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Comment l’IA aide à résoudre le changement climatique | La webnews de l'info qui "vaut le détour"
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Comment l’IA aide à résoudre le changement climatique

Le changement climatique est un problème complexe qui ne peut être résolu avec un coup rapide d’une baguette magique biodégradable. Mais certains problèmes environnementaux peuvent être résolus avec le bon code. C’est là que tu entres.

Avez-vous entendu parler de l’artiste français Marcel Duchamp? L’une de ses œuvres les plus célèbres est la « fontaine », créée à partir d’un urinoir de salle de bain ordinaire. En renommant simplement cet objet commun, Duchamp a donné naissance à un style d’art totalement nouveau .

La même chose peut être faite avec l’IA. Pourquoi les humains ne doivent-ils utiliser cette puissante invention que pour résoudre des problèmes liés aux entreprises ? Pourquoi ne pouvons-nous pas penser un peu plus comme Duchamp et utiliser cette technologie «toute-puissante» pour résoudre l’un des problèmes les plus effrayants auquel l’humanité ait jamais été confrontée?

La Menace Mondiale Du Changement Climatique

Si vous avez lu des rapports récents et des prévisions sur l’avenir de notre climat, vous avez probablement compris que l’humanité manque de temps pour trouver une solution à la menace mondiale du changement climatique. En fait, un récent document politique australien a proposé un scénario à l’horizon 2050 dans lequel nous mourrions tous .

Pour ceux qui n’ont pas peur de l’élévation du niveau de l’eau de 25 mètres d’ici 2050, d’autres études suggèrent que les difficultés humaines sont au rendez-vous. En mars 2012, le Programme mondial pour l’évaluation des ressources en eau prévoyait que d’ici 2025, 1,8 milliard de personnes vivront dans des régions où la pénurie d’eau est absolue.

Quelles sont donc les données et les recherches qui incitent les scientifiques à penser qu’il y aura un scénario d’apocalypse de l’eau ou des aliments dans l’avenir?

Selon la NASA, la principale cause du changement climatique est la quantité croissante de gaz à effet de serre dans notre atmosphère . Et malheureusement, la «Terre mère» ne le fait pas seule.

En 1830, les humains ont commencé à se livrer à des activités libérant des gaz à effet de serre, contribuant ainsi à la hausse des températures que nous ressentons aujourd’hui . Certaines de ces activités dont je parle incluent la combustion de combustibles fossiles , la pollution des océans et la déforestation . Cependant, même la production de masse de bœuf contribue au changement climatique.

Maintenant, vous vous demandez peut-être comment les humains pourraient combattre et limiter nos émissions de gaz à effet de serre. De toute évidence, nous devrions limiter toutes les activités auxquelles j’ai fait allusion ci-dessus. Cela impliquerait de limiter notre consommation d’électricité, de charbon et de pétrole, de planter des arbres et, malheureusement pour beaucoup, d’abandonner complètement les dîners au steak.

Mais tout cela suffirait-il à réparer des siècles de pollution atmosphérique? Est-ce que tout cela est réalisable avant que les humains ne soient forcés de faire face à l’extinction de leur espèce? Je ne sais pas. Les humains n’ont même pas été en mesure de cesser de produire du bœuf, sans parler de nos automobiles et de nos avions hypnotiques quotidiens.

Si seulement il existait un logiciel très intelligent capable de générer des émissions, et dites-nous si tous ces efforts seraient suffisants pour éviter de futurs scénarios de catastrophe …

Approches De L’IA Et Cas D’utilisation Dans L’environnement
La résolution de tout problème prend du temps. Avec le changement climatique, il a fallu environ 40 ans aux scientifiques pour comprendre le problème. Et c’est juste – les humains devaient d’abord étudier le climat pour s’assurer de l’existence du changement climatique, puis étudier les causes du changement climatique pour voir le rôle que les humains ont joué. Mais où en sommes-nous aujourd’hui après tout cette étude? Encore en train d’étudier.

Et le problème avec le changement climatique est que le temps n’est pas de notre côté. L’humanité doit trouver et mettre en œuvre des solutions relativement rapidement. C’est là que l’IA pourrait aider.

À ce jour, il existe deux approches différentes pour AI: fondé sur des règles et fondé sur l’ apprentissage . Les deux approches de l’IA ont des cas d’utilisation valables lorsqu’il s’agit d’étudier l’environnement et de résoudre le changement climatique.

Les IA à base de règles sont des algorithmes codés d’énoncés if-then, destinés essentiellement à résoudre des problèmes simples. En ce qui concerne le climat, une intelligence artificielle basée sur des règles pourrait être utile pour aider les scientifiques à analyser des chiffres ou à compiler des données, permettant ainsi à l’homme de gagner beaucoup de temps en travail manuel.

Mais une intelligence artificielle basée sur des règles ne peut que faire beaucoup. Il n’a pas de capacité de mémoire – il vise à fournir une solution à un problème défini par un humain. C’est pourquoi l’IA basée sur l’apprentissage a été créée.

L’IA basée sur l’apprentissage est plus avancée que l’IA basée sur des règles car elle permet de diagnostiquer les problèmes en interagissant avec le problème. Fondamentalement, l’IA basée sur l’apprentissage a la capacité de mémoire, contrairement à l’IA basée sur des règles.

Voici un exemple: supposons que vous demandiez une AI à base de règles pour une chemise. Cette IA te trouverait une chemise de la bonne taille et de la bonne couleur, mais seulement si tu lui disais ta taille et tes préférences. Si vous demandiez une chemise d’apprentissage à l’IA d’apprentissage, elle évaluerait tous les achats de chemise que vous avez effectués au cours de la dernière année, puis vous trouverait la chemise parfaite pour la saison en cours. Regarde la différence?

Lorsqu’il s’agit d’aider à résoudre le changement climatique, une IA basée sur l’apprentissage peut faire plus que simplement réduire les émissions de CO2. Une intelligence artificielle basée sur l’apprentissage pourrait en fait enregistrer ces chiffres, étudier les causes et les solutions, puis recommander la meilleure solution – en théorie .

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