШІ є енергоємними. Вони надають пріоритет розумінню енергоспоживання та активно працюють над зменшенням енергії, необхідної для роботи моделей.

Проблеми, пов’язані з використанням ШІ для боротьби зі зміною клімату, включають доступ до даних, оскільки критично важливих кліматичних даних часто бракує. Співпраця з профільними експертами має вирішальне значення для забезпечення ефективного вирішення реальних проблем за допомогою ШІ. Питання безпеки передбачають тісну співпрацю з експертами для забезпечення безпечної роботи систем ШІ в межах визначених параметрів.