תמונה של כדור הארץ של נאס"אתמונה של כדור הארץ של נאס"א

ככל שהמחשבים מתחכמים יותר, מדענים בוחנים דרכים חדשות לגייס אותם להגנת הסביבה.

כשחושבים על בינה מלאכותית, התמונה הראשונה שעולה בדעתכם היא אחד הרובוטים החזקים שהולכים, מדברים ומדמים כמו בני אדם. אבל יש סוג אחר של AI שהופך נפוץ כמעט בכל המדעים. זה מכונה למידת מכונה, והוא סובב סביב גיוס מחשבים במטרה למיין את כמויות הנתונים העצומות שהטכנולוגיה המודרנית אפשרה לנו לייצר (המכונה "ביג דאטה").

אחד המקומות של למידת מכונה מסתבר שהכי מועיל הוא במדעי הסביבה, שהניבו כמויות עצומות של מידע מהניטור של המערכות השונות של כדור הארץ - אקוויפרים תת קרקעיים, האקלים המתחמם או נדידת בעלי חיים, למשל. שורה של פרויקטים צצו בתחום החדש יחסית הזה, הנקרא קיימות חישובית, המשלבים נתונים שנאספו על הסביבה עם היכולת של מחשב לגלות טרנדים ולנבא תחזיות לגבי עתיד כוכב הלכת שלנו. הדבר שימושי למדענים ולקובעי מדיניות מכיוון שהוא יכול לסייע להם לפתח תוכניות כיצד לחיות ולשרוד בעולם המשתנה שלנו. להלן מבט על כמה בלבד.

לציפורים - ולפילים

נראה שאוניברסיטת קורנל מובילה את הגבול בגבול החדש הזה, כנראה מכיוון שיש לה המכון לקיימות חישוביתוגם כיוון שראש המכון הזה, קרלה פ. גומס, הוא אחד מחלוצי הקיימות החישובית. גומס אומר שהתחום התחיל בסביבות 2008 כאשר הקרן הלאומית למדע העניקה מענק של 10 מיליון דולר כדי לדחוף את מדעני המחשב למחקרים בעלי תועלת חברתית. מאז הצוות שלה - וצוותי מדענים ברחבי העולם - לקחו את הרעיון ורצו איתו.

תחום מרכזי שבו למידת מכונה יכולה לסייע לסביבה הוא שימור מינים. בפרט, מכון קורנל עבד עם מעבדת קורנל לאורניטולוגיה כדי לשלב בין להט המדהים של צפרים לבין תצפית מדעית. הם פיתחו אפליקציה בשם eBird המאפשר לאזרחים רגילים להעביר נתונים על הציפורים שהם צופים סביבם, כגון כמה מינים שונים ניתן למצוא במיקום נתון. עד כה, אומר גומס, היו להם יותר מ -300,000 מתנדבים להגיש יותר מ -300 מיליון תצפיות, מה שמסתכם ביותר מ -22 מיליון שעות של עבודת שטח.


גרפיקת מנוי פנימית


אנימציה זו של ההגירה השנתית של סנוניות העצים מראה כיצד ניתן להשתמש בטכניקות קיימות חישוביות לחיזוי וריאציות אוכלוסייה בחלל וזמן. תמונה מאת דניאל פינק, מעבדת קורנל. של אורניתולוגיה

אנימציה זו של ההגירה השנתית של סנוניות העצים מראה כיצד ניתן להשתמש בטכניקות קיימות חישוביות לחיזוי וריאציות אוכלוסייה בחלל וזמן. תמונה מאת דניאל פינק, מעבדת קורנל. של אורניתולוגיה

שילוב הנתונים שנאספו מ- eBird עם נתוני התצפית של המעבדה ומידע על התפלגות מינים שנאספו מרשתות חישה מרחוק, מודלים של המכון משתמשים בלמידת מכונה כדי לחזות היכן יחולו שינויים בבית הגידול של מינים מסוימים ועל השבילים שלאורכם יעברו הציפורים במהלך הֲגִירָה.

"יש פערים גדולים שבהם אין לנו תצפיות, אבל אם אתה מתייחס לדפוסי ההתרחשות וההיעדרות אנו רואים שהציפורים האלה אוהבות סוג בית גידול מסוים ואז נוכל להכליל", אומר גומס. "אנו באמת משתמשים במודלים מתוחכמים - אלגוריתמים מלמידת מכונה - לחיזוי אופן הפצת הציפורים."

לאחר מכן הם יכולים לחלוק את תחזיותיהם עם קובעי מדיניות ואנשי שימור, שיכולים להשתמש בה כדי לקבל החלטות כיצד להגן בצורה הטובה ביותר על בית הגידול של הציפורים.

לדוגמה, אומר גומס, על סמך מידע שנאסף באמצעות eBird ומעובד על ידי השותפות, הקים שמורת הטבע "מכירה פומבית הפוכה" באזורים מוכי בצורת בקליפורניה, משלמים לחקלאי אורז כדי לשמור על מים בשדותיהם כאשר סביר להניח שציפורים נודדות וזקוקות לבית גידול לחניית ביניים. "זה אפשרי רק מכיוון שיש לנו מודלים חישוביים מתקדמים שנותנים לנו מידע מדויק ביותר על אופן הפצת הציפורים", אומר גומס.

ציפורים אינן תחום המחקר היחיד. חלק ניכר מעבודות המכון קשורות לשימור חיות בר - האזנה לשעות של הקלטות יער כדי למפות את מיקום קריאות הפילים וירי הציידים, למשל, או מעקב אחר דובי גריזלי כדי לפתח מסדרון שהם יכולים להשתמש בו כדי לנוע בבטחה במדבר.

העלאת הקצב

במרכז טיסות החלל גודארד של נאס"א, מדען המחקר ססיל רוסו משתמש בלמידת מכונות כדי להבין טוב יותר את התפלגות הפיטופלנקטון (המכונה גם מיקרו אצות) באוקיינוסים. צמחים מיקרוסקופיים אלה צפים על פני הים ומייצרים הרבה מהחמצן שאנו נושמים. הם מהווים את הבסיס של רשת מזון אוקיאנית. הם גם צורכים פחמן דו חמצני, וכשהם מתים, נושאים עמם את הפחמן כשהם שוקעים לקרקעית האוקיינוס.

"אם לא היה לנו פיטופלנקטון היינו רואים עלייה גדולה יותר בפחמן הדו חמצני אז אנחנו רואים", אומר רוסו. בשל כך, מעמדם הכללי הוא מידע חיוני עבור חוקרים המנסים להבין את השפעת השינויים ב- CO האטמוספרי2 על כוכב הלכת שלנו.

{{youtube}eM5lX9RQzZ4{/youtube}

רוסו משתמשת בתמונות לוויין ובדוגמניות מחשבים כדי לחזות את התנאים הנוכחיים והעתידיים של הפיטופלנקטון האוקיאני בעולם. כרגע, המודל מסוגל להעריך רק את המספר הכולל של המיקרו -אצות החיים על פני כדור הארץ וכיצד משתנה סך זה לאורך זמן. אבל משימת לווין חדשה נקראה לִפְסוֹעַ (עבור "עננים טרום אירוסול ומערכת אקולוגית לאוקיינוס"), שיושק בשנת 2022, יפתח מערך נתונים חדש לגמרי שיסתכל מקרוב על האוכלוסייה ויוכל לזהות מינים שונים ולא רק להסתכל על השלם, מה שיראה באופן מהותי לשנות את המודל הנוכחי.

"המודל משתמש בפרמטרים המבוססים על טמפרטורה, אור וחומרים מזינים כדי לספר לנו את כמות הצמיחה. הדבר היחיד שהסימולציה עושה הוא להתאים את הסכום הכולל ", היא אומרת. אך ישנם שלל סוגים שונים של פיטופלנקטון שכולם מתקשרים עם הסביבה בדרכים ייחודיות. למשל, Diatoms גדולים, שוקעים מהר מאוד אל קרקעית האוקיינוס ​​וצריכים הרבה חומרים מזינים. PACE תאפשר לזהות את סוגי הפיטופלנקטון בחלקים שונים של האוקיינוס, ולהרחיב את היכולת של המודל לעזור לנו להבין כיצד המיקרואורגניזמים משפיעים על CO2. זה גם יאפשר לנו לעשות דברים כמו חיזוי פריחת אצות מסוכנות ואולי למצוא דרכים לנצל את כשרונות המינים הצורכים פחמן בכמויות גדולות יותר כדי להילחם בשינויי האקלים.

EarthCube

אם כבר מדברים על כדור הארץ בכללותו, הקרן הלאומית למדע משתמשת בלמידת מכונות כדי ליצור מודל חי תלת-ממדי של כדור הארץ כולו. הייצוג הדיגיטלי, המכונה EarthCube, ישלב מערכי נתונים שסיפקו מדענים על פני שלל דיסציפלינות - מדידות של האטמוספירה וההידרוספירה או הגיאוכימיה של האוקיינוסים, למשל - כדי לחקות תנאים על, מעל ומתחת לפני השטח. בגלל כמויות הנתונים העצומות שהקובייה תכלול, היא תוכל לדגמן תנאים שונים ולחזות כיצד מערכות הפלנטה יגיבו. ועם המידע הזה, מדענים יוכלו להציע דרכים להימנע מאירועים קטסטרופליים או פשוט לתכנן את אלה שאי אפשר להימנע מהם (כגון הצפות או מזג אוויר סוער) לפני שהם מתרחשים.

EarthCubeEarthCube משלב מערכי נתונים ליצירת מודל שניתן לנבא ולמזער את הנזקים הנגרמים מאירועים קטסטרופליים.
תמונה מאת ז'אן דילאו/USGS
כחלק מפרויקט EarthCube, המחקר הגיאולוגי האמריקאי משתף פעולה בפרויקט National Framework Framework לייצור קרום דיגיטלי, מסגרת שתאפשר הבנה מדויקת וחזקה יותר של תהליכים תת -קרקעיים בכדור הארץ, כגון איזון מי תהום ובריאות מערכות אקוויפר. "נוכל לבצע חישובים מדעיים המראים את רמת מי התהום לאורך זמן, ואנו יכולים להעלות זאת כנגד תרחישים עתידיים", אומר סקיי בריסטול, ראש הסניף של אפיון ביו -גאוגרפי בחברת צוות USGS ו- USGS עבור פרויקט EarthCube Digital Crust. .

למידת מכונה נכנסת גם לשחק כששני מודלים מחלקים שונים של הקוביה (כגון הקרום והאווירה) צריכים ליצור אינטראקציה זה עם זה, אומר בריסטול. לדוגמה, איך זה נראה כשיש עלייה במיצוי מי התהום וגם עלייה באקלים המתחמם בו זמנית?

הקרום הדיגיטלי אמור להסתיים בקיץ הקרוב. הקרום הדיגיטלי וכל הפרויקטים של EarthCube הופכים את הנתונים והתוכנה שלהם לקוד פתוח. אז, תוך כמה שנים, כל אחד יוכל להשתמש בלמידת מכונה כדי לבצע תחזיות לגבי כל האפשרויות של כדור הארץ העתידי. וזה אומר שמדענים גיאוגרפיים, הפועלים להבנת המערכות השונות של כדור הארץ וכיצד שינויים בתוכם ישפיעו על האנושות, יהיה להם כלי חדש המאפשר להם לשתף נתונים זה עם זה מרחבי העולם - לתת לתחזיות שלהם השפעה רבה יותר ולאפשר לבני אדם הזדמנות לפעול, במקום להגיב, לעולם המשתנה שלנו.

דוגמאות אלה הן רק חלק קטן מהתמונה הגדולה של האופן שבו קיימות חישובית יכולה לשנות - ומשתנה - את היכולת שלנו להפוך את חיי האדם על פני כדור הארץ לקיימים יותר. בקורנל בלבד, פרויקטים אחרים המשתמשים בטכנולוגיה כוללים מיפוי אזורי עוני ויעילות הפחתת עוני במדינות מפותחות, קביעת ההשפעה של מדיניות הקציר על דיג האוקיינוס, גילוי חומרים חדשים שניתן להשתמש בהם ללכידת אנרגיה סולארית, קביעת ההשפעה של ספינה פוגעת באוכלוסיות לווייתנים, ואפילו שופכת אור על היעילות וההשלכות של הגדלת מס הבנזין בארה"ב אם המגמות הנוכחיות הן אינדיקציה כלשהי, אנו יכולים לצפות לשמוע עוד הרבה בשנים הקרובות על האופן שבו בינה מלאכותית מסייעת לנו להפוך את העולם מקום טוב יותר לחיות לטווח הארוך.

מאמר זה הופיע במקור Ensia צפו בדף הבית של Ensia

על המחבר

ביבה אריןארין ביבה היא עיתונאית מדעים פרילנסרים בניו יורק. עבודותיה מופיעות באופן קבוע ב ניוזוויק, סיינטיפיק אמריקן ואת "The Mythbusters" Tested.com.

ספר קשור

at

לשבור

תודה על הביקור InnerSelf.com, איפה הם 20,000 + מאמרים משנים חיים המקדמים "עמדות חדשות ואפשרויות חדשות". כל המאמרים מתורגמים ל 30 + שפות. הירשם למגזין InnerSelf, המתפרסם מדי שבוע, ולהשראה היומית של מארי טי ראסל. מגזין InnerSelf פורסם מאז 1985.