Landwirtschaft
Veröffentlicht auf 20. August 2020 |
von Michael Barnard
20. August 2020 durch Michael Barnard
Künstliche Intelligenz hat in der Populärkultur seit Jahrzehnten einen schlechten Ruf HAL im Jahr 2001: Eine Weltraum-Odyssee zu Skynet in der Terminator Serien zu den soziopathischen Robotern, die so oft als weiblich dargestellt werden, in Filmen wie Ex Machina. Aber wie bei so viel Unterhaltung geht der tatsächliche Fortschritt und Wert neuer Technologien beim sensationellen Geschichtenerzählen verloren, so entzückend und gut produziert wie so viele von ihnen.
Die tatsächliche künstliche Intelligenz ist viel begrenzter, fokussierter und normalerweise viel positiver als das, was dargestellt wird. Die als maschinelles Lernen bekannte Untergruppe der künstlichen Intelligenz erweist sich als wesentlicher Bestandteil unseres Toolkits für das Verständnis und den Umgang mit einem der schwierigsten Probleme, mit denen wir als Menschen konfrontiert sind: dem Klimawandel.
Ich beschäftige mich seit über einem Jahrzehnt professionell mit Aspekten der Datenwissenschaft und der aufgabenorientierten künstlichen Intelligenz. Vor mehr als einem Jahr beschäftigte ich mich intensiv mit neuronalen Netztechnologien, -konzepten und -anwendungen für Klimawandel und Cleantech, insbesondere mit meinem häufigen Mitarbeiter David Clement, der mich bei vielen konzeptionellen Aspekten des Berichts unterstützte. Und nun, CleanTechnica Der letzte Bericht ist gefallen: Maschinelles Lernen: Eine transformative Cleantech- und Klimatechnologie.
Unsere Umwelt und das Klima sind unglaublich komplex, mit riesigen Datenmengen, die es oft schwierig machen, wichtige Signale im Rauschen zu finden. Unsere technologischen Lösungen sind ebenfalls komplex. Komplexe Informationen erfordern unerschütterliche Aufmerksamkeit, um Wert zu liefern. Und die Lösungen werden in eine sich verändernde Welt hineingeboren, in der die Industrienationen unerschütterliche Aufmerksamkeit und Fleiß nicht mehr einfach und billig an schlecht bezahlte Menschen auf der anderen Seite des Planeten auslagern können, da diese Nationen sich selbst entwickelt haben und die Rollen ablehnen dass sie sich einmal aus der Notwendigkeit heraus umarmten.
Durch maschinelles Lernen wurden viel genauere Karten der Küstenhöhen erstellt, sodass die fraktalen Küsten rund um unsere bewohnten Kontinente und Inseln besser auf das Klimarisiko untersucht werden können. Es verbessert die Effizienz und Sicherheit unserer Autos und Lastwagen. Es trennt Abfallströme mit hoher Genauigkeit in hochwertige und wegwerfbare Elemente. Es verbessert die effiziente Einbindung in die Energiemärkte durch Initiativen für erneuerbare Energien und Speicher. Es verbessert die Qualität des Wassers, das wir täglich verwenden. Experten für maschinelles Lernen haben einen Aufruf zu Waffen für Klimaschutzmaßnahmen für maschinelles Lernen mit einer Organisationsstruktur und einer ersten Bewertung veröffentlicht, wo die Technologien und Techniken am besten angewendet werden.
In diesem Bericht werden die Grundlagen der Schlüsselkonzepte des maschinellen Lernens vorgestellt, globale Fallstudien seiner Anwendung auf Forschung und saubere Technologien untersucht und Bereiche umrissen, in denen es abgelehnt wurde oder nicht zum Verständnis seiner Grenzen beitrug. In vielen Fällen wird auch eine pragmatische Perspektive auf den Wert der Ergebnisse gezogen, da es viele Fälle gibt, in denen das, was als möglich entdeckt wird, nicht auf magische Weise wahrscheinlich gemacht wird.
Forscher, die erwägen, maschinelles Lernen auf ihre Klima- oder Technologieprojekte anzuwenden, werden feststellen, dass dies eine unschätzbare Ressource ist, um zu verstehen, ob dies einen Mehrwert schafft oder ihre Bemühungen beeinträchtigt. Unternehmer, die von ihnen identifizierte Marktprobleme lösen möchten, werden es als wertvoll erachten, zu bestimmen, ob und wann und wo sie diese Lösung anwenden sollen. Menschen, die sich auf Klimaschutz konzentrieren, werden es nützlich finden, die Fortschritte unseres Verständnisses und die Lösungen, mit denen wir uns befassen, kennenzulernen, positive Beispiele zu finden und wichtige Nuancen zu finden, wie sie über sie denken sollen. Menschen, die Mitarbeiter bei der Lösung komplexer Klima- und Umweltprobleme suchen, finden in diesem Bericht eine vollständig referenzierte Liste von Experten.
Der Prozess, diesen Bericht zu recherchieren, die Literatur zu lesen, mit Experten auf der ganzen Welt zu sprechen und meine Gedanken in nützliche Worte für andere zu formen, war für mich eine Wachstumserfahrung. Ich freue mich sehr, die Ergebnisse mit der Welt zu teilen. Alle verbleibenden Fehler im Bericht sind allein meine.
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Über den Autor
Michael Barnard ist Chief Strategist bei TFIE Strategy Inc und Mitbegründer von zwei aktuellen Startups. Er arbeitet mit Startups, bestehenden Unternehmen und Investoren zusammen, um Möglichkeiten für ein signifikantes Umsatzwachstum und Kosteneinsparungen in unserer sich schnell verändernden Welt zu identifizieren. Er ist Herausgeber von The Future is Electric und entwirft für die Gesundheit. Er veröffentlicht regelmäßig Analysen zu kohlenstoffarmer Technologie und Politik auf Websites wie Newsweek, Slate, Forbes, Huffington Post, Quartz, CleanTechnica und RenewEconomy. Seine Arbeiten werden regelmäßig in Lehrbücher aufgenommen. Artikel von Drittanbietern zu seinen Analysen und Interviews wurden auf Dutzenden von Nachrichtenseiten weltweit veröffentlicht und haben auf Reddit Science Platz 1 erreicht. Er steht für Beratungsaufträge, Vortragsaufträge und Vorstandspositionen zur Verfügung.