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L'intelligence artificielle est essentielle pour lutter contre le changement climatique
L'intelligence artificielle est essentielle pour lutter contre le changement climatique
Il est indéniable que le changement climatique aura un impact significatif sur les systèmes environnementaux, sociaux, politiques et économiques du monde entier. L’atténuation du changement climatique et la capacité de s’adapter et de s’en remettre sont donc essentielles. Cela est essentiel aux efforts visant à atteindre zéro émission nette d’ici 2050, ainsi qu’aux efforts visant à lutter contre les conséquences du changement climatique et à minimiser les dommages qu’il provoque. En cette période critique, l’application de méthodes analytiques avancées et de l’intelligence artificielle (IA) au défi climatique constitue une voie vitale pour parvenir à un changement significatif.
Un rapport du BCG (Boston Consulting Group) intitulé « Comment l'intelligence artificielle peut devenir un outil puissant pour lutter contre le changement climatique » a été récemment publié.
Une enquête menée auprès de plus de 1 000 dirigeants ayant un pouvoir décisionnel en matière d’IA ou d’action contre le changement climatique a révélé qu’environ 40 % des organisations envisagent d’utiliser l’IA dans leurs propres efforts pour améliorer le changement climatique. Cependant, même parmi ces experts, il existe un large consensus sur le fait que des obstacles importants à l'adoption généralisée de l'IA subsistent : 78 % des personnes interrogées ont cité le manque d'expertise en IA comme un obstacle à leur utilisation de l'IA dans la lutte contre le changement climatique, et 77 % ont cité l'intelligence artificielle. les solutions intelligentes sont limitées et 67 % n’ont pas confiance dans les données et analyses liées à l’IA.
Hamid Maher, directeur général et associé du BCG et du BCG GAMMA et co-auteur du rapport, a déclaré : « La capacité unique de l'IA à collecter, intégrer et interpréter des ensembles de données vastes et complexes signifie qu'elle peut aider les parties prenantes à adopter une approche plus informée et plus riche en données. approche axée sur la lutte contre les émissions de carbone et les risques climatiques. Cependant, la plupart des solutions climatiques existantes liées à l’IA sont fragmentées, souvent difficiles d’accès et manquent de ressources. Ces lacunes doivent être améliorées. et des experts en intelligence artificielle. Leur mission est d'aller à l'endroit « insondable » de l'entreprise - la base de données, de ramener la lumière - les informations commerciales et d'aider l'entreprise à créer une nouvelle valeur commerciale.
Utilisations de l'intelligence artificielle dans la lutte contre le changement climatique
Les dirigeants mondiaux peuvent utiliser l'IA de plusieurs manières pour atteindre leurs objectifs :
Atténuation des émissions :L'une des utilisations les plus critiques de l'IA est de mesurer, réduire et éliminer les émissions et les émissions de gaz à effet de serre. effets des gaz (GES). Plus de 60 % des dirigeants des secteurs public et privé estiment que la réduction et la mesure des émissions constituent la plus grande valeur commerciale pour leur organisation. Le BCG a déclaré que si l'intelligence artificielle était appliquée à l'échelle mondiale, les émissions de gaz à effet de serre pourraient être réduites de 5 à 10 %, ce qui équivaut à une réduction des émissions de dioxyde de carbone de 260 à 5,3 milliards de tonnes.
Capacité de réponse :L'adaptation au changement climatique est une tâche essentielle pour les décideurs politiques et le public, car elle augmente la résilience aux impacts des tendances climatiques à long terme et des événements météorologiques extrêmes. L’intelligence artificielle est bien adaptée pour aider à prédire les catastrophes liées au climat, que ce soit en améliorant les prévisions à long terme d’événements localisés tels que l’élévation du niveau de la mer, ou en améliorant les systèmes d’alerte précoce pour les phénomènes extrêmes tels que les ouragans ou les sécheresses.
Améliorer la sensibilisation sociale :L'intelligence artificielle peut être utilisée pour soutenir les efforts de recherche et d'éducation sur le changement climatique, en aidant les parties prenantes à comprendre les risques et les impacts associés et en les encourageant à partager ce qu'elles ont appris. Ces efforts soutiennent et élargissent les efforts en cours d’atténuation, d’adaptation et de rétablissement. Toutes les mains sont requises
L'IA a de nombreuses utilisations clés dans le domaine du changement climatique, mais toute solution d'IA réussie doit être conviviale et facilement accessible. Il doit apporter des bénéfices tangibles aux utilisateurs et fournir des recommandations claires et faciles à mettre en œuvre. En conséquence, les solutions d’IA nécessitent un soutien plus significatif, notamment l’accès aux investissements en capital, aux décideurs politiques et aux praticiens formés.
« L’IA est très prometteuse pour aider à résoudre la crise climatique, mais elle ne suffit pas à elle seule. Elle dépend de la volonté des décideurs politiques d’agir et d’apporter les changements nécessaires, qui sont soutenus en partie par le soutien de l’IA et d’autres technologies émergentes. » a déclaré Damien Gromier, fondateur d'AI for the Planet et co-auteur du rapport.
AI for the Planet invite toutes les parties intéressées à participer à ses solutions, y compris une participation active à n'importe quelle étape et de n'importe quel secteur, qu'il s'agisse d'institutions privées, publiques, universitaires ou à but non lucratif.
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Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
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Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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Les startups d'IA ont collectivement transféré leurs emplois vers OpenAI, et l'équipe de sécurité s'est regroupée après le départ d'Ilya !
Jun 08, 2024 pm 01:00 PM
" sept péchés capitaux" » Dissiper les rumeurs : selon des informations divulguées et des documents obtenus par Vox, la haute direction d'OpenAI, y compris Altman, était bien au courant de ces dispositions de récupération de capitaux propres et les a approuvées. De plus, OpenAI est confronté à un problème grave et urgent : la sécurité de l’IA. Les récents départs de cinq employés liés à la sécurité, dont deux de ses employés les plus en vue, et la dissolution de l'équipe « Super Alignment » ont une nouvelle fois mis les enjeux de sécurité d'OpenAI sur le devant de la scène. Le magazine Fortune a rapporté qu'OpenA
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
