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Comment le Machine Learning lutte contre le réchauffement climatique

Le Machine Learning peut permettre de lutter efficacement contre le changement climatique, et pourrait même constituer notre meilleur allié dans cette bataille. Découvrez de quelles façons…

Le réchauffement climatique est l’un des plus grands défis de notre époque. Bien que les pays du monde entier aient décidé de réduire leurs émissions de CO2 depuis les années 1980, leur volume continue de croître. Avec elles, la menace d’un réchauffement de la planète auxquels l’Homme ne survivra pas se confirme peu à peu comme une fatalité…

Fort heureusement, la technologie pourrait permettre à l’humanité de résoudre ce problème avant qu’il ne soit trop tard. Outre les panneaux solaires, les machines capables d’aspirer le dioxyde de carbone dans l’air ou encore le remplacement des énergies fossiles par des énergies renouvelables, l’intelligence artificielle et le Machine Learning pourraient également être d’un précieux secours…

Une équipe de chercheurs en provenance de plusieurs institutions, dont le fondateur de Coursera, Andrew Ng, ou encore le directeur scientifique de Google, John Platt, et le vainqueur du Turing Prize, Yoshua Bengio, vient de publier une étude de 100 pages sur les façons dont le Machine Learning pourrait permettre de lutter contre le changement climatique.

Le Machine Learning pour gérer le réseau électrique

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Les énergies renouvelables sont une composante essentielle de la lutte contre la pollution. En plus de permettre d’éviter la combustion de carburants fossiles, le vent et le soleil se révèlent moins chers que le charbon pour la production d’électricité.

Cependant, ces sources d’énergie varient en fonction de la météo et des saisons. Il est donc difficile de les intégrer à un réseau dirigé par la demande humaine. Pour y parvenir, il est nécessaire de prédire l’offre et la demande.

Or, en traitant les données météorologiques en temps réel, les informations sur la pollution ou les flux vidéos des zones autour des panneaux solaires, les algorithmes de Machine Learning peuvent rapidement réaliser des prédictions sur le volume d’énergie qui sera généré. De plus, les algorithmes sont en mesure de programmer et de dispatcher la production d’énergie entre les différentes centrales.

Le Machine Learning pour gérer le transport

machine learning transport

Un autre moyen de réduire la pollution est d’optimiser le secteur du transport en supprimant par exemple les trajets superflus ou en allégeant le trafic. Là encore, le Machine Learning pourrait s’avérer d’un précieux secours.

Rappelons que les algorithmes de Uber permettent déjà de connecter les chauffeurs aux passagers de façon optimale. Cette même technologie pourrait être utilisée en faveur de l’environnement, notamment en facilitant le covoiturage.

Dans le domaine du R&D, le Machine Learning peut être utilisé pour prédire le comportement de nouveaux matériaux en se basant sur des modèles physiques et des données expérimentales. Ceci pourrait permettre la découverte de nouveaux matériaux pour la fabrication de panneaux solaires plus flexibles et plus efficaces, de matériaux thermoélectriques capables de transformer la chaleur perdue en électricité, et de matériaux absorbants pour le CO2…

Surveiller les émissions de CO2 grâce aux données satellites

machine learning données satellite

Le principal accord international pour la réduction des émissions de CO2 est l’Accord de Paris, mais ce dernier laisse aux émetteurs de CO2 le soin de rapporter eux-mêmes leurs émissions. Or, nombre d’entre eux seront tentés de tricher comme l’a fait Volkswagen pendant des années pour ne citer que cet exemple.

Cependant, alors que l’UE s’apprête à déployer des satellites de surveillance de CO2 dans la décennie à venir, l’analyse des données de ces satellites via le Machine Learning pourrait permettre la mesure indépendante et objective des émissions. En plus d’empêcher la fraude, ceci pourrait permettre aux nations d’identifier les domaines sur lesquels travailler pour moins polluer.

En outre, les algorithmes de ML pourraient établir des corrélations entre les données satellites et les sources de pollution pour comprendre et prédire la façon dont les nuages sont influencés par la pollution.

Le Machine Learning à la rescousse des nations les plus vulnérables au changement climatique

machine learning pays pauvres

À l’heure actuelle, nous nous basons sur des modèles climatiques pour comprendre de quelle façon le changement climatique affectera les différentes régions dans le futur. En améliorant ces modèles grâce aux réseaux de neurones, capables d’établir des relations entre de multiples variables, il sera possible de mieux comprendre et représenter les processus à partir des données.

Rappelons par ailleurs que les nations les plus vulnérables au changement climatique sont aussi les plus pauvres. Ainsi, le Machine Learning pourrait permettre à ces nations de mieux réagir aux catastrophes naturelles en analysant en temps réel les photographies aériennes, les données satellites ou même les publications de réseaux sociaux. Les sauveteurs pourront alors savoir où leur aide est la plus nécessaire.

En conclusion, le Machine Learning peut s’avérer d’un grand secours pour lutter contre le changement climatique puisque nous disposons de nombreuses données sur le climat. Il sera cependant nécessaire que les différents gouvernements et les entreprises acceptent de prendre des mesures en fonction des recommandations faites par l’intelligence artificielle

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