¿Cómo puede el aprendizaje automático salvar el medio ambiente de un desastre?

Imagina vivir en una ciudad metropolitana altamente desarrollada y con todos los lujos posibles. Hay grandes rascacielos de cristal y hermosos autos de lujo. Pero, ¿sabes lo que falta en esta ciudad? ¡¡¡Árboles!!! No hay vegetación en esta ciudad que pueda proporcionar el oxígeno que es necesario para la vida. ¡Y el oxígeno que hay allí está contaminado debido a los increíbles niveles de contaminación del aire en la ciudad! En tal situación, ¿qué se puede hacer?
Esta es la situación actual de muchas ciudades metropolitanas en este mundo. Ya ha habido 780.000 muertes relacionadas con la contaminación del aire en el mundo este año. Asimismo, este año se talaron o quemaron alrededor de 1,16,36,000 hectáreas de bosque con 117,268 especiesextinguiéndome ¡Y eso no es todo! Algunos científicos incluso predicen que el aumento de las temperaturas debido al calentamiento global conducirá a una disminución en la producción de cultivos cuando ya hay hambre en el mundo.

Es extremadamente importante abordar todos estos problemas relacionados con el medio ambiente antes de que se vuelvan más graves. Y qué mejor manera de hacerlo que usando tecnología moderna. Es por eso que este artículo trata la importante pregunta de «¿Cómo puede el aprendizaje automático salvar el medio ambiente de un desastre?» Este artículo demuestra las diferentes formas en que ML se ha utilizado para resolver varios problemas como la contaminación del aire, la protección de la vida silvestre, la predicción de desastres, etc. ¡Así que veámoslos en detalle ahora!

1. Control inteligente de la contaminación

La contaminación es un problema importante en las ciudades metropolitanas. ¡Y un sistema inteligente de control de la contaminación en toda la ciudad que utilice IoT y Machine Learning es la necesidad del momento! Esto ha sido probado por el Laboratorio de Investigación de China de IBM en forma de Green Horizons con el objetivo expreso de reducir las partículas en las ciudades chinas en un 25%.

¿Se pregunta cómo funciona Geen Horizons? Primero, los datos relacionados con la contaminación de la ciudad, como las emisiones de los vehículos, los niveles de polen, la dirección del flujo de aire, el clima, los niveles de tráfico, etc., se obtienen mediante IoT de varias fuentes. Una vez recopilados todos los datos importantes, los algoritmos de Machine Learning analizan automáticamente los datos mientras ajustan los modelos predictivos requeridos de acuerdo con varios factores, como la temporada actual, las distintas topologías de la ciudad, etc. Con este análisis, los algoritmos de Machine Learning pueden calcular pronósticos de contaminación. en diferentes áreas de la ciudad que informan a los funcionarios de la ciudad de antemano dónde se van a producir los problemas.

El sistema Green Horizons puede generar pronósticos de contaminación específicos con 72 horas de anticipación y también puede calcular tendencias generales de contaminación futura hasta los próximos 10 días . Este es el uso óptimo de IoT y ML para reducir la contaminación de la ciudad que también debería implementarse en otras ciudades de todo el mundo.

2. Protección inteligente de la vida silvestre

Muchos animales salvajes están en peligro de extinción o se están extinguiendo en varios países (¡No gracias a los humanos, por supuesto!). Por lo tanto, también es nuestra responsabilidad asegurarnos de que estos animales se conserven en sus hábitats naturales para que los bosques y las praderas silvestres permanezcan como están. ¡¿Y por qué no usar IoT y Machine Learning para esto?!

WildTrack es una empresa que hace precisamente esto. Utilizan una técnica de identificación de huellas (FIT) con algoritmos IoT y ML para identificar la especie, el individuo, la edad y el sexo de un animal a partir de su huella única. Luego, estos datos únicos se pueden usar para reconocer patrones específicos relacionados con los movimientos de los animales, la proporción de machos y hembras, la población de especies, etc. que ayudan a preservar varias especies en peligro de extinción.

Otra iniciativa es Wild Me de Microsoft AI for Earth , que utiliza visión por computadora y algoritmos de aprendizaje profundo para identificar los animales que están en peligro de extinción o casi extintos para que puedan protegerse y conservarse mejor.

3. Predicción y respuesta inteligente ante desastres

Cuando todo se vuelve inteligente, ¿por qué no la predicción de desastres y la respuesta a desastres? Hay muchos desastres naturales, como huracanes, tsunamis y terremotos, o incluso desastres provocados por el hombre, como derrames de petróleo, que se pueden predecir mediante el aprendizaje automático.

Un excelente ejemplo de esto es un sistema de detección de terremotos que utiliza redes de aprendizaje profundo. Fue desarrollado por científicos de Harvard y Google y puede predecir las réplicas después de un gran terremoto. Este sistema funciona analizando los patrones en los datos del terremoto que antes eran imposibles de analizar con la tecnología existente. Varios factores pueden determinar la posibilidad de que ocurran réplicas, como la composición del suelo, la interacción de las placas sísmicas, la propagación de energía en el suelo, etc. Teniendo todo esto en cuenta, el modelo de aprendizaje profundo actual obtiene una puntuación de 0,849 en el modelo de Coulomb, mientras que el anterior modelo obtuvo una puntuación de 0,583 (siendo 1 un modelo perfectamente preciso).

Otro ejemplo de predicción y respuesta inteligente ante desastres es un sistema de detección de inundaciones iniciado por Google junto con la Comisión Central de Agua de la India que utiliza ML para predecir inundaciones inminentes. Esto funciona mediante la creación de un modelo ML utilizando varios elementos como lecturas del nivel del río, registros de lluvia, terreno y elevación de un área, etc. para predecir cuándo y dónde podría ocurrir una inundación y también la gravedad de la inundación.

4. Prácticas Agrícolas Inteligentes

Hay suficiente comida para satisfacer las necesidades de todos, pero no la codicia de todos. Pero desafortunadamente, los humanos son codiciosos. Casi 815 millones de personas en este mundo padecen hambre. Eso es 1 de cada 10 personas. Y la mayoría de estas personas están en países en desarrollo o subdesarrollados. El aprendizaje automático se puede utilizar para resolver este problema de inanición mediante el uso de tecnología moderna con la agricultura para maximizar la producción de cultivos y minimizar el hambre.

Esto lo hace de manera muy eficiente SunCulture , que es una iniciativa de Microsoft AI for Earth. SunCulture utiliza Machine Learning e IoT para crear prácticas agrícolas y de riego que producen grandes rendimientos de cultivos para pequeños y medianos agricultores en África. Esto se hace recopilando primero datos como la calidad del suelo, los niveles de luz solar, el tipo de semilla, la densidad de lluvia de varias fuentes, como sensores agrícolas, satélites, estaciones meteorológicas locales, etc. Luego, estos datos se utilizan junto con redes neuronales e IoT para crear recomendaciones personalizadas. para cada finca que optimizará el procedimiento de siembra, los niveles de riego requeridos, la cantidad de fertilizante, etc. Todo esto dará como resultado las mejores cosechas posibles para la temporada de cosecha.

5. Vehículos eléctricos inteligentes

¡¡¿Estás respirando más dirust de carbono que oxígeno en tu ciudad?!! Si es así, entonces la contaminación del aire debido a los vehículos es una de las principales causas. ¡Y los vehículos eléctricos inteligentes son un método «inteligente» para salvar el medio ambiente y nuestros pulmones también! Estos vehículos funcionarán con electricidad y, por lo tanto, reducirán la contaminación del aire en las zonas urbanas. Se estima que un automóvil de petróleo normal produce el doble de contaminación por carbono que un automóvil eléctrico.

Actualmente, el monopolio de los autos eléctricos está controlado por Tesla Inc. , que se creó en julio de 2003. Los autos eléctricos de Tesla Motors utilizan los últimos avances en inteligencia artificial e Internet de las cosas. ¡¡¡Y también son populares!!! Tesla Model 3 fue el automóvil eléctrico enchufable más vendido en los EE. UU. en 2018 con un total de ventas anuales de 139, 782 automóviles. ¡Ese fue un récord mundial ya que ningún otro automóvil eléctrico había vendido más de 100,000 unidades en un solo año hasta entonces!