气候变化的大数据解决方案

大数据和机器学习是目前技术中最热门的两个主题。大数据是一个术语,用于数据集如此大而复杂,以至于传统的数据处理技术不足。机器学习是一种教授计算机学习数据的方法,而无需明确编程。

大数据和机器学习被用于解决各种生态问题。例如,它们被用于开发更好的环境灾害预测和检测方法漏油

他们也习惯了跟踪入侵物种的传播并了解气候变化对生态系统的影响。大数据和机器学习的潜在应用是广泛的,它们已经开始改变生态领域。

这些尖端的技术可以(并且将)在保护和保护我们的星球方面起着越来越重要的作用,同时帮助我们适应了气候变化的生活。事情是,个人努力削减我们的碳足迹只会让我们走得太远。另外,教育和改变人们的习惯到更可持续的选择需要一段时间。技术可能是我们的储蓄恩典(很可能)。

以下是大数据和机器学习的几种方式来积极影响环境。

更聪明的农业

聪明的农业

世界人口是预计到2030年将达到85亿到2050年,有97亿亿。喂食更多的嘴,对粮食生产的需求增强。

联合国,粮食和农业组织估计,粮食生产必须增加70%才能跟上需求。

需求增加归因于几个因素,例如人口增长,饮食改变和农业土地损失。

满足世界人口的需求将需要农民,政策制定者和消费者的共同努力。这就是技术介入的地方。

农民已经在使用大数据和机器学习来开发更高效,更可持续的农业运营。效率在这里至关重要。粮食生产(动物和农作物)是温室气体的主要贡献者之一。除了拉伸食品和肉类生产中使用的水资源

通过收集有关天气条件的数据,土壤质量和农作物的产量,农民更好地了解他们的土地以及如何最好地照顾它。然后,农民可以使用此信息来开发更有效的灌溉系统,优化农药的使用并预测农作物的产量 - 所有这些都可以导致水和化学用途减少并减少温室气体排放。

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等等,还有更多 -摩尔定律

摩尔法律说,归因于英特尔的联合创始人戈登·摩尔(Gordon E. Moore):

“尽管计算机的成本减半,但微芯片上的晶体管数量大约每两年加倍。”

简而言之,计算能力每年便宜。只需考虑一下您的智能手机即可。它充满了技术,几年前,这会花费您一条手臂,腿,也可能是您的肾脏之一。

现在,想象所有那样的优美,强大的农民手中的技术。而不仅仅是富裕的东西(这些是在一些更高级的东西上);我说的是美国农村地区的普通农民,亚洲的帕迪斯或非洲高地。

应用和机会是无穷无尽的。

随着时间的流逝,技术变得更好,更便宜,帮助各地的农民更多地练习气候智能农业。社区对干旱和饥荒更具韧性。作物产生芽的同时仍保持生物多样性。用水量下降,这意味着更多的拉伸资源会大有帮助。

解决食物浪费

大数据和机器学习正在提供解决问题的新方法食物浪费。根据最近的一项研究,食物废物约占全球温室气体排放的8%。

据估计,生产的所有食品中有三分之一从未消耗。

这为企业和组织提供了减少环境影响并节省资金的巨大机会。大数据和机器学习用于识别食物浪费模式并制定减少它们的策略。

例如,一项研究使用机器学习来分析2,000多种食谱,发现我们可以用浪费较少的替代品代替许多常见的成分。德赢体育网址这种研究有助于确定减少食物浪费并提高食品系统效率的新方法。

更好的电池存储解决方案

太阳能如何从机器学习中受益

下一站是能源 - 进步和创新的宏伟崇拜。还有其他地方,但现在可以将电力削减到任何地方,而事情会很快停止。

世界能源委员会预测随着世界人口的增长,能源需求将增加到2050年,约有97亿。韦克斯估计,从现在到2030年,初级能源需求每年将每年增长约1.8%。

尽管这种增长率比过去几十年慢,但绝对程度仍然代表着显着增加。当然,满足这种增加的需求将需要大量扩展能源生产。

在这方面,我们也很幸运。解决方案就在那里……从字面上看我们的脸:太阳和其他可再生能源等风。

可再生能源占全球主要能源供应的30%以上,但预计到2030年上升到几乎50%到2050年将近90%

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换句话说,预计可再生能源将在满足未来几十年的世界能量需求方面发挥越来越重要的作用。但是,有一个问题。

虽然太阳不断耗尽173,000吨的能量(这是数万亿瓦),足以为我们所有的需求提供10,000次的能量,捕获并储存能量仍然是一个问题。

我们确实在捕获太阳能方面已经变得更好,并且技术不断改进。(查看在这里太阳能的最新发展和突破

可再生能源面临的最大挑战之一仍然是存储。

当太阳没有闪闪发光或不吹风时,需要另一种存储能量的方法,以便我们以后使用它。这就是大数据和机器学习敲击的地方。

通过分析大型数据集,科学家和工程师可以开发更好的电池技术,并发现可以在更长时期内存储更多能量的新材料。

这些进步对于使可再生能源成为为我们的世界推动的可行的长期解决方案至关重要的。

自动回收系统

回收近年来已经走了很长一段路,部分归功于大数据和机器学习的进步。

根据内布拉斯加州林肯大学的一项研究,这些技术正在帮助简化分类过程并提高回收设施的总体效率。通过分析传感器和相机的数据,机器学习算法可以识别不同类型的材料并相应地对其进行排序。

这样可以节省时间和人工成本,有助于降低污染水平,并提高再生材料的质量。

此外,大数据被用来跟踪回收利用的全球趋势,并开发了减少废物的新方法。例如,IBM最近的一项研究发现,分析大型数据集使得可以识别最有可能重复使用或回收的材料。然后,该信息用于创建更有效的回收计划,以减少材料和成本更低的运行成本。

改进的公共交通选择

更好的公共交通选择

运输帐户超过25%的温室气体排放。幸运的是,如果我们避免了最严重的气候变化,我们必须重新考虑和重塑运输。

我们已经在这里争辩公共交通。但是,正如该帖子中指出的那样,公共交通的问题使通勤者不太理想 - 可预测性,便利性,成本等。

在大数据和机器学习的帮助下,公共交通变得比以往任何时候都变得更加聪明,更高效。

通过收集有关交通模式和通勤行为的数据,运输机构可以对路线和日程安排进行实时调整,以帮助使人们以最有效的方式进入需要的地方 - 在道路上少汽车少,而较少的污染空气。

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一样聪明的城市上网,我们开始品尝可能性的边缘。一个刚刚起作用的城市,您保证您可以到达需要可持续,负担得起和方便的地方。准时!

减少制造中的废物

制造业负责大部分全球温室气体排放。但是,使用大数据和机器学习,制造商正在开发有效的流程,从而减少浪费和污染。

例如,通过分析有关材料使用和生产时间表的数据,制造商可以找到削减不必要步骤的方法,减少材料浪费,并简化生产 - 所有这些都导致了较小的环境足迹。

制造商通过利用工业设备和流程产生的大量数据来了解诸如产品质量,生产线效率和维护要求之类的领域。然后,机器学习用于自动化决策和响应这些见解的行动,从而提高了性能和降低的成本。

此外,制造商正在使用大数据和机器学习来开发预测性维护模型,以识别潜在的问题,然后再引起更大的问题。

保护濒危物种

红熊猫 - 一种濒危动物物种

世界正面临灭绝危机,物种以惊人的速度消失。((例如,鸟类

保护濒危物种的最大挑战之一是收集其人群和习惯的可靠数据。调查和人口普查等传统方法既耗时又昂贵,并且经常提供不准确的结果。

但是,大数据和机器学习提供了收集和分析濒危物种数据的新方法。例如,传感器用于在通过区域时自动计算动物,而GPS标签可以跟踪其运动。

然后,使用机器学习算法对数据进行处理,以识别很难使用传统方法检测到的模式和趋势。结果,大数据和机器学习在保护工作中起着至关重要的作用,帮助我们更好地理解和保护濒危物种

结论

大数据和机器学习正在改变世界,而不仅仅是开发新的消费者技术或改善业务流程。这些尖端技术在帮助拯救我们的星球方面也发挥了重要作用。

从自动化回收过程到开发更有效的农业实践,大数据和机器学习都以各种方式使用,以积极影响环境。

这仅仅是开始;随着这些技术的不断发展,它们的能力也将帮助我们创造更清洁,更明亮的未来。

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