目次
人工知能を活用して気候変動に対処するためのフレームワーク
適応性と回復力
(1) One Concern
さらに、Global Artificial Intelligence Alliance は現在、次の 1 つまたは複数の方法で気候変動と戦うために人工知能を使用する世界中のスタートアップの探索を加速しています。
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人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか?

May 01, 2023 pm 03:43 PM
AI 気候危機

人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか?

インフレは気候変動により深刻化している世界的な問題です。異常気象の頻度と激しさの増加により、食料、エネルギー、その他の必需品の価格が高騰しているためです。しかし、希望はあります。AI は、排出量を削減し、エネルギー効率を改善し、再生可能エネルギーの使用を増やすことで、気候変動との戦いに役立つ可能性があります。したがって、グリーン移行はインフレとの戦いにおける重要な柱であり、AI はこの取り組みにおける重要なツールです。

実際、2022 BCG Climate AI Survey レポート (下記参照) によると、AI と気候に関する意思決定権限を持つ官民セクターの CEO の 87% が、AI はこの戦いにおける重要なツールであると信じています。気候変動に対して。同報告書の情報によると、官民の幹部は、高度な気候関連分析と人工知能のビジネス価値が、排出量の削減(測定)と比較して61%で、排出量の緩和(削減)の分野で最も重要であると考えていることも示している。最も重要なものは 57% です (下の 2 番目のグラフを参照)。重要と考えられるその他の分野は次のとおりです: 適応 (危険の予測) 44%、適応 (脆弱性とリスクの管理) 42%、緩和 (排出量の削減) 37%、必須 (気候研究、気候金融、教育の促進) 28%。

人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか?

(出典: BCG 気候 AI 調査、2022 年 5 月)

公共部門および民間部門で気候と AI を担当するリーダーからのサポート 人工知能を使用して、気候変動と闘っていますが、人工知能の活用方法についてビジョンを持っている人はわずか 43% です。

人工知能は、エネルギー効率の向上や、輸送、農業、産業からの排出量の削減など、さまざまな方法で気候変動の緩和に貢献できます。 AI はまた、気候変動の影響に適応し、異常気象を予測する能力を向上させ、より効果的に対応するための意思決定支援ツールを提供するのにも役立ちます。人工知能は、リスク要因を特定し、気候変動の影響を軽減する計画を策定するのに役立ち、気候変動の影響に対する回復力を高める上でも重要な役割を果たします。

人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか?

(出典: BCG Climate AI Survey、2022 年 5 月)

官民セクターのリーダーは、排出量の削減と最大値の測定にビジネス上のメリットがあると認識しています。

情報通信技術局 (OICT) のパートナーシップと技術革新担当チーフ データ アナリストであるランバート ホーゲンハウト氏は次のように述べています。「この状況で最も差し迫ったニーズは、より強力な人工知能を手に入れることではなく、 「AI をどこでどのように使用するかについて、より強力な人工知能を導入する必要があります。AI をどこでどのように使用するかをより賢くしましょう。未開発の機会が非常に多くあります。」この意見は、この分野の多くの専門家の合意を反映しています。最大限の効果をもたらす目的を達成すること。

したがって、新しい気候 AI フレームワークが必要であり、この分野での投資とイノベーションに焦点を当てた議論を行うためにはこれが不可欠です。人工知能財団のジェームズ・ホドソン最高経営責任者(CEO)は、「化石燃料への過剰依存の根本的な推進要因とリスクに効果的に対処するには、多様な革新的ソリューションの枠組みを受け入れる必要がある。人工知能はこの枠組みの中心であり、 「人工知能はすでに透明性の向上、大規模での効率的な発電と貯蔵、そして大規模投資への新たな自信の加速に貢献しています。」BCGは最新の「グローバル人工知能」レポートを作成しました。人工知能」諮問委員会。このフレームワークには、緩和、適応性と回復力、必須要素という 3 つの主要テーマが含まれています。気候変動と闘う私たちの取り組みには、緩和と不可欠な要素が不可欠ですが、人々と経済が今日の気候変動の影響に確実に耐えられるようにするには、適応性と回復力が必要です。真のレジリエンスを実現するには、世界をシステム レベルで捉え、気候変動に関するリスク、脆弱性、潜在的な混乱を特定するために人工知能を活用する必要があります。また、これらの脅威に迅速に対応し、回復力のあるアーキテクチャを構築する能力と能力を構築する必要があります。

人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか? AI を活用して気候変動に対処するためのフレームワーク (BCG プロジェクト エクスペリエンス、気候変動向け AI、グローバル AI パートナーシップ)。

AI for the Planet Alliance の創設者兼共同議長であり、報告書の共著者であるダミアン・グロミエ氏は、「AI の約束にもかかわらず、AI を単独で気候危機を解決するために使用することはできません。」と述べています。 「気候危機は政策立案者が行動を起こし、必要な変化を起こそうとする意欲にかかっており、人工知能やその他の新興技術がその支援の一部を提供できる。」 したがって、人工知能は気候変動を解決する万能薬ではないことを指摘しなければならない。 、人工知能は、より回復力のある未来を構築するのに役立つツールです。

人工知能を活用して気候変動に対処するためのフレームワーク

人工知能を活用して気候変動に対処するためのフレームワークは、気候変動に対する私たちの考え方を変えています。以前は、適応というと、すでに起こった出来事に対応して事後的に行うものと考える傾向がありました。しかし、異常気象の頻度と深刻さが増すにつれ、適応に積極的にアプローチする必要があることが明らかになってきました。私たちは気候変動の潜在的な影響を予測し、発生する前にそれらを軽減するための措置を講じる必要があります。これは、私たちのコミュニティと経済の回復力を確保し、私たちの中で最も弱い立場にある人々を保護するために非常に重要です。 AI は、情報に基づいた意思決定を行うために必要なツールとデータを提供し、緩和、適応、回復力の取り組みを加速するのに役立ちます。

(1) 気候変動の緩和

人工知能を利用して気候変動に対処するためのフレームワークの緩和部分は、マクロおよびミクロレベルの測定、削減(温室効果ガスの削減)を含む組み合わせです。排出原単位、エネルギー効率の向上、温室効果の削減)と除去(環境除去と技術的除去)。

(2) 排出量測定

マクロレベルの測定: 全体的な環境排出量は、将来の気候を予測するモデルの重要な要素です。 AI は、衛星からのリモート センシング データをスキャンしてさらに分析するなど、対策を改善することでこれらのモデルを支援できます。

ミクロレベルの測定: 生産者はミクロレベルの排出量測定を使用して、製品の二酸化炭素排出量を理解し、ESG 目標に向けた進捗状況を追跡し、スコープ 1、2、および 3 の排出量を削減する機会を特定できます。消費者はこの情報を利用して、購入する製品や二酸化炭素排出量を削減するために実行できる行動について、より多くの情報に基づいた選択を行うことができます。

(3) 排出量と温室効果の削減

世界的な気候緊急事態のため、現在の排出量とその温室効果ガスの影響を削減する取り組みを加速する必要があります。大幅な排出削減措置をただちに講じなければなりません。これは、気候変動による壊滅的な影響を回避するために重要です。排出削減は、次の 3 つの要素で構成されます。

  • 温室効果ガスの排出原単位の削減: AI ソリューションを使用して、新しいエネルギー源への移行をサポートできます。太陽光供給の予測は、太陽光利用を増加させ、それによって温室効果ガス排出量を削減する可能性のある地域を特定するのに役立ちます。
  • 排出量を生み出す活動の削減: AI は、需要予測 (過剰生産に対抗するため) や商品の効率的な移動 (納期の短縮やエネルギー使用の最小限化など) を改善することでサプライ チェーンを最適化し、排出量を削減することもできます。データを利用して需要予測や輸送ルートの最適化などのモデルを生成することが可能です。
  • 温室効果の削減: 政策立案者が気候変動の影響を抑制するために地球工学ソリューションに目を向ける場合、人工知能は化学研究を加速し、温室効果ガスの排出を削減する新しい材料やプロセスの開発に役立つ重要なツールとなるでしょう。 。さらに、行動の変化に対するインセンティブにより、エネルギー消費が削減され、排出量が削減されます。

(4) 温室効果ガスの除去

大気から温室効果ガスを除去することは、気候変動を緩和する方法の 1 つであり、樹木の光合成の増加などの自然プロセスを通じて達成できます。二酸化炭素の回収や貯留などの技術的手段によって達成されます。除去には主に 2 つのタイプがあります:

  • 環境除去: 森林、藻類、湿地などの自然生態系は、大気中の炭素の除去において中心的な役割を果たすことができます。これらのエコシステムを監視するには、大量のデータを収集して処理する必要があり、人工知能はこの状況において非常に効果的です。
  • 技術的浄化: 環境浄化は工業プロセスによって補完できますが、工業プロセスはまだ初期段階にあり、規模の問題に直面しています。人工知能は、これらの問題をできるだけ早く解決するための強力な味方となるでしょう。

フレームワークの緩和部分を固めたので、今度は適応の側面に焦点を当てる必要があります。

適応性と回復力

(1) 災害の予測

地域化における長期的な傾向を予測する: 気候変動の潜在的な影響を予測するには、次のことが必要です。ローカリゼーションの長期的な傾向を予測できます。たとえば、今後 10 年以内に特定の地域で大規模な干ばつが発生する確率はどれくらいでしょうか?この干ばつは農業、水供給、人間の健康にどのような潜在的な影響を与えるのでしょうか?人工知能は、過去のデータを分析し、将来の傾向を予測することで、これらの質問に答えるのに役立ちます。

早期警告システムの確立: 人工知能は、長期的な傾向を予測するだけでなく、今後のイベントに対してタイムリーに警告を発する早期警告システムの確立にも役立ちます。たとえば、AI は気象観測所、衛星画像、センサー ネットワークからのデータを分析することで、ハリケーン、洪水、山火事などの異常気象の原因となる状況を特定するのに役立ちます。これらの早期警報システムにより、これらの現象が発生する前に行動を起こし、異常気象の影響を軽減することができます。たとえば、世界の山火事との戦いを支援する AI に関する世界経済フォーラムの報告書では、AI が衛星画像、リアルタイムの気象データ、ソーシャル メディアの投稿などのデータ ソースを使用して、より優れた火災検知および延焼アルゴリズムを開発することで山火事の防止に役立つことが示されています。火災の発生。これらすべてのシステムを統合し、動的な山火事リスク マップを構築し、火災の延焼をインタラクティブにシミュレートできるインテリジェントなフレームワークが必要です。

(2) 脆弱性とリスク管理

危機管理: 異常気象が発生すると、人工知能は意思決定支援ツールを提供することで危機管理に役立ちます。たとえば、AI を使用して、インシデントの影響を受ける可能性が高い人々を特定し、その人々に必要なリソースをマッチングできます。人工知能はリアルタイムで状況を監視し、有力者の位置、インフラの状況、救助活動の状況などの情報を提供することもできる。

  • インフラストラクチャの強化: スマート灌漑システムは、気象データと植物センサーを使用して散水スケジュールを最適化し、干ばつの影響を軽減するのに役立ちます。人工知能洪水制御システムは、降雨量、川の水位、土地の標高に関するリアルタイムのデータを活用することで、洪水の発生を防ぐことができます。スマート ビルディングはセンサー データを使用して、暖房、冷房、換気を調整できます。エネルギーの節約と排出量の削減に役立ちます。国連プロジェクトの概要によると、ナレッジ グラフは大量のデータを保存して推論を実行でき、複雑なデータ セットに隠されたパターン、相関関係、依存関係を特定するのに役立ち、最終的には洪水、干ばつ、その他の異常気象現象などの情報を分析できます。 . .これらは、気候変動に直面したときの回復力を高めることができます。
  • 人口の保護: 大規模な人口移動は、気候変動の潜在的な影響の 1 つです。人工知能は、難民キャンプの管理、移民の追跡、救援活動の調整のための意思決定支援ツールを提供することで、この問題の管理に役立ちます。人工知能を使用してリアルタイムで状況を監視し、人員の位置、インフラの状態、救助活動の状況に関する情報を提供することもできます。
  • 生物多様性の保護: 機械学習種識別システムの使用は、絶滅危惧種の追跡と保護に役立ちます。衛星画像とセンサーデータを使用した人工知能監視システムの使用は、生物多様性を脅かす違法伐採、密猟、その他の活動を検出するのに役立ちます。

気候変動のための人工知能フレームワークは、異常気象に耐え、そこから回復できる真の回復力と堅牢なシステムを構築する方法を示しています。この枠組みはまた、気候研究と経済的および社会的移行のモデリング、気候金融(炭素価格予測など)、教育、行動変容に不可欠な一連の要素を作成します。

ホドソン氏は、「AIを中心に据えている企業は、そうでない企業に比べて、気候変動の回復力、適応、緩和の取り組みに積極的に貢献する可能性が高くなります。」と述べています。 BCG および BCG GAMMA のマネージング ディレクター兼パートナーであり、グローバル人工知能レポートの共著者であるハミッド・マハー氏は、「AI には、大規模で複雑なデータセットを収集、完成、解釈する独自の能力がある」と述べています。炭素排出と闘い、気候リスクに対処できる、より情報に基づいたデータドリブンなアプローチを採用することが求められていますが、既存の AI 関連の気候ソリューションのほとんどは断片化されており、アクセスが難しく、拡張するためのリソースが不足しています。これらは変更する必要があります。しかし、一部の革新的な気候技術ソリューションはすでに AI を使用しており、適応と回復力の枠組みの 3 つのテーマすべてにわたって進歩を遂げています。

国連開発計画の自然、気候、エネルギーのデジタルイノベーション専門家であり、グローバル人工知能運営グループのメンバーである大塚玲奈氏は、次のように述べています。持続可能な開発目標に向けて私たちが軌道に戻るのに大きな役割を果たしています 役割: 人工知能アルゴリズムには大きな可能性があります 人工知能は、気候変動の緩和に重点を置き、他の環境へのさらなる回復力と適応性を提供するなど、私たちが持続可能な方向に進むのに役立ちます気候変動関連の影響、特に気候変動に関連するリスクをすでに抱えている人々や最も脆弱な人々に。」

さらに、ユネスコのパートナーシップおよび運営プログラムの監視・通信・情報部門の責任者であり、人工知能に関するグローバル運営グループのメンバーであるマリエルザ・オリヴェリア博士は次のように述べています。古いソリューションで直面する問題 気候危機 私たちはそこに大規模なイノベーションを加えなければなりません AI は、急速な影響を与えるのに十分な規模で現在の状況を変える機会を見つけるのに役立ちます 人間中心の、責任感のある AI企業がバリューチェーン全体で二酸化炭素排出量を最小限に抑えることから、政府が気象パターンを予測し、脆弱な沿岸地域に影響を与える気象パターンに効果的に対応できるよう支援することまで、AI が地球に変革をもたらす力を私は毎日目の当たりにしています。 「私たちに必要なのは、すべての頭脳です。」 衛星データを環境インテリジェンスに変換する気候テクノロジー企業。同社の API ベースの環境データセットは衛星データ、人工知能、クラウドを活用して、地球とその健康に関するさまざまなトピックに関する洞察を提供します。 Global Artificial Intelligence Report では、成功した気候技術スタートアップの一例として同社を取り上げています。

(1) One Concern

One Concern は米国カリフォルニア州に本社を置き、人工知能を使用して自然現象による被害を推定しています。同社は、気候リスクの危険源を明らかにする際に、個々の建物だけでなく、交通機関や送電網などの建物が依存するネットワークも考慮に入れて、リスクの原因を明らかにして回復力を構築するための総合的なアプローチを採用しています。

(2) Cloud to Street

ニューヨークに本拠を置く Cloud to Street は、衛星と人工知能を使用して地球上のどこでもほぼリアルタイムで洪水を追跡する会社です。同社は、世界的な洪水リスクに関する洞察を提供する世界的な洪水データベースを運営しています。 Cloud to Street は、洪水のリスクを軽減し、人命を救うことに尽力しています。

(3) Prospera

Prospera は、植物の発育、健康状態、ストレスを監視および分析するために設計されたマシン ビジョン テクノロジーを開発する、テルアビブに拠点を置く会社です。同社のテクノロジーは、気候データや視覚データを含む多層の作物畑データを取得し、異常を迅速に発見します。 Prospera テクノロジーは、モバイルおよび Web ダッシュボードの形式で提供されます。

(4) EXCI

EXCI はオーストラリアのマルーチドールにある森林火災探知技術会社です。 EXCI は、人工知能モデルを使用して衛星と地上センサーからのデータを融合し、山火事の継続的な体系的な監視を提供します。これにより、消防士に山火事を効果的に管理し、消火するためのインテリジェンスを提供できます。

(5) Kuzi

Kuzi はケニアの会社です。 Kuzi 氏は人工知能を使用して、アフリカの角と東アフリカ諸国にわたるサバクトビバッタの繁殖、発生、移動ルートを予測しています。同社の AI ツールは、衛星データ、土壌センサー データ、地上の気象観測、機械学習を使用して予測を行います。

上記のソリューションは、今日の人工知能がどのように適応に取り組み、気候変動の影響を軽減できるかを示すほんの一例にすぎません。ホドソン氏は、「気候分野における人工知能の次のフロンティアは、意思決定支援ツールと行動インセンティブとなるだろう。これは、人々、企業、政府に、それが最善の利益となるため、正しい行動をとらせることである。」と述べた。 Call to Action

Global Artificial Intelligence Alliance は、気候 AI ソリューションの可視性、ネットワーク、商用サポートを世界中に提供し、これらのソリューションが規模を拡大して効果を最大化するためのサポートを提供できるようにするためのソリューションの募集を開始します。 Global Artificial Intelligence は Startup Inside によって設立されたアライアンスです。アライアンスのナレッジ パートナーには、ボストン コンサルティング グループ (BCG) と BCG GAMMA が含まれます。アライアンスのパートナーには、AI for Good Foundation、国連開発計画 (UNDP)、および国連教育科学文化機関 (ユネスコ) および国連情報通信技術局 (OICT)。

Global AI は、学際的かつ多様なユニークなコンソーシアムであり、その使命は次のとおりです。 1. 学界、新興企業、官民セクターの世界的な専門家の支援を受けて、高度な AI の進歩を促進する。気候課題への人工知能の応用を革新する; 2. 気候危機を解決するための人工知能の主要なツールとユースケースを特定し、優先順位を付けるためのグローバルプラットフォームを提供する; 3. 最も有望な人工知能を特定してサポートし、最も有望な人工知能を特定してサポートする解決策の可視性と認識を提供することにより、特に南半分における気候変動の緩和、適応、回復力に対する有望な解決策を提供する; 4. 経済を確保するため、資金や現場で実践する人々へのアクセスを確立するなどの具体的かつ測定可能な行動を通じて5. プロジェクト チーム、投資家、およびその分野の専門家 (新興企業、企業、公共部門を含む) 間のネットワークの開発を促進します。

さらに、Global Artificial Intelligence Alliance は現在、次の 1 つまたは複数の方法で気候変動と戦うために人工知能を使用する世界中のスタートアップの探索を加速しています。

  • 自然界とそれがどのように変化するかについての理解を深めます
  • 環境現象を監視および測定する新しい方法を開発します
  • 自然環境をどのように利用し保護するかについての意思決定を支援します。リソース より適切な意思決定を行う
  • 温室効果ガスの排出量を削減する
  • 気候変動の影響に適応し、緩和する

人工知能は革新を可能にする重要な要素です。人工知能 インテリジェンス気候変動に対する人類の競争を加速させる可能性を秘めています。私たちは人工知能を活用することで、私たち全員にとってより回復力のある未来を構築する機会を手にしています。気候変動の影響がより広範かつ深刻になる中、私たちは人工知能を使用してソリューションを開発している気候テクノロジー企業への投資と支援を継続する必要があります。

以上が人工知能は世界的な気候危機と戦うために何ができるでしょうか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。

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