Microsoft планирует изменить моделирование стихийных бедствий с помощью облачных вычислений
Прогнозирование погоды — это, как известно, сложная область, но эта задача становится все более важной для повседневного функционирования нашей планеты. Изменения климата усиливают масштабы и последствия разрушительных стихийных бедствий — от лесных пожаров и тайфунов до наводнений и циклонов.
Точное знание того, когда и где произойдет стихийное бедствие (или хотя бы получение предварительного уведомления за несколько часов), может кардинально изменить исход для пострадавшего населения. В этой области Microsoft видит не только возможность сделать добро, но и прибыльную нишу, которую можно использовать для своей службы облачных вычислений Azure.
В рамках своей программы AI for Earth компания собрала ряд предложений в то, что она называет «планетарным компьютером». Эти предложения включают API для идентификации объектов, а также видов растений и животных. AI for Earth предлагает гранты для ученых и других лиц на использование Azure в своих исследованиях и моделировании. Программа присоединяется к другим облачным инициативам компании, таким как AI для здоровья и AI для доступности.
Если вам любопытно, как работает так называемый планетарный компьютер и где находятся препятствия на пути к более эффективному моделированию стихийных бедствий, нужно сосредоточиться на всех аспектах системы реагирования на стихийные бедствия. Программный директор проекта рассказал TechCrunch, что амбиции проекта остаются такими же сильными, как и прежде.
«Цель состоит в том, чтобы иметь планетарный компьютер, который помогал бы каждому управлять экосистемами Земли, поскольку это единственный способ быть эффективным в случае бедствия»
Хотя программа ориентирована на «сокращение, реагирование и восстановление», именно этап реагирования становится наиболее интересным, поскольку решения должны приниматься как можно быстрее. Нуньо отметил, что за последние несколько лет ИИ чрезвычайно быстро продвинулся вперед, особенно в областях, имеющих отношение к окружающей среде. По его словам, искусственному интеллекту не нужно столько данных, как думают многие.
В области переобучения алгоритмов был достигнут большой прогресс. Ученые и инженеры много работают, чтобы привлечь людей к пониманию ИИ и того, как можно построить чрезвычайно эффективную модель глубокого обучения. Одна из больших проблем при применении ИИ к земным системам — это количество дисциплин, которые необходимо объединить, чтобы моделирование было успешным.
Однако многие дисциплины остаются в стороне друг от друга. Кроме того, нет более широкого разрыва, чем между учеными и исследователями ИИ. Нуньо видит в программе возможность постоянно вовлекать все стороны в борьбу с некоторыми из самых сложных проблем, с которыми сталкивается планета.
«Есть разная динамика из-за разных стимулов — в научном сообществе есть стимул создавать больше знаний, но для разработчиков моделей он заключается в быстром получении хороших ответов. Как быстро принимать решения в условиях неопределенности?»
Один из способов восполнить этот пробел — это то, что Нуньо назвал «повышением квалификации» или предложение ученым больше обучиться искусственному интеллекту. Все это часть одной и той же стратегии — помощи людям в проведении экологической аналитики быстрее и лучше. Нет ничего сложнее геопространственной аналитики. Компьютеры хороши в одном измерении, но не очень хорошо справляются с работой с объектами, расположенными рядом друг с другом.
Санчес-Андраде Нуньо изначально обучался астрофизике, но повысил квалификацию в ГИС (географических информационных системах). Усилия, связанные с повышением квалификации передовых навыков искусственного интеллекта, снизились, поскольку библиотеки расширились, а общие модули искусственного интеллекта хорошо работают, а также имеют колоссальные образовательные материалы, доступные для их понимания.
Программный директор AI for Earth заявил, что раньше людям требовалась докторская степень, а сегодня — 10 строк кода. Однако эта возрастающая сила заставляет людей поверить в то, что ИИ может решить любую планетарную проблему. Не может, или, если вы настроены более оптимистично, пока не может.
«Мы пытаемся уменьшить шумиху вокруг искусственного интеллекта. Если вы не знаете, что такое ИИ, вы не поверите, что это такое»
Программа делает упор на объяснимость во многих своих инициативах, чтобы ученые и исследователи ИИ вместе могли понять результаты, которые получаются из моделей. Эта миссия все больше согласовывается с соответствующими государственными учреждениями. Недавно программа AI for Earth подписала соглашение о партнерстве с Инженерным научно-исследовательским центром армии США для улучшения системы мониторинга прибрежных районов.
В конечном итоге моделирование становится все более зрелым, хотя предстоит еще много работы. «Прямо сейчас я бы сказал, что мы все еще находимся на стадии мезонина. Многие процессы требуют множества специальной обработки», — заявил Нуньо. Хорошая новость заключается в том, что все больше и больше людей выходят на поле боя, пытаются соединить точки и в процессе улучшить возможности реагирования на стихийные бедствия во всем мире.
