


Comment l'IA peut-elle nous aider à nous préparer à l'adaptation climatique ?
- Au cours des prochaines décennies, le changement climatique devrait devenir un perturbateur majeur pour les entreprises, son impact financier potentiel sur la seule économie américaine étant estimé à plusieurs milliards de dollars.
- Pour s'adapter à cette nouvelle réalité, des informations climatiques plus granulaires doivent être générées pour permettre aux parties prenantes d'adopter une approche plus basée sur les données en matière d'adaptation climatique.
- En raison de l'ampleur de ces données et de la complexité des phénomènes climatiques, l'intelligence artificielle doit être mise à profit pour soutenir les systèmes d'alerte précoce et les modèles de prévision plus accessibles et optimiser les temps de réaction.
Malgré les efforts d'atténuation du climat visant à maintenir le réchauffement climatique en dessous de 1,5°C, de nombreux experts prédisent un réchauffement climatique de 3,5°C d'ici le tournant du siècle prochain. Le réchauffement climatique entraîne des inondations, des incendies de forêt et d’énormes pertes en vies humaines, et on s’attend à d’autres dégâts dans les décennies à venir.
Par conséquent, il est crucial de se concentrer sur l’adaptation climatique et l’atténuation du changement climatique à grande échelle. Nous devons renforcer notre capacité à nous adapter aux événements climatiques actuels et attendus, en utilisant des informations climatiques exploitables pour éclairer la prise de décision. L’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour ses capacités de modélisation climatique est fondamentale à cet égard, mais nous constatons de plus en plus d’innovations en matière d’IA axées sur l’atténuation du climat, comme l’utilisation de l’IA pour mesurer et réduire les émissions. Ce déficit d’innovation doit être comblé et le développement d’une intelligence artificielle responsable doit être accéléré pour obtenir des informations exploitables sur le climat.
Cela signifie que les gouvernements et les entreprises doivent repenser fondamentalement leur approche de l’adaptation climatique. L’intelligence artificielle est essentielle, et une récente enquête du BCG auprès de plus de 1 000 dirigeants des secteurs public et privé a révélé que 87 % d’entre eux considèrent l’IA comme un outil important dans la lutte contre le changement climatique.
Voici comment l’IA peut être la clé de l’adaptation climatique :
Utiliser l’IA pour renforcer la résilience climatique
Environ 3,3 à 3,6 milliards de personnes dans le monde vivent dans des zones à haut risque de changement climatique, des zones que nous observons déjà ou que nous verrons. Il y a eu une augmentation significative des catastrophes naturelles et cette tendance est susceptible de s’accentuer à mesure que la crise climatique s’intensifie. Les événements météorologiques extrêmes de cette année, tels que les sécheresses, les ouragans, les incendies de forêt et les inondations, nous ont montré qu'adapter nos sociétés aux dangers du changement climatique est une tâche monumentale.
Lors de la modélisation d'événements météorologiques extrêmes, un grand nombre de variables doivent être incluses, et l'IA est bien placée pour modéliser cette complexité en raison de sa capacité à collecter, compléter et analyser de grands ensembles de données. Il peut être utilisé dans les systèmes d’alerte précoce et dans la modélisation prédictive à long terme des événements climatiques locaux, permettant ainsi aux parties prenantes d’adopter une approche de l’adaptation climatique davantage fondée sur les données.
Par exemple, Destination Earth, dirigé par l'Agence spatiale européenne, vise à créer un modèle terrestre basé sur l'intelligence artificielle pour surveiller et prédire les interactions entre les phénomènes climatiques, tels que la sécheresse et l'activité humaine. Une fois en place, les décideurs politiques mondiaux auront un meilleur accès aux informations sur le climat pour éclairer leurs efforts d’adaptation.
L’utilisation de l’intelligence artificielle pour la prévision et la prévention des incendies de forêt est un autre excellent exemple. Il permet une cartographie interactive des zones à haut risque et peut suivre l'évolution des incendies en temps quasi réel grâce à des algorithmes de propagation des incendies, éclairant ainsi l'allocation optimale des ressources et les stratégies à long terme pour la gestion durable des forêts. Le coût annuel moyen mondial des incendies de forêt étant d’environ 50 milliards de dollars, cette situation devrait être saluée dans la mesure où l’IA pourrait rendre la lutte contre les incendies de forêt plus efficace et plus rentable. Pour soutenir cela, le Forum économique mondial a lancé FireAid, qui s’efforce de créer de véritables modèles d’IA et de les tester dans des pays comme la Turquie.
Ces derniers développements dans l’utilisation de l’intelligence artificielle pour l’adaptation au climat ont le potentiel de rendre les informations sur le climat plus accessibles à toutes les parties prenantes. Quelque chose qui est nécessaire à l’échelle mondiale, en particulier dans les pays du Sud où l’accès à la technologie est moindre, est également là où le risque est le plus élevé. L’intelligence artificielle a donc le potentiel de réduire l’inadéquation entre les besoins d’adaptation et l’acquisition de technologies. Pour soutenir cela, il faut faire davantage pour améliorer l’accès équitable et la participation au développement de l’IA pour l’adaptation au changement climatique.
L'IA permet la continuité des activités face au risque climatique
Le changement climatique est sur le point de devenir un perturbateur majeur pour les entreprises, son impact financier potentiel étant estimé à plusieurs milliards de dollars pour la seule économie américaine. Les entreprises seront confrontées à d’importantes perturbations de la chaîne d’approvisionnement et de la production dans les décennies à venir. Malgré cela, seuls 33 % des chefs d’entreprise intègrent le risque climatique dans leur stratégie commerciale.
L'intelligence artificielle peut jouer un rôle important dans la prévision des endroits où ces perturbations commerciales sont susceptibles de se produire, en détaillant les vulnérabilités opérationnelles causées par le changement climatique. En extrayant des sources de données complexes dans un graphique visuel des risques, les chefs d'entreprise peuvent comprendre comment la dynamique complexe du changement climatique peut avoir un impact négatif sur les actifs de l'entreprise et mieux résister aux chocs.
Par exemple, Esri, leader dans le domaine des logiciels de systèmes d'information géographique (SIG), exploite les jumeaux numériques pour modéliser les risques climatiques. Un jumeau numérique est une copie numérique d’une opération ou d’un actif physique. En tirant parti des données et de l’intelligence artificielle, ils peuvent évaluer la vulnérabilité des actifs critiques de l’entreprise, tels que les vulnérabilités aux inondations, en temps quasi réel. Cela permet de remédier et de renforcer les faiblesses à l'avance, ainsi que d'effectuer une maintenance préventive.
Cependant, comme pour l’IA pour l’adaptation climatique du gouvernement, l’accès des entreprises à de tels outils d’IA doit être rigoureusement évalué. Très peu d’organisations tirent pleinement parti de l’intelligence artificielle pour s’adapter au changement climatique. Une collaboration internationale accrue est nécessaire pour soutenir le développement de ces applications, ainsi que l’accès à cette technologie, afin de permettre à toutes les parties prenantes concernées d’obtenir des informations exploitables sur l’adaptation climatique.
Le chemin à parcourir
Il s’agit de deux thèmes centraux émergents dans lesquels l’intelligence artificielle peut être utilisée pour l’adaptation au climat. De nombreuses autres applications prometteuses émergent et doivent être accélérées, comme l’utilisation de l’IA pour faire face aux risques climatiques dans les produits financiers ou l’utilisation de l’IA pour un travail humanitaire préventif.
L'intelligence artificielle pour l'adaptation au changement climatique en est encore à ses balbutiements, avec de nombreux efforts utilisant l'analyse avancée des données. Pour exploiter de manière responsable le véritable potentiel de l’IA en matière d’adaptation au climat, notamment en utilisant des données synthétiques et des modèles prédictifs, les principaux obstacles doivent être surmontés collectivement.
Actuellement, l'utilisation généralisée de l'IA dans l'adaptation climatique est limitée par la compatibilité des données, l'accès aux modèles d'IA et d'apprentissage automatique (ML) existants et nouveaux, l'accès aux ressources informatiques pour exécuter ces modèles complexes et l'accès à des informations exploitables et aux barrières de domaines. telles que l’expertise technique et l’expertise managériale pour prendre des décisions politiques appropriées.
Heureusement, il existe une volonté internationale de collaborer à ces travaux et de combler le déficit d'innovation afin d'accélérer l'utilisation responsable de l'IA pour l'adaptation climatique à grande échelle et de réduire le risque de mauvaise adaptation.
À cette fin, la plateforme d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique du Forum économique mondial explore le rôle que le Forum économique mondial peut jouer pour accélérer l’utilisation de l’intelligence artificielle pour lutter contre le changement climatique. Ceci est soutenu par un cadre de gouvernance basé sur le consensus, une boîte à outils et des cas d’utilisation des meilleures pratiques. Il présentera une feuille de route de l'IA basée sur les données et une approche de modélisation climatique pour les agences des secteurs public et privé afin de répondre aux impacts sociaux, économiques et environnementaux du changement climatique.
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Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine

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.

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.

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

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

L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.

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