Trí tuệ nhân tạo (AI) giải quyết các thách thức về môi trường như thế nào?

Trí tuệ nhân tạo có khả năng giải quyết các thách thức về môi trường từ thiết kế các toà nhà tiết kiệm năng lượng hơn đến giám sát nạn phá từng, tối ưu hoá việc triển khai năng lượng tái tạo,...

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Muốn làm lập trình viên thì học ngành gì và học ở đâu?
• Thuật toán phát hiện nói dối bằng AI: Vũ khí mới trong cuộc chiến chống tội phạm
• Vai trò của AI trong chẩn đoán bệnh về mắt
• Vai trò của AI trong dự đoán sự sống ngoài Trái Đất

Thời đại cách mạng công nghiệp 4.0 đang tạo ra những thay đổi to lớn trong tất cả các lĩnh vực nhờ vào những ứng dụng công nghệ cao. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo đang trở thành mối quan tâm hàng đầu của tất cả các chính phủ, tổ chức và doanh nghiệp bởi sự hiệu quả của nó được chứng minh trong thực tế. 

David Jensen – điều phối viên của Chương trình Môi trường Liên Hợp Quốc (UNEP) định nghĩa trí tuệ nhân tạo là các hệ thống máy móc thực hiện các nhiệm vụ thường yêu cầu trí thông minh của con người, công nghệ này sẽ phát triển theo thời gia, dựa trên những thông tin mà chúng thu thập được. 

Ông nêu bật một số lĩnh vực mà AI có khả năng giải quyết các thách thức về môi trường từ thiết kế các toà nhà tiết kiệm năng lượng hơn đến giám sát nạn phá từng, tối ưu hoá việc triển khai năng lượng tái tạo,…

Phân tích dữ liệu 

Phòng Tình hình Môi trường Thế giới (WESR) của UNEP ra mắt vào năm 2022, là một nền tảng kỹ thuật số tận dụng khả năng của AI để phân tích các bộ dữ liệu phức tạp. 

Nền tảng này sắp xếp, tổng hợp và trực quan hoá dữ liệu cảm biến để cung cấp thông tin phân tích thời gian thực và dự đoán trong tương lai về nhiều yếu tố, bao gồm nồng độ khí quyển CO2, thay đổi khối lượng sông băng và lượng nước biển dâng. 

Jensen cho biết: “WESR đang được phát triển để trở thành một nền tảng thân thiện với người dùng. Theo thời gian, WESR hướng tới mục tiêu trở thành mộ ttrung tâm điều khiển sự sống của trái đất, nơi các chỉ số môi trường quan trọng được theo dõi liên tục và thúc đẩy các hành động kịp thời.”

Giám sát khí thải mê-tan

Một trong những sáng kiến cho UNEP dẫn đầu trong hệ sinh thái kỹ thuật số WESR là Đài quan sát khí thải mê-tan quốc tế (IMEO), nơi tận dụng trí tuệ nhân tạo để cách mạng hoá phương pháp giám sát và giảm thiểu phát thải khí mê-tan. 

Nền tảng này hoạt động như một cơ sở dữ liệu công khia toàn cầu về lượng khí thải mê-tan đã được kiểm chứng bằng thực nghiệm. Công cụ tận dụng AI để kết nối dữ liệu một cách chiến lược với các hành động về khoa học, tính minh bạch và chính sách, quyết định dựa trên dữ liệu. 

“Giảm lượng khí thải mê-tan của ngành năng lượng là một trong những cách nhanh nhất, khả thi nhất và tiết kiệm chi phí nhất để hạn chế tác động của sự nóng lê toàn cầu, kêu gọi hành động dựa trên cơ sở dữ liệu đáng tin cậy sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc đạt được mức giảm này.” – Jensen nói 

Theo dõi chất lượng không khí

Một sáng kiếm giám sát môi trường khác mà UNEP đã đồng sáng lập, hợp tác với IQAir, là nền tảng Giám sát Ô nhiễm Không khí GEMS. Đây là mạng thông tin chất lượng không khí toàn cầu lớn nhất trên thế giới. IQAir tổng hợp dữ liệu từ hơn 25.000 trạm giám sát chất lượng không khí tại hơn 140 quốc gia và tận dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp thông tin chi tiết về tác động của chất lượng không khí theo thời gian thực, giúp người dân đưa ra các biện pháp bảo vệ sức khoẻ. 

Đo lường dấu chân carbon (CO2)

Dấu chân carbon (CO2) được định nghĩa là tổng lượng khí nhà kính được sản xuất để hỗ trợ trực tiếp và gián tiếp cho các hoạt động của con người, thường được biểu thị dưới dạng tấn carbon dioxide (CO2). 

“AI có thể giúp tính toán dấu vết của CO2 trong các sản phẩm trong toàn bộ vòng đời và chuỗi cung ứng của chúng, đồng thời cho phép doanh nghiệp và người tiêu dùng đưa ra quyết định sáng suốt và hiệu quả nhất. Loại dữ liệu này cần thiết cho việc thúc đẩy kỹ thuật số bền vững trên các nền tảng thương mại điện tử như Amazon.com, Alibaba hay Shopee.”

Minh Tiến