Technologies d’intelligence artificielle et durabilité de notre environnement – | Informatique en nuage | Centre de données

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  • Introduction: Ces dernières années, les enjeux environnementaux ont déclenché des débats, des discussions, des programmes de sensibilisation et d’indignation du public qui ont catapulté l’intérêt pour les nouvelles technologies, telles que l’intelligence artificielle. L’intelligence artificielle trouve des applications dans les secteurs de l’environnement, notamment la conservation des ressources naturelles, la protection de la faune, la gestion de l’énergie, l’énergie propre, la gestion des déchets, le contrôle de la pollution et l’agriculture. L’avancement de l’IA sur le marché de la protection de l’environnement pourrait être l’une des solutions pour résoudre les principales préoccupations environnementales. L’application de l’IA à la protection de l’environnement comprend l’apprentissage automatique pour la protection des océans, la surveillance de la navigation, l’exploitation minière océanique, la pêche, le blanchiment des coraux ou l’apparition de maladies marines. Les techniques d’IA sont très bénéfiques pour l’analyse environnementale, car elles sont capables de traiter rapidement une énorme quantité de données afin de tirer des conclusions qui n’auraient peut-être pas été possibles par l’homme. Les techniques d’IA sont très bénéfiques pour l’analyse environnementale, car elles sont capables de traiter rapidement une énorme quantité de données afin de tirer des conclusions qui n’auraient peut-être pas été possibles par l’homme.

    1.Prévisions météorologiques et changements climatiques : Les modèles traditionnels de prévision météorologique sont basés sur des mesures statistiques de modèles numériques, et il ne donne pas de réponses en binaire. Les données collectées peuvent provenir de satellites de l’espace lointain, de ballons météorologiques, de systèmes radar, d’avertissements météorologiques de prévision immédiate et d’analyses environnementales et parfois de capteurs basés sur l’IoT.

    Les prédictions de l’IA sont principalement basées sur des algorithmes d’apprentissage automatique. En traitant des données plus complexes dans un laps de temps plus court à l’aide de principes de régression linéaire, les météorologues peuvent désormais faire des prévisions avec une précision améliorée et ainsi économiser des vies et de l’argent. L’apprentissage automatique peut également favoriser d’autres prévisions, notamment la température, la hauteur des vagues et les précipitations. L’outil de prévision d’IA de Google, basé sur le réseau de neurones convolutifs (CNN) d’UNET, permet aux chercheurs de générer des prévisions précises des précipitations six heures avant le début des précipitations. CNN est une séquence de couches d’opérations mathématiques disposées dans une phase de codage. Il prend les images satellite d’entrée et les transforme ensuite en images de sortie.

    2.Changements climatiques : Par exemple, nous pouvons stopper les émissions dans le secteur de l’énergie en utilisant la technologie de l’IA pour prévoir l’offre et la demande d’électricité dans le réseau, améliorer la programmation des énergies renouvelables et réduire les émissions de combustibles fossiles du cycle de vie grâce à la maintenance prédictive. Les applications d’IA dans les transports peuvent permettre des prévisions de trafic plus précises, le développement du transport de marchandises et une meilleure modélisation de la demande et de l’option de mobilité partagée. D’autres types d’impacts incluent les déchets qui perturbent les écosystèmes, les polluants qui affectent la santé humaine et animale et la perte de biodiversité. En exploitant les bandes de données des capteurs et des satellites, nous pouvons mieux prévoir les impacts du changement climatique et gérer de manière proactive ces écosystèmes.

    L’IA appliquée aux systèmes alimentaires peut aider à mieux surveiller les rendements des cultures, à réduire le besoin de produits chimiques et l’excès d’eau grâce à une agriculture de précision et à minimiser le gaspillage alimentaire en prévoyant la demande et en identifiant les produits gâtés. Enfin, les systèmes d’IA utilisés dans les bâtiments et les villes peuvent aider à contrôler automatiquement le chauffage et la climatisation, ainsi qu’à modéliser l’énergie utilisée pour décider quels bâtiments rénover.

    3.Biodiversité et conservation : Avec le développement récent d’appareils alimentés par l’IA pour la conservation des animaux, nous pouvons désormais empêcher l’extinction de la faune. Après l’extinction des rhinocéros d’Afrique de l’Ouest, les éléphants d’Afrique sont sur le point de disparaître en raison de l’implication d’un vaste braconnage. Le système technologique basé sur l’IA utilise une caméra qui détecte les braconniers prévoyant d’attaquer un animal et génère ensuite une alerte aux gardes du parc en temps réel.

    Les plantes sont très bénéfiques pour la vie humaine et aident grandement à satisfaire nos besoins. Ils aident à répondre à nos besoins de base car ils peuvent nous fournir de la nourriture, un abri et des médicaments. Plus il y a d’arbres présents dans un environnement, plus la quantité d’oxygène produite est importante. La plate-forme basée sur l’IA permet à ses utilisateurs de cliquer et de partager des photos de diverses espèces de plantes en temps réel. Il permet également aux autres membres de la communauté d’identifier les photos de la plante spécifique et de confirmer la présence de la plante, si une telle plante existe déjà. De cette façon, la plate-forme de mise en réseau basée sur l’IA peut aider à découvrir de nouvelles espèces de plantes dans le monde entier.

    4.Santé des océans : Dans une recherche récente menée par deux algorithmes d’IA, le modèle de processus gaussien à variable latente (LVGP) et l’analyse probabiliste en composantes principales (PPCA) ont été utilisés pour comprendre les échos du sonar dans l’océan. La recherche visait à observer les changements qui peuvent se produire avec les échos de sonar à différentes profondeurs, salinité et température. Les algorithmes étaient capables de classer les environnements sous-marins à partir de mesures sonar simulées avec une précision moyenne de plus de 90 %.

    L’application de l’intelligence artificielle, des algorithmes ML et des robots intelligents semble être la combinaison parfaite dans le futur à venir. L’exploitation minière sous-marine et la recherche sous-marine sans perturber la vie sous-marine semblent difficiles il y a quelques années, mais plus maintenant. Grâce à l’application de ces dernières technologies, les océanographes peuvent créer une cartographie précise, comprendre l’impact du changement climatique, l’état des espèces, la salinité et rassembler une grande quantité de données pour explorer les zones laissées pour compte.

    Conclusion: Les chercheurs et les scientifiques doivent s’assurer que les données fournies par les systèmes d’intelligence artificielle sont transparentes, justes et dignes de confiance. Avec une demande croissante de solutions d’automatisation et d’études de données de plus haute précision pour les problèmes et défis liés à l’environnement, de plus en plus d’entreprises multinationales, d’établissements d’enseignement et de secteurs gouvernementaux doivent financer davantage la R&D de ces technologies et fournir des normalisations appropriées pour les produire et les appliquer.

    De plus, il est nécessaire d’impliquer davantage de technologues et de développeurs dans cette technologie. L’intelligence artificielle fait de plus en plus partie de notre vie quotidienne et son impact est visible à travers les progrès réalisés dans le domaine des sciences de l’environnement et de la gestion de l’environnement.

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