AI - Vũ khí tiềm năng trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu

Sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong việc xử lý dữ liệu khổng lồ và hỗ trợ con người trong quyết định đang tạo ra những biến đổi tích cực, đặc biệt là trong cuộc chiến chống biến đổi khí hậu. Công nghệ AI đã góp phần giảm đáng kể 90% việc sử dụng thuốc trừ sâu và tiết kiệm lượng dầu diesel đáng kể cho các máy bay kiểm soát. Nhờ vào các ứng dụng dự đoán biến đổi khí hậu, lượng khí thải CO2 đã giảm hơn 170.000 kg. Hãy cùng BambuUP khám phá những đột phá công nghệ về môi trường và biến đổi khí hậu trong tuần này, mở ra những đột phá giúp cải thiện và nâng cao chất lượng cuộc sống của con người!!

Các tảng băng trôi đang tan chảy – AI biết ở đâu và tình trạng như thế nào

Các nhà khoa học tại Đại học Leeds, Vương quốc Anh đã thành công trong việc phát triển một mạng lưới thần kinh có thể lập biểu đồ nhanh chóng và chính xác về phạm vi của các tảng băng trôi lớn ở Nam Cực bằng hình ảnh vệ tinh, hoàn thành nhiệm vụ chỉ trong 0,01 giây. Cách tiếp cận mới lạ này hoàn toàn trái ngược với những nỗ lực thủ công tốn nhiều công sức và thời gian trước đây. 

Những tảng băng trôi khổng lồ là thành phần quan trọng của môi trường Nam Cực. Chúng tác động đến vật lý, hóa học, sinh học đại dương và tất nhiên là cả hoạt động hàng hải. Do đó, việc xác định vị trí các tảng băng trôi và theo dõi mức độ của chúng, để định lượng lượng nước tan chảy mà chúng thải ra đại dương đóng vai trò vô cùng quan trọng. Đối với con người, công việc này tốn nhiều thời gian và khó có thể xác định được tảng băng trôi giữa mây trắng và băng biển. Trong hình ảnh từ các vệ tinh mang theo các thiết bị giống như máy ảnh, các tảng băng trôi, băng biển và các đám mây đều có màu trắng, khiến việc phân biệt các tảng băng trôi thực sự trở nên khó khăn. Hầu hết các hình ảnh radar, do Sentinel-1 trả về, các tảng băng trôi xuất hiện dưới dạng vật thể sáng trên nền đại dương và băng biển tối hơn. Tuy nhiên, khi môi trường xung quanh phức tạp, đôi khi vẫn khó phân biệt tảng băng trôi với băng biển hoặc thậm chí là với bờ biển.

Tuy nhiên, cách tiếp cận mạng lưới ứng dụng công nghệ AI vượt trội trong việc lập bản đồ phạm vi tảng băng trôi ngay cả trong những điều kiện đầy thách thức này. Sức mạnh của nó nằm ở khả năng của mạng lưới thần kinh trong việc xử lý các mối quan hệ phi tuyến tính phức tạp và tính đến toàn bộ bối cảnh hình ảnh. Mạng lưới ứng dụng công nghệ AI được giới thiệu trong nghiên cứu này rất thành thạo trong việc xác định tảng băng trôi lớn nhất trong mỗi hình ảnh, không giống như các phương pháp so sánh thường chọn các tảng băng trôi nhỏ hơn một chút ở gần nhau. Kiến trúc của mạng nơ-ron AI dựa trên thiết kế U-net nổi tiếng. Nó được đào tạo tỉ mỉ bằng cách sử dụng các hình ảnh Sentinel-1 thể hiện những tảng băng trôi khổng lồ ở nhiều bối cảnh khác nhau, với các đường nét được lấy thủ công làm mục tiêu.

Trong suốt quá trình đào tạo, hệ thống liên tục tinh chỉnh các dự đoán, điều chỉnh các tham số dựa trên sự khác biệt giữa phác thảo được rút ra thủ công và kết quả dự đoán. Quá trình đào tạo sẽ tự động dừng khi hệ thống đạt được hiệu suất tối ưu, đảm bảo khả năng thích ứng và thành công trên các ví dụ mới.

Thuật toán đã được thử nghiệm trên bảy tảng băng trôi, có diện tích từ 54 km2 đến 1052 km2, gần tương đương với diện tích của thành phố Bern ở Thụy Sĩ và Hồng Kông. Một tập dữ liệu đa dạng đã được biên soạn, kết hợp từ 15 đến 46 hình ảnh cho mỗi tảng băng trôi, trải dài qua các mùa khác nhau và các năm 2014–2020. Một hình ảnh Sentinel-1 mỗi tháng cho mỗi tảng băng trôi đã được sử dụng để đảm bảo sự đa dạng của tập dữ liệu. Và nó đã trình bày độ chính xác 99%, một kết quả thật ấn tượng mà chưa có bất cứ một thiết bị nào có thể xử lý được như vậy.

Tiến sĩ Braakmann-Folgmann - nhà phát minh mạng lưới thần kinh ứng dụng AI - Tiến sĩ tại Đại học Leeds ở Anh chia sẻ: “Việc có thể lập bản đồ phạm vi tảng băng trôi một cách tự động với tốc độ và độ chính xác được nâng cao sẽ cho phép chúng tôi quan sát những thay đổi trong khu vực tảng băng trôi đối với một số tảng băng trôi khổng lồ dễ dàng hơn và mở đường cho một ứng dụng hoạt động”.

Thiết bị sử dụng trí tuệ nhân tạo ngăn chặn nạn chặt phá rừng

Thiết bị được phát triển nằm trong dự án Manaus do Công ty Hana Electronics của Brazil tài trợ, với mục đích phát hiện sớm và ngăn chặn nạn chặt phá rừng trong khu rừng Amazon của Brazil. Các nhà khoa học và môi trường Brazil đã phát triển một thiết bị sử dụng công nghệ AI có khả năng phát hiện âm thanh của tiếng cưa máy và máy kéo hoặc bất cứ âm thanh liên quan đến nạn phá rừng, để từ đó có thể sớm ngăn chặn các hành động của lâm tặc.

Nạn phá rừng đang là thách thức lớn và nghiêm trọng. Thế giới đã mất 1/3 diện tích rừng trong 10.000 năm qua - lớn gấp đôi diện tích nước Mỹ. Hơn một nửa trong số này đã biến mất trong thế kỷ qua. Giảm nạn phá rừng và suy thoái rừng, cũng như khôi phục và quản lý rừng bền vững là giải pháp quan trọng để đáp ứng các mục tiêu toàn cầu năm 2030. Mặc dù tốc độ phá rừng đã chậm lại, nhưng vẫn có hơn 420 triệu ha rừng biến mất kể từ năm 1990.
Nhận thấy thực trạng cập bách cần phải đổi mới công nghệ cho các hệ thống cảnh báo sớm về cháy và mất rừng, cũng như để tạo điều kiện cho sản xuất hàng hóa bền vững, thiết bị do Công ty Hana Electronics của Brazil tài trợ, với mục đích phát hiện sớm và ngăn chặn nạn chặt phá rừng trong khu rừng Amazon của Brazil đã chính thức được đưa vào sử dụng một cách hiệu quả. Thiết bị có hình dáng một chiếc hộp nhỏ lấy tên là "Curupiras" theo tên một sinh vật rừng dân gian chuyên săn lùng thợ săn và kẻ săn trộm.
Giám đốc dự án Thiago Almeida cho biết thiết bị được trang bị phần mềm nhận biết âm thanh của máy cưa và máy kéo hoặc bất cứ thứ gì có thể gây ra nạn phá rừng, sau đó toàn bộ âm thanh thu thập được, bộ phận AI sẽ sàng lọc và xác định âm thanh đặc trưng của chặt phá rừng, bỏ qua các âm thanh của rừng như sự di chuyển của các loài động vật, cây cối và mưa. Ngay khi được xác định, thông tin chi tiết về mối đe dọa sẽ được gửi về trung tâm điều độ và các đặc vụ sẽ được triển khai đến đối phó với nguy cơ.

Nhà nghiên cứu Raimundo Claudio Gomes thuộc Đại học bang Amazonas đứng đằng sau dự án cho biết: “Ưu điểm của hệ thống này là nó có thể phát hiện một cuộc tấn hoặc một mối đe dọa trong thời gian thực. Không giống như dữ liệu vệ tinh chỉ tiết lộ nạn phá rừng sau khi thực tế xảy ra, các curupiras có thể phát hiện "thời điểm sự phá hủy bắt đầu". Các cảm biến trông giống như các modem internet nhỏ nhưng trên thực tế là không dây và có thể chuyển tiếp dữ liệu lên đến một km qua vệ tinh tới những người quản lý trong khu vực.
Ưu điểm của hệ thống này là chi phí rẻ, mỗi cảm biến có giá từ 200-300 USD và có thể phát hiện một cuộc tấn công hoặc một mối đe dọa ở thời gian thực để lực lượng chức năng nhanh chóng hành động, trong khi dữ liệu vệ tinh phát hiện nạn phá rừng sau khi đã xảy ra.

Dự án vừa hoàn thành giai đoạn thử nghiệm với 10 hộp nguyên mẫu được cố định trên cây ở khu vực có rừng rậm gần Manaus, thủ phủ của bang Amazonas, phía Bắc Brazil. Hiện nhóm nghiên cứu đang tìm kiếm thêm nguồn tài trợ để bổ sung thêm hàng trăm cảm biến vào hệ thống, bao gồm cả những cảm biến có thể phát hiện khói và nhiệt từ cháy rừng. Tổng thống Brazil Luiz Inacio Lula da Silva đã cam kết đến năm 2030 sẽ chấm dứt nạn phá rừng bất hợp pháp ở Amazon - nơi được mệnh danh là "lá phổi" của Trái Đất.

Tận dụng trí tuệ nhân tạo để tái chế một lượng lớn rác thải

Greyparrot có trụ sở tại London, là một công ty khởi nghiệp về thị giác máy tính đã dành gần 5 năm để phát triển và áp dụng AI vào các quy trình quản lý rác thải đô thị để tạo ra thứ mà họ gọi là “thiết bị thông minh phân tích rác thải”. Thiết bị đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng sản phẩm đầu ra để bán cho các nhà tái chế. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng trong việc phân loại và thu hồi các vật liệu có giá trị có thể tái chế từ các dòng chất thải hỗn hợp thay vì chúng bị đưa vào bãi chôn lấp hoặc đốt đi. 

Trong cuộc chiến công nghệ tăng tốc độ ứng dụng và tiềm năng biến đổi của trí tuệ nhân tạo, tập đoàn tái chế khổng lồ Bollegraaf của Hà Lan đang đầu tư chiến lược vào công ty khởi nghiệp AI Greyparrot của Anh, công ty sử dụng thị giác máy tính để phân tích chất thải.
Greyparrot một công ty khởi nghiệp về thị giác máy tính được thành lập vào năm 2019 đã phát triển thành công công nghệ áp dụng AI vào các quy trình quản lý rác thải đô thị. Điều này rất quan trọng để cải thiện chất lượng sản phẩm để bán cho các nhà tái chế. Công nghệ này cũng có thể được sử dụng để thu hồi các vật liệu có giá trị (tức là có thể tái chế) từ các dòng chất thải hỗn hợp/bị ô nhiễm mà có thể bị đưa vào bãi chôn lấp hoặc đốt. 

Mảnh ghép lớn thứ hai trong sứ mệnh áp dụng AI của Greyparrot để giảm thiểu vấn đề rác thải trên thế giới thông qua tái chế thông minh hơn là chuyển từ vai trò là nhà sản xuất dữ liệu sang người ra quyết định - với tư cách là động cơ AI điều khiển máy móc phân loại và phục hồi hiệu quả hơn. Giữa bối cảnh thế giới tiếp tục gặp vấn đề trong việc rác thải sinh hoạt và công nghiệp ngày một nhiều, đặt ra yêu cầu quản lý thông minh hơn trở thành điều cần thiết trong việc quản lý và cân bằng lượng rác thải. Thêm vào đó, không chỉ ở châu  u mà tại các châu lục khác, việc áp dụng một số yêu cầu pháp lý đối với bao bì và các nhà sản xuất khác trong nhiều năm gần đây để sử dụng nhiều vật liệu tái chế hơn trong sản phẩm đang làm tăng động lực trong việc phát triển công nghệ mà Greyparrot mang lại. 

Greyparrot đã xây dựng các API (còn gọi là Greyparrot Sync) để tích hợp với máy móc của cơ sở phân loại và phục hồi của khách hàng được một thời gian. Nhưng họ cho biết động lực cho mối quan hệ hợp tác mới với Bollegraaf là để đẩy nhanh quá trình tích hợp (hoặc số hóa) này - vì quá trình sau này mang lại kiến ​​thức chuyên môn về máy móc và robot trong nhiều thập kỷ cho nhóm thu hồi rác thải được hỗ trợ bởi AI của Greyparrot. Mikela Druckman, Giám đốc điều hành và đồng sáng lập của Greyparrot chia sẻ về tầm nhìn chiến lược trong tương lai: “Với mong muốn dẫn đầu về số hóa lĩnh vực tái chế rác thải, Bollegraaf đang thực sự tăng tốc khi là một trong những nhà xây dựng nhà máy lớn nhất thế giới - xây dựng toàn bộ cơ sở hạ tầng để quản lý chất thải, đồng thời đầu tư chiến lược vào Greyparrot - hiện là công ty phân tích chất thải AI hàng đầu. Nhờ sự hợp tác chiến lược này, chúng tôi tiến nhanh hơn nhiều để mở rộng quy mô số hóa đó và cuối cùng là hướng tới một tương lai nơi chúng tôi xây dựng MRF thông minh có khả năng thích ứng hoàn toàn, tự động hóa và thực sự đang chuyển đổi ngành công nghiệp xử lý chất thải bằng cách cho phép nhiều hơn nữa hiệu quả, khả năng thu hồi nhiều hơn và chất lượng sản phẩm đầu ra cao hơn.”
Hiện tại, công ty khởi nghiệp ước tính chỉ 1% chất thải đi qua các cơ sở quản lý được giám sát - trong khi, ngay cả ở các nền kinh tế “tiên tiến”, công ty cho biết khoảng 40% việc phân loại chất thải vẫn được thực hiện bằng tay, vì vậy cơ hội để mở rộng quy mô tự động hóa với cách tiếp cận thân thiện, tập trung vào hiệu quả để quản lý chất thải có vẻ rất lớn. Giả sử các quốc gia có thể bị thuyết phục về sự cần thiết phải làm sạch hành động của mình. Về mặt đó, Druckman lập luận rằng thị trường cuối cùng cũng đạt đến một “bước ngoặt” - nhờ một số quy định quan trọng, thúc đẩy sự thay đổi ở châu  u, bao gồm thuế nhựa đặt ra yêu cầu tối thiểu đối với các nhà sản xuất bao bì là sử dụng nhựa tái chế; và các quy định EPR (Trách nhiệm mở rộng của nhà sản xuất) buộc các công ty phải giải quyết các vấn đề về chất thải. CEO của Greyparrot cũng đưa ra nhiều luật ủng hộ việc tái chế đất đai hơn trong vài năm tới.
Greyparrot mong muốn các chuyên gia tái chế, nhà xây dựng nhà máy, nhà sản xuất bao bì và thương hiệu FMCG có thể sử dụng phân tích của họ để đưa ra quyết định và giúp họ nâng cao hiệu quả tái chế, tuân thủ các quy định tái chế và cải thiện thiết kế bao bì có thể tái chế. Với tầm nhìn chiến lược, Greyparrot tận dụng trí thông minh về rác thải và những hiểu biết sâu sắc mà chúng tôi có về nơi bao bì đang phát triển và rõ ràng là khả năng công nghệ của chúng tôi có thể nhận ra chính thương hiệu, để hỗ trợ thông tin và tái chế tốt hơn những vật liệu đó cũng như thiết kế bao bì tốt hơn.

Các thành phố trở nên kiên cường hơn trước biến đổi khí hậu với công nghệ AI

Sipremo, một công ty khởi nghiệp có trụ sở tại Brazil ứng dụng thành công trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán địa điểm và thời điểm thảm họa khí hậu sẽ xảy ra cũng như các loại thảm họa khí hậu. Công nghệ AI của Sipremoi cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hoạt động của từng doanh nghiệp mà công ty đang phụ trách từ góc độ biến đổi khí hậu để hỗ trợ việc đưa ra quyết định thông minh. Bên cạnh đó, công nghệ này cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin quan trọng để hiểu điều gì sẽ xảy ra, họ sẽ bị ảnh hưởng như thế nào và cần chủ động ứng phó với các tình huống một cách chủ động, hiệu quả. 

Sipremo giải quyết tác động to lớn của các sự kiện biến đổi khí hậu đối với hoạt động kinh doanh trong các ngành khác nhau và toàn bộ xã hội. Trong những năm gần đây, Brazil đã phải đối mặt với một số thảm họa thiên nhiên tồi tệ nhất, chẳng hạn như những gì đã xảy ra ở Petropolis, Minas Gerais và những thảm họa khác, AI cung cấp phân tích dự đoán mang lại hiểu biết sâu sắc về biến đổi khí hậu sẽ giúp con người đưa ra các biện pháp phòng tránh hiệu quả.
Sipremo được xây dựng trong Cơ quan Phòng vệ Dân sự Bang São Paulo. Thời gian đầu, Sipremo nghiên cứu sản phẩm với mục đích tập trung vào chính phủ, nhưng khi các giải pháp và quy mô công ty phát triển hơn, Sipremoi nhận ra rằng mình cần phải làm điều gì đó để mở rộng phạm vi cung cấp tác động tích cực cho doanh nghiệp. Vì vậy, công ty bắt đầu xây dựng các khuôn khổ kết nối AI cốt lõi với từng hoạt động mà Supreme đang thực hiện đưa ra các tác động, các số liệu, thông số, kế hoạch khẩn cấp và mọi điểm tiếp xúc từ biến đổi khí hậu. Công nghệ AI của Sipremoi thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc về hoạt động của từng doanh nghiệp mà công ty đang phụ trách từ góc độ biến đổi khí hậu để hỗ trợ việc đưa ra quyết định thông minh, cung cấp cho doanh nghiệp những thông tin quan trọng để hiểu điều gì sẽ xảy ra, họ sẽ bị ảnh hưởng như thế nào và cần chủ động ứng phó với các tình huống một cách chủ động, hiệu quả.

Công nghệ của Sipremo giúp dự báo và giám sát các sự kiện thời tiết để đưa ra quyết định từ góc độ khí hậu. Cụ thể công nghệ được áp dụng cho ngành lâm nghiệp, xác định khí hậu ảnh hưởng như thế nào đến sự xâm nhập của các loài gây hại khác nhau và cách các hoạt động trên khắp Brazil có thể hiểu được tác động của khí hậu và bền vững hơn, đồng thời tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí. Do đó, thông qua việc phát triển mô hình AI, dữ liệu vận hành được tích hợp với giám sát khí hậu toàn thời gian để dự đoán tỷ lệ mắc của 14 loại sâu bệnh rừng khác nhau. Sipremo mang lại khả năng dự đoán và mang lại những lợi thế đáng kể, cho phép các hoạt động hiểu trước tác động dự kiến ​​và do đó chỉ đạo các nỗ lực và nguồn lực một cách quyết đoán. Ngoài ra, các nguồn tài nguyên và đầu vào có thể được sử dụng theo cách thông minh hơn, tiết kiệm hơn và ít gây tổn hại đến môi trường hơn.

Theo báo cáo gần nhất của Sipremo, kết quả của công nghệ này đã giúp giảm đáng kể 90% việc sử dụng thuốc trừ sâu cũng như giảm đáng kể mức tiêu thụ dầu diesel của các máy bay dùng để kiểm soát. Không những vậy, ứng dụng AI đã giúp giảm 86% lượng phương tiện di chuyển và do đó giảm lượng khí thải hơn 170.000 kg CO2, và giảm đến 40% chi phí. 

Sipremo trao quyền cho việc ra quyết định thông minh để ứng phó với biến đổi khí hậu, cho phép các doanh nghiệp khác nhau có được sự hỗ trợ quan trọng cho các quyết định quan trọng và thực hiện quản lý hoạt động thân thiện với khí hậu. Như đã nói, công nghệ của Sipremo mang đến cơ hội đáng kinh ngạc để đạt được SDG 13 (hành động vì khí hậu), SDG 9 (công nghiệp, đổi mới và cơ sở hạ tầng) và SDG 11 (các thành phố và cộng đồng bền vững) bằng công nghệ và đổi mới hướng tới một môi trường kiên cường và bền vững. tương lai.

Phương Anh
 

Khám phá thêm về các xu hướng phát triển của những công nghệ tiên tiến và cập nhật thông tin mới nhất về thị trường trong Báo cáo Đổi mới sáng tạo Mở Việt Nam 2023. Báo cáo này không chỉ cung cấp cơ sở dữ liệu chiến lược cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, mà còn tổng hợp các tiềm năng và thách thức đối với doanh nghiệp và tập đoàn thông qua việc phân tích chi tiết về các xu hướng đổi mới sáng tạo và công nghệ trên toàn cầu, cũng như tình hình cụ thể tại Việt Nam.