Môi trường là một chủ đề nóng, theo nghĩa đen. Khi nhiệt độ toàn cầu đã ấm lên từ năm 1850, cuộc thảo luận về việc phải làm gì về nó đã làm nóng lên là tốt. Nhân loại đang có một tác động không thể phủ nhận đối với thế giới tự nhiên. Nhu cầu ngày càng tăng của chúng ta đối với các nguồn tài nguyên dẫn đến thay đổi sử dụng đất, mất đa dạng sinh học và ô nhiễm. Biến đổi khí hậu tiếp tục phá vỡ các mô hình thời tiết, nhiệt độ và lượng nước sẵn có, dẫn đến các tác động lên hệ sinh thái con người và tự nhiên – ngay cả những cánh rừng đang di chuyển.
Tin vui là có nhiều thông tin hơn bao giờ hết về môi trường. Sự chú ý toàn cầu ngày càng tăng dẫn tới các quy định ngày càng tăng, nghiên cứu sâu hơn và triển khai các công nghệ dò tìm và lập bản đồ tiên tiến. Tuy nhiên, kết nối các dấu chấm cho những hiểu biết và giải pháp tốt hơn rất khó vì thông tin liên quan thường bị bỏ rơi, và các nhà hoạch định chính sách không muốn hành động mà không có sự chắc chắn cao.
Các chuỗi cung ứng phức tạp ngày nay làm cho câu đố thậm chí khó hơn để làm sáng tỏ. Công nghệ nhận thức, được hỗ trợ bởi trí thông minh nhân tạo, hay AI, được điều chỉnh để đáp ứng những thách thức này, từ việc tìm ra các mẫu và kết nối trong các bộ dữ liệu vĩ mô để cung cấp chẩn đoán và dự đoán tại địa phương, được cá nhân hoá và dự đoán học hỏi và cải thiện theo thời gian. (Thông tin thêm về nghiên cứu của IBM về chủ đề này tại đây .)
Công nghệ nhận thức, được tạo ra bởi trí thông minh nhân tạo, hay AI, được điều chỉnh duy nhất để giúp những thách thức bền vững.
Với khả năng hiểu, lý trí và học hỏi, công nghệ nhận thức đang chứng tỏ một đồng minh tuyệt vời trong việc bảo vệ hành tinh của chúng ta bằng bốn cách chính:
1. Bảo tồn tốt hơn tài nguyên thiên nhiên. Bằng cách kết hợp hình ảnh vệ tinh, cảm biến và học máy, các công ty và chính phủ đang giảm việc sử dụng nước trong hoạt động của mình cũng như xác định được các biến dẫn dẫn đến tình trạng đất tốt hơn. Một nhà máy sản xuất rượu đã tạo ra một hệ thống tưới nhận thức có thể cung cấp nước theo một cách, đó là tình huống, siêu địa phương, tự động và tự điều chỉnh, giúp giảm 25% lượng nước trong 3 năm.
2. Phát hiện ô nhiễm trước đó. Mạng máy học tiên tiến và các mạng lưới tự tổ chức đang giúp các tổ chức xác định nguồn ô nhiễm nhanh hơn và chính xác hơn, dù là ô nhiễm không khí hay sự rò rỉ khí mê-tan. Điều này cho phép các hành động giảm nhẹ có mục tiêu tốt hơn cho kinh doanh và môi trường, chẳng hạn như cải tiến hoạt động khí tự nhiên với lượng khí thải giảm.
3. Đẩy nhanh các lựa chọn bền vững. Công nghệ nhận thức đang đẩy nhanh sự lựa chọn năng lượng và sản phẩm bền vững cho người tiêu dùng. Một trong những rào cản lớn nhất đối với việc sử dụng rộng rãi năng lượng tái tạo đã được dự báo chính xác. Không chỉ là khó dự đoán năng lượng tái tạo sẽ có sẵn vào một thời điểm nhất định vào một ngày nào đó nhưng các trang trại năng lượng mặt trời và gió sẽ bổ sung nguồn cung cấp (trong khi giảm nhu cầu của họ), làm cho dự báo khó khăn hơn. Bằng cách kết hợp các mô hình dự báo thời tiết tiên tiến với khả năng nhận thức tự học, một công ty điện lực tại Vermont đang phát triển dự báo năng lượng tái tạo tự động chính xác hơn cho năng lượng mặt trời và gió.
Công nghệ nhận thức cũng có thể hỗ trợ tuân thủ các quy định về môi trường – một bước đi quan trọng đầu tiên hướng tới sự lựa chọn minh bạch và xanh hơn cho người tiêu dùng.
Công nghệ nhận thức cũng có thể hỗ trợ tuân thủ các quy định về môi trường – một bước đi quan trọng đầu tiên hướng đến sự lựa chọn minh bạch và xanh hơn cho người tiêu dùng. Các nền tảng nhận thức được trang bị khả năng ngôn ngữ tự nhiên có thể đọc các khối văn bản quy định lớn và trích ra các nghĩa vụ thiết yếu, như yêu cầu địa phương đối với một nhãn cụ thể trên một sản phẩm.
4. Học hỏi từ các hệ sinh thái tự nhiên. Các nhà hoạch định chính sách và các công ty quản lý tài nguyên thiên nhiên đang phải đối mặt với một thách thức ngày càng khó khăn để phát triển các nguồn lực bền vững khi họ thay đổi theo thời gian. Không phải lúc nào cũng rõ ràng làm thế nào để một người căng thẳng đơn lẻ, như muối chảy ra từ đường xá, ảnh hưởng đến hệ sinh thái tự nhiên, chứ không phải là nhiều căng thẳng. Đánh giá môi trường thường được thu thập theo cách thủ công theo thời gian, làm cho việc xác định và giám sát nguyên nhân và hiệu quả càng khó khăn.
Một dự án nghiên cứu ở vùng Bắc New York đang làm việc để nâng cao kiến thức trong lĩnh vực này. Các nhà khoa học đang phân tích dữ liệu từ các cảm biến môi trường xung quanh hồ George để xây dựng và tinh chỉnh các mô hình máy tính của hệ sinh thái của hồ. Khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, học máy sẽ giúp hiểu rõ hơn về các tiêu chuẩn và dị thường, cho phép các nhà ra quyết định chạy các kịch bản nếu-như và các phân tích cân bằng để có được những hiểu biết sâu sắc hơn. Điều này có thể dẫn đến các ứng dụng quan trọng để giám sát môi trường theo thời gian thực và khắc phục được nhiều mục tiêu hơn – nhu cầu thiết yếu cho ngành công nghiệp tài nguyên thiên nhiên trị giá 7 nghìn tỷ USD .
Trong khi những dự đoán về dự báo về tương lai của thế giới tự nhiên của chúng ta, các chỉ số mạnh mẽ rằng nền kinh tế xanh đang ở đây . Với sự trợ giúp của công nghệ nhận thức, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có nhiều quyền lực hơn bao giờ hết để xây dựng một tương lai sáng sủa hơn và xanh hơn cho doanh nghiệp và thế giới. Bằng cách phát hiện và tác động vào tác hại môi trường nhanh hơn và cung cấp sự lựa chọn bền vững hơn cho người tiêu dùng, họ sẽ phát triển lợi thế cạnh tranh của họ. Đó là một đề xuất có lợi.