Bài học rút ra chính
- Các nhà nghiên cứu đang sử dụng AI để giảm đánh bắt quá mức ở Lưu vực sông Nile của Châu Phi.
- Dự án là một phần của nỗ lực lớn hơn nhằm khai thác AI để cải thiện tính bền vững trong nhiều ngành công nghiệp.
-
Nhưng một chuyên gia cho biết lượng năng lượng và các nguồn lực khác cần thiết để triển khai phần cứng và phần mềm AI có thể gây ra các vấn đề riêng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang giúp ngăn chặn việc đánh bắt quá mức nhằm bảo vệ nguồn cung cấp các loài sinh vật biển ăn được đang bị cạn kiệt nhanh chóng trên thế giới.
Một dự án mới sử dụng AI để cải thiện việc xác định và đo lường các loài cá ở Lưu vực sông Nile của Châu Phi. Phần mềm này có thể giúp các nhà khoa học hiểu được mật độ quần thể cá nhanh hơn so với các quan sát của con người. Đó là một phần của nỗ lực lớn hơn nhằm khai thác AI để cải thiện tính bền vững trên nhiều ngành công nghiệp.
"Điều đầy hứa hẹn về AI là giờ đây nó cho phép chúng ta thực hiện các công việc tốn thời gian hoặc phức tạp đến mức không tưởng bằng các phương pháp truyền thống, với tốc độ và hiệu quả cao hơn đáng kể", Andrew Dunckelman, người đứng đầu bộ phận tác động và thông tin chi tiết tại Google.org, chi nhánh từ thiện của gã khổng lồ tìm kiếm, đã nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
Cái gì đó tanh
Tổ chức Nông lương của Liên hợp quốc đang nỗ lực cải thiện khả năng tiếp cận công nghệ AI theo dõi trữ lượng cá. Nhận thêm thông tin về các loài cá có thể giúp xây dựng các thuật toán để xác định các loài và vị trí của chúng cũng như nhận ra bất kỳ thay đổi nào.
Liên hợp quốc ước tính một phần ba tổng số lượng cá hiện đã bị đánh bắt quá mức và không còn bền vững. Để giúp giữ an toàn cho nguồn cá, các nhà nghiên cứu của Đại học Florida cũng đang sử dụng AI để đảm bảo ngư dân không đánh bắt các loài có nguy cơ tuyệt chủng. Các mô hình AI ước tính vị trí của các loài nguy cấp nơi hoạt động của nghề cá, giúp những người đánh cá thương mại tránh đánh bắt cá ở những khu vực đó.
"AI không phải là viên đạn bạc cho tất cả các vấn đề của chúng ta", Zachary Siders, nhà khoa học đã phát triển ứng dụng, cho biết trong một bản tin. "Chúng tôi phải luôn nghĩ rằng các quyết định mà chúng tôi cho phép hệ thống AI thực hiện có hậu quả thực sự đối với sinh kế của ngành đánh bắt cá cũng như các loài không thể thay thế."
AI Keeps Watch
Không chỉ là cá mà AI còn để mắt đến khi nói đến môi trường. Climate TRACE, nền tảng giám sát khí nhà kính (GHG) theo thời gian thực của thế giới, đang giúp xác định nguồn phát thải từ đâu và xác định nơi cần tập trung các nỗ lực khử cacbon.
Ngoài ra còn có Restor.eco, một nền tảng khôi phục dữ liệu mở được lưu trữ trên Google Earth. Nó cung cấp dữ liệu khoa học và hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao để cho phép các nhà nghiên cứu phân tích tiềm năng phục hồi của bất kỳ địa điểm nào trên Trái đất. Về cơ bản, chương trình có thể vạch ra vùng đất để dự đoán nơi cây cối có thể phát triển một cách tự nhiên.
Dunckelman nói rằng Google đã nhận thấy rằng các chương trình đạt được mục tiêu nhanh hơn với AI. Ông lưu ý đến trường hợp của BlueConduit, một tổ chức nổi lên từ cuộc khủng hoảng nước ở Flint, Michigan. Nhóm đã xây dựng một nền tảng máy học sử dụng dữ liệu về tuổi của các ngôi nhà, vùng lân cận và các tuyến đường dây dẫn đã biết để dự đoán liệu một ngôi nhà có được bảo dưỡng bằng ống chì hay không.
"Trước đây, cách duy nhất để biết điều này là đào thực tế [tại] từng địa điểm và kiểm tra các đường ống dẫn bằng chì, việc này rất tốn kém và mất thời gian," Dunckelman nói. "Thông qua việc giới thiệu máy học, BlueConduit hiện có thể nhanh chóng dự đoán với độ chính xác cao hơn liệu một ngôi nhà có được bảo dưỡng bằng đường dây dẫn hay không. Điều này có thể thúc đẩy các quyết định chính sách có tác động đáng kể đến sức khỏe cộng đồng và nguồn lực của chính phủ."
Nhưng không phải ai cũng đồng ý rằng các công ty công nghệ lớn nhất thiết có thể giải quyết các vấn đề của hành tinh thông qua AI. Eric Nost, một trợ lý giáo sư tại Đại học Guelph, người nghiên cứu cách công nghệ dữ liệu cung cấp thông tin cho việc quản lý môi trường, cho biết các nghiên cứu gần đây đã làm dấy lên lo ngại về lượng năng lượng và các nguồn lực khác cần thiết để triển khai phần cứng và phần mềm AI.
"Tôi nghi ngờ nhiều nhà nghiên cứu sẽ khó chuyển các phát hiện dựa trên AI thành chính sách hoặc quyết định thực tế nếu AI đó không được phát triển với các nhà hoạch định chính sách và quyết định, đặc biệt là trong bối cảnh những thách thức đối với việc giải thích Làm thế nào một AI đạt được kết quả của nó, "ông nói với Lifewire trong một cuộc phỏng vấn qua email.
AI không phải là viên đạn bạc cho tất cả các vấn đề của chúng ta.
AI cho tính bền vững cũng vẫn còn sơ khai, Dunckelman thừa nhận. Trường này vẫn thiếu đủ bộ dữ liệu và mô hình cần thiết để thúc đẩy tiến độ.
"Ví dụ, tất cả chúng ta đều biết có khí thải đang diễn ra trên thế giới, nhưng chúng ta không thực sự biết chúng đến từ đâu", Dunckelman nói thêm. "Tất cả những gì chúng tôi có là những gì bản thân người phát ra nói rằng họ đang làm, đó là điều không hoàn hảo."
