#1 KÖZLEKEDÉS
Jelenleg a közlekedési szektor az egyik leginkább környezetszennyező terület: az Európai Unióban az összes károsanyag-kibocsátás 25,8 százalékát tette ki 2015-ben, de még ha a nemzetközi tengeri és légi közlekedést nem is számoljuk, ez az arány akkor is 21 százalék. Ezért
A mesterséges intelligencia lehetővé teheti az út- és közlekedésoptimalizációt: vagyis azt, hogy az önvezető autók esetében a kocsik az ideális útvonalon ideális sebességgel haladjanak.
A statisztikák alapján 2040-re már a járműforgalom 75 százalékát önvezető autók teszik majd ki, így az elképzelés megvalósítása elméletben lehetséges, és nagyon sok károsanyag-kibocsátástól megszabadítaná a közlekedést.
Tudná például minimalizálni a felesleges parkolóhely-keresést, sőt, képes lenne automatikusan megkeresni az üzemanyag-használat szempontjából legjobb útvonalat és sebességet. Monitorozná a forgalmi adatokat, és olyan útvonalon vinne minket, ahol nem kell dugóban araszolni, ezzel még több üzemanyagot fogyasztani.
vagyis azt, hogy egy-egy automatizált autót egyszerre többen is használjanak, ha ugyanarra mennek. Ez lecsökkentené az egy főre jutó károsanyag-kibocsátást, mégsem venne el az autózás kényelméből, mint a tömegközlekedés.
De pontosan ez a hátránya, ami az előnye is: az egyszerűbb közlekedés miatt többen kezdenék használni ezeket az autókat, így a pozitív hozadékból rögtön el is vehetünk egy kicsit.
Sőt ha az önjáró autók tényleg teljesen biztonságossá válnak, azok az emberek is használhatják majd azokat, akik eddig képtelenek voltak kocsival közlekedni: nem kell majd speciális autó a mozgássérült utasoknak, és a 18 éven aluliak, valamint az idősek is lehetőséget kapnak az autózásra.
A megoldás persze az lehet, hogy nemcsak az önvezető, hanem az elektromos autókat is fejlesztjük, így elejét lehet venni még több károsanyag-kibocsátásnak is.
#2 ÉLELMISZERHIÁNY
A globális felmelegedés az élelmiszerellátásunkra is nagy hatással lesz: a légköri szén-dioxid mennyiségének növekedése csökkenti a cink, a vas és ezekhez hasonló, fontos tápanyagok mennyiségét a termőnövényekben. A csapadékminták megváltoznak, ami extrém szárazsághoz vezethet, valamint áradásokhoz, amelyek elmoshatják a termékeny földréteget.
E problémákra megoldást adhat az okos mezőgazdaság, amelyben már most is nagyon fejlett technológiákat alkalmaznak.
Jelenleg három területen használjuk a mesterséges intelligenciát a mezőgazdaságban:
- a mezőgazdasági robotokkal,
- a termés- és talajfigyelés területén, valamint
- prediktív analízisben, ami gyakorlatilag a jövőbeli tendenciák meghatározását jelenti.
A mezőgazdasági robotika már most nagyon fejlett szinten mozog, képes például az okos gyomirtásra, ami annyit jelent, hogy felismeri a káros gyomokat, és csak ezekre használja a gyomirtószert, nem az egész termőföldre. Ezzel az egyébként a környezetre szintén káros gyomirtók használatát is mérsékli, ráadásul hatékonyabban tünteti el a káros növényeket.
A mezőgazdaságban nagy probléma a gyomirtó-rezisztencia, statisztikák szerint nagyjából 250 gyomfaj teljesen immúnis a ma ismert vegyszerekre, erre is megoldás lehet, ha célzottan tudjuk irtani őket.
A mezőgazdasági munkaerő csökkenése is óriási probléma, 2014 és 2024 között a becslések szerint 6 százalékkal csökken a dolgozók száma. Az arató robotok megoldást jelenthetnek erre is, főleg, hogy egyre okosabbak, és szerteágazóbb feladatokat képesek ellátni.
A termésfigyelés területén a mesterséges intelligenciát leghatékonyabb módon a kártevők és talajproblémák diagnosztizálásánál lehet alkalmazni,
Már létezik olyan technológia, amely egy kisebb terület megfigyelésével hatékonyan állít fel mintákat, amelyek alapján aztán hatékonyan kidolgozza a legmegfelelőbb ültetési, gondozási és aratási stratégiákat.
Prediktív analízis területén a mesterséges intelligencia már most rengeteget segít a mezőgazdaság számára:
- műholdképek analizálásával előrejelzi az időjárást,
- megfigyeli, milyen betegségek sújtják a növényeket,
- észreveszi a kártevőket, és
- a termésátlagot is tudja előre becsülni.
Az elemzések alapján még azt is meg tudjuk mondani, hogy milyen tápanyagot használjunk a földekre ahhoz, hogy minél több termést hozzanak.
Analízisben nagyon nagy segítséget nyújthatnak a drónok, amelyekről azt hihetnénk, hogy új technológiának számítanak a mezőgazdaságban, pedig az 1980-as években már Japánban megjelentek, bár ekkor még csak arra használták őket, hogy lepermetezzék a földeket.
Ma azért sokkal szerteágazóbb a használati módjuk, és mesterséges intelligenciát is használnak azért, hogy megfigyelhessék a növények egészségi állapotát.
#3 KLÍMA
Manapság az időjárási modellek felállítása és a klímaváltozás következményeinek modellezése leginkább adatprobléma. Annyi információ áll a rendelkezésünkre, amelyből egy átlagos teljesítményű számítógép képtelen pontos tendenciákat levonni, mivel rengeteg az információ és rengeteg a befolyásoló tényező is.
A gépi tanulásos rendszer azonban pontosan ilyen információmennyiség mellett „érzi jól magát”: minél több és szerteágazóbb az adat, annál gyorsabban tanul a szoftver, és annál jobb a teljesítménye is. Ami a hagyományos módszereket hátráltatja, az a mesterséges intelligenciát pontosan előre viszi:
Éppen ezért lassan előretör egy új informatikai ágazat, a klímainformatika, amely jelen van már ugyan néhány éve a piacon, de eddig gyerekcipőben járt. Az AI fejlődésével párhuzamosan ez a terület is egyre gyorsabban fejlődik.
Mára a kutatók képesek kiszúrni olyan időjárási anomáliákat és potenciálisan veszélyt jelentő jelenségeket, amelyekre a hagyományos módszerekkel nem lett volna lehetőség, vagy sokkal lassabban sikerült volna észrevenni őket.
Arról nem is beszélve, hogy a mesterséges intelligencia segítségével így hosszabb időintervallum információiból tudunk értékes előrejelzéseket gyártani. Sőt, így azt is meghatározhatjuk, hogy a globális felmelegedés pontosan milyen hatással lesz a Föld időjárására, így könnyebben felkészülhetünk a radikális változásokra.
#4 OKOSVÁROS, OKOS GÉPEK
A jelenlegi városaink struktúrájának és életritmusának újragondolása egyre sürgetőbb feladat, hiszen a bolygó lakossága elképesztő ütemben növekszik, és egyre nehezebb ezt a sok embert a most felépített rendszerek alapján elhelyezni.
Mi sem mutatja ezt jobban, mint például a híres Los Angeles-i dugók, amelyek egyértelműen jelzik: a közlekedés optimalizálására és új megoldások keresésére van szükség. 1900-ban még csak a bolygó lakosságának 14 százaléka élt városokban, ma pedig legalább az emberiség fele.
Szerencsére az eszközök már most a kezünkben vannak ahhoz, hogy élhetőbb és zöldebb városokat építsünk. Ahhoz, hogy egy települést „okosnak” nevezhessünk, arra van szükség, hogy minél több információt gyűjtsön, a mesterséges intelligencia segítségével pedig rájöhetünk, hogy az emberek hogyan használják a városokat, és milyen területeken lehet javítani ezen.
Minél több kép és videofelvétel áll ugyanis a rendelkezésünkre, a mesterséges intelligencia annál nagyobb információhalmazból képes dolgozni, és sokkal hatékonyabban alakíthat ki okos rendszereket.
Hogy milyen rendszerekről beszélünk? San Diegóban például a múlt évben 3200 olyan készüléket helyeztek forgalomba, amely képes leolvasni az autók rendszámtábláját, és ezzel egy sokkal hatékonyabb parkolási rendszert fejlesztettek, hiszen az autósok mindig tudták, hol van szabad parkolóhely, és figyelmeztették őket a veszélyesebb közlekedési szakaszokra is.
Az AT&T nevű telekommunikációs vállalat okos város projektje élőben monitorozza a forgalmat, és a közlekedési lámpákat is képes befolyásolni a hatékonyabb haladás érdekében.
De nemcsak a közlekedésben segíthet a mesterséges intelligencia: valós idejű adatgyűjtéssel
- biztonságosabbá teheti a városokat,
- hozzájárulhat az okosabb tervezéshez az időjárási sajátosságok figyelembevételével, és
- optimalizálhatja az energia- és vízfogyasztást
– utóbbi pedig kulcsfontosságú a globális felmelegedés elleni harcban.
Kiemelt kép: Thinkstock
