מזונות חשובים
- חוקרים משתמשים בבינה מלאכותית כדי להפחית דיג יתר באגן הנילוס של אפריקה.
- הפרויקט הוא חלק ממאמץ גדול יותר לרתום בינה מלאכותית לשיפור הקיימות במגוון רחב של תעשיות.
-
אבל מומחה אחד אומר שכמות האנרגיה והמשאבים האחרים הנדרשים להטמעת חומרה ותוכנה של בינה מלאכותית עשויה לעורר בעיות משלה.
בינה מלאכותית (AI) עוזרת למנוע דיג יתר במטרה להגן על האספקה ההולכת ומתמעטת בעולם של מינים ימיים אכילים.
פרויקט חדש משתמש בבינה מלאכותית כדי לשפר את הזיהוי והמדידה של מיני דגים באגן הנילוס של אפריקה. התוכנה יכולה לעזור למדענים להבין את צפיפות אוכלוסיית הדגים מהר יותר מאשר צופים אנושיים. זה חלק ממאמץ גדול יותר לרתום בינה מלאכותית לשיפור הקיימות במגוון רחב של תעשיות.
"הדבר המבטיח בבינה מלאכותית הוא שהיא מאפשרת לנו כעת לבצע משימות שגוזלות זמן או מורכבות בצורה בלתי אפשרית באמצעות שיטות מסורתיות, עם הרבה יותר מהירות ויעילות", אנדרו דונקלמן, ראש תחום השפעה ותובנות ב- Google.org, זרוע הצדקה של ענקית החיפוש, סיפרה ל-Lifewire בראיון באימייל.
משהו דגי
ארגון המזון והחקלאות של האו ם פועל לשיפור הגישה לטכנולוגיית הבינה המלאכותית המנטרת את מלאי הדגים. קבלת מידע נוסף על מיני דגים יכול לעזור לבנות אלגוריתמים לזיהוי מינים ומיקומם ולזהות כל שינוי.
האו ם מעריך ששליש מכל מניות הדגים דגו כעת יתר על המידה ואינן בנות קיימא עוד. כדי לעזור לשמור על בטיחות מלאי הדגים, חוקרים מאוניברסיטת פלורידה משתמשים גם בבינה מלאכותית כדי לוודא שדייגים אינם תופסים מינים בסכנת הכחדה. מודלים של AI מעריכים את מיקומם של מינים בסכנת הכחדה שבהם פועלת דיג, מה שעוזר לדיג מסחרי להימנע מדיג באזורים אלה.
"AI הוא לא כדור כסף לכל הבעיות שלנו", אמר זכרי סידרס, המדען שפיתח את האפליקציה, במהדורת החדשות. "עלינו לזכור כי להחלטות שאנו מאפשרים למערכת בינה מלאכותית לקבל השלכות אמיתיות על הפרנסה של תעשיית הדיג, כמו גם על מינים שאין להם תחליף."
AI Keeps Watch
זה לא רק דגים ש-AI שם עין עליהם בכל הנוגע לסביבה. Climate TRACE, פלטפורמת ניטור גזי החממה (GHG) כמעט בזמן אמת בעולם, מסייעת לזהות מהיכן מגיעות הפליטות ולזהות היכן יש למקד את מאמצי הפחמן.
יש גם Restor.eco, פלטפורמת שחזור נתונים פתוחה המתארחת ב-Google Earth. הוא מספק נתונים מדעיים ותמונות לוויין ברזולוציה גבוהה כדי לאפשר לחוקרים לנתח את פוטנציאל השיקום של כל מקום על פני כדור הארץ. בעיקרון, התוכנית יכולה למפות אדמה כדי לחזות היכן עצים יכולים לצמוח באופן טבעי.
Dunckelman אמר שגוגל גילתה שתוכניות משיגות את מטרותיהן מהר יותר עם AI. הוא ציין את המקרה של BlueConduit, ארגון שיצא ממשבר המים בפלינט, מישיגן. הקבוצה בנתה פלטפורמת למידת מכונה המשתמשת בנתונים על גיל הבתים, השכונות וקווי שירות לידים ידועים כדי לחזות אם הבית מטופל בצינורות עופרת.
"בעבר, הדרך היחידה לדעת זאת הייתה לחפור פיזית [ב] כל אתר ולבדוק אם יש צינורות עופרת, וזה יקר וגוזל זמן", אמר דונקלמן. "באמצעות ההקדמה של למידת מכונה, BlueConduit יכולה כעת לחזות במהירות ובדיוק רב יותר אם הבית מטופל בקווי עופרת, מה שיכול להניע החלטות מדיניות שיש להן השפעה מהותית הן על בריאות הציבור והן על משאבי הממשלה."
אבל לא כולם מסכימים שחברות טכנולוגיה גדולות יכולות בהכרח לפתור את הבעיות של כדור הארץ באמצעות AI. אריק נוסט, עוזר פרופסור באוניברסיטת גואלף, החוקר כיצד טכנולוגיות נתונים מודיעות על ממשל סביבתי, אמר שמחקרים אחרונים העלו חששות לגבי כמות האנרגיה ומשאבים אחרים הנדרשים ליישום חומרה ותוכנה של בינה מלאכותית.
"אני חושד שחוקרים רבים יתקשו לתרגם ממצאים מבוססי בינה מלאכותית למדיניות או החלטות ממשיות אם הבינה המלאכותית הזו לא פותחה תוך מחשבה על מדיניות ומקבלי החלטות, במיוחד לאור האתגרים בהסבר איך בינה מלאכותית מגיעה לתוצאות שלה", אמר ל-Lifewire בראיון באימייל.
AI הוא לא כדור כסף לכל הבעיות שלנו.
גם AI לקיימות עדיין בחיתוליו, הודה דונקלמן. התחום עדיין חסר מספיק מערכי נתונים ומודלים הדרושים לקידום התקדמות.
"לדוגמה, כולנו יודעים שיש פליטות שמתרחשות בעולם, אבל אנחנו לא באמת יודעים מאיפה הן מגיעות", הוסיף דונקלמן. "כל מה שיש לנו זה מה שהפולטים עצמם אומרים שהם עושים, וזה לא מושלם."
