Применение искусственного интеллекта в экологии

Существует потребность в технологиях защиты окружающей среды для смягчения и обращения вспять экологических проблем, с которыми человечество сталкивается и будет в ближайшие десятилетия продолжать сталкиваться. Правительства большинства стран предпринимают шаги по внедрению интеллектуальных систем на базе нейронных сетей для анализа данных и устойчивого управления природными ресурсами.

Технологии искусственного интеллекта предоставляют захватывающие возможности для переосмысления того, как люди взаимодействуют с миром природы, и предоставляют инструменты для лучшего мониторинга состояния среды, природных ресурсов и управления ими для удовлетворения потребностей промышленности и общества.

Решения для экономного использования ресурсов на данным момент являются одними из самых востребованных, т.к. стоимость и редкость ресурсов со временем только растет. В среднем применение гибких технологий управления на базе нейронных сетей позволяет получить экономию от 5 до 40%, даже если экономия не входит в перечень их основных задач.
Остается недоумевать почему эти технологии так мало распространены при таком выраженном экономическом эффекте и скорости окупаемости.

Использование систем машинного обучения для многофакторного анализа состояния опасных для объектов позволяет заранее проводить профилактические мероприятия по восстановлению их безопасной работоспособности. Учитывая стоимость устранения последствий таких выбросов, возможность надежного прогноза аварий с помощью нейронных сетей должно вскоре стать стандартом для производств, работающих с опасными для окружающей среды технологиями.

Применение блокчейн технологий для сбора первичных данных совместно с нейронными сетями позволяет с большой достоверностью предсказывать как мелкие инциденты - типа камнепадов, заторов на дорогах из за тумана или снега, так и крупные - наводнения, цунами, землетрясения. Ни одна из этих природных катастроф не происходит без предварительных сигналов, которые могут начинаться иногда за долгие месяцы до начала и всегда при своевременном обнаружении позволяют спасти человеческие жизни и сохранить хотя бы часть из тех материальных потерь, которые бы обязательно произошли при внезапном инциденте.

Спутниковые снимки, снимки аэросъемки могут быть проанализированы с использованием машинного зрения для мониторинга качества и использования природных ресурсов, принятия решений об управлении ресурсами и инициативах в области устойчивого развития.
Нейронные сети способны объединять для анализа данные из разных источников - снимки, данные от лабораторий, показания стационарных и мобильных датчиков, сообщения от людей. Ранее получать картину из разрозненных источников было невозможно из за огромной трудоемкости процесса и необходимости совмещения разнородных данных, с чем прекрасно справляются нейронные сети.

Случаи, когда не ясна причина или источник загрязнений окружающей среды не так уж и редки. Логика человека не всегда способна справиться с количеством разнообразных факторов для поиска причины. В таких случаях прекрасно работает нейронная сеть.

Искусственный интеллект совместно с устройствами из сферы IoT (интернет вещей) могут существенно облегчить труд экологов в области сохранения редких видов животных, растений и природных комплексов.

24 часа в сутки не прерываясь ни на минуту нейронная сеть следит за состоянием (поведением) отслеживаемых объектов, выявляя факторы, влияющие на их жизнедеятельность и оценивая их реальное воздействие. Такие знания позволяют экологам на принципиально новом уровне понимания ситуации корректировать условия проживания (жизнедеятельности) охраняемых животных и растений.

Ранее такие работы были затруднены тем, что для принятия решения требовался трудоемкий анализ данных, с которым прекрасно справляются современные нейронные сети.

Оптимизация процессов и поиск наилучших режимов производительности/качества это одна из классических сфер применения нейронных сетей.
В отличие от классического АСУТП с жестко прописанными алгоритмами работы, нейронная сеть способна отслеживать даже малые изменения техпроцесса и принимать решение о том, является ли это изменение полезным или нет. Таким образом происходит накопление полезных изменений в техпроцессе, что со временем может привести его к наилучшим показателям качества, и энергоэффективноти.