Nos últimos 175 anos, pesquisadores da Universidade do Texas e da Cognizant AI Labs de Austin treinaram um sistema de inteligência artificial para desenvolver as melhores soluções de políticas ambientais que poderiam promover iniciativas globais da ONU global. De acordo com um estudo publicado na revista, o equipamento de IA efetivamente faz com que várias trade-offs complexas equilibram-se efetivamente para sugerir um máximo de armazenamento de carbono, reduzir as barreiras econômicas e ajudar a ajudar a melhorar a vida cotidiana das pessoas. Ciência de dados éticosO
O projeto é uma das primeiras aplicações da elasticidade do projeto apoiada pela ONU, uma equipe de cientistas e especialistas que trabalham para lidar com problemas globais de tomada de decisão-através de uma ampla tentativa chamada IA para obter boas metas de desenvolvimento co-extenso na década. O cientista da computação da Universidade do Texas, Risto Mikkulinen, que ajudou a lançar a resiliência do projeto, acredita que o novo sistema de IA está inicialmente focado no uso da terra, desde doenças infecciosas até insegurança alimentar, descobre melhores soluções que os humanos.
“Se você sempre deseja fazer um resultado favorável, sempre há um custo”, disse ele. Em todas as compensações, a IA pode viver com caminhos inesperados para os resultados desejados em diferentes despesas, ajudando os líderes a selecionar eleitorais de guerras e alcançar melhores resultados.
O molho secreto do sistema dos pesquisadores é a IA evolutiva. Inspirado no processo de seleção natural no sistema biológico, algumas dezenas de situações políticas disso em relação ao sistema começam e prevêem como cada cena afetará vários custos econômicos e ambientais. Então, como a versão digital apropriada da sobrevivência, as combinações de políticas que não equilibram as compensações não são bem equilibradas, enquanto, por outro lado, os remédios podem se reproduzir, a raça híbrida dá à luz. Mutações aleatórias também são polvilhadas para ajudar a explorar a combinação do romance. O processo se repete, vence os pobres atores e mantém o melhor entre centenas ou milhares de situações. Como a evolução biológica, a “geração” de situações sempre se torna mais favorável para um conjunto de prioridade.
A equipe usa duas ferramentas – um conjunto de dados de dados de uso da terra recentemente publicados e um modelo para séculos relacionados ao uso da terra com o fluxo de carbono. Primeiro, eles usaram esses dados para treinar um modelo previsto para se relacionar com a localização, uso da terra e carbono ao longo do tempo. Em segundo lugar, eles criaram um modelo de prescrição para ajudar os tomadores de decisão a encontrar as melhores técnicas de uso da terra para reduzir as mudanças climáticas.
As recomendações do sistema de IA às vezes surpreendem a equipe. Embora as florestas sejam bem conhecidas na conservação de carbono, o modelo de prescrição de IA sugere uma abordagem mais curta do que converter a terra na floresta o máximo possível. Por exemplo, foi demonstrado que a terra da colheita é substituída pela floresta é muito mais eficaz que a substituição da terra (que inclui desertos e pastagens). Além disso, geralmente, o uso da mesma terra em uma latitude não fornece o mesmo benefício que a outra latitude. No final, o sistema recomendou que maiores mudanças fossem alocadas a lugares mais importantes; Em suma, escolher suas guerras é mais eficaz.
“Você pode destruir claramente tudo e plantar florestas e isso ajudará a reduzir as mudanças climáticas”, diz Daniel Young, pesquisador da Cognizant AI Labs e PhD. Aluno em Ut Austin. “Mas costumávamos ter um habitat raro e nosso suprimento de alimentos e cidades, por isso precisamos encontrar um equilíbrio sobre onde mudamos e nos tornamos inteligentes”.
Os pesquisadores transformaram seu modelo em um equipamento interativo que os fabricantes de decisão, como os MLAs, podem usar os proprietários de terras para alterar o uso de terras como crédito tributário e explorar carbono para reduzir o carbono.
Estima-se que as atividades de uso da terra, incluindo agricultura e florestas, sejam responsáveis por cerca de um quarto das emissões de gases de efeito estufa usadas por humanos. Os especialistas acreditam que as mudanças inteligentes no uso da terra serão necessárias para reduzir a quantidade de carbono no ar e diminuir a mudança das mudanças climáticas. De acordo com Mikkuline e Young, as opções de IA estabelecem que pessoas, negócios e governo, caso contrário, pode ser fácil adotar governos resistentes.
A versão anterior do artigo foi apresentada em uma grande conferência de aprendizado de máquina e neurociência computacional, Neurips, onde ganhou o “melhor impacto no caminho” no workshop de mudanças climáticas.
Outros escritores do jornal são Frankon, Eliot Myerson, Shujansakal de Clemen, Jacob Bieber, Hugo Kunha e Babak Hodbat.
