面對未來氣候的變遷 屬於全球生物的必解難題 (下)

by ROY

從太空阻止森林火災。

這些是衛星星座的出現,像 Planet Labs 和 Capella Space 這樣的衛星星座正在發射這些,你知道的,非常驚人的高分辨率傳感器,每天捕捉地球的整個表面,並結合了非常便宜的雲計算。

所以要處理每天從太空傳來的海量數據,你必須擁有很多計算機,而且運行這些計算機的成本必須相當低。

 

精選內容:

 

轉化為真正有價值的信息

第三個主要進步是真正的人工智能,以及現在出現的不同類型的人工智能分支。我們主要使用所謂的深度學習,這是一項非常棒的技術,可以讓您從這些衛星中提取非常微妙的複雜多維模式精簡圖像,並將它們轉化為真正有價值的信息。

在我們的例子中,這是生態屬性或生態變化的模式,我們可以用它來更好地了解我們的地球。只是為了幫助人們清楚地了解這一點,我的意思是,給我一兩個非常具體的項目示例,說明你們已經完成的項目。

 

破壞性和災難性的火災

我們剛剛發布了我們的第一個主要產品。這被稱為加州森林天文台。所以這是一個我們用我剛才提到的所有工具構建的系統,你知道,雲計算、高分辨率衛星圖像和深度學習能夠在今年以高分辨率繪製加州所有土地的地圖,並做隨著時間的推移,我們可以開始監測加利福尼亞的景觀是如何變化的。

我們專門在野火的背景下做到了這一點。因此,正如許多人所知道的那樣,加利福尼亞州現在正經歷一個非同尋常的野火季節。我們才進行到一半。我們已經燒毀了超過 400 萬英畝的土地。現在,並非所有這些都是破壞性和災難性的火災。

 

造成災難性影響的可能性

其中很多是我們需要在景觀上發生的火災,但是有很多地區經歷了災難性的大火,燒毀了房屋,摧毀了社區。

我們正在努力建立一個系統,我們至少有一個系統可以讓我們了解整個加利福尼亞州的燃料積累,以便更好地了解未來的野火可能會在哪裡失控。更重要的是,去哪裡進行整個加州的恢復工作,以減少這些野火對我們的自然資源和該州社區造成災難性影響的可能性。

 

一大優點是深度學習

如果你嘗試建立其中一個模型,我的意思是,到目前為止,你們一直專注於加利福尼亞,所以如果像澳大利亞一樣來找你,他們說,我們想要一個模型,你知道,對於整個國家來說,那會是什麼?

對你們來說,需要多長時間才能構建相當詳細的東西?這項技術的一大優點是深度學習,它需要大量的時間、精力和金錢才能將這些算法訓練到能夠識別衛星圖像中樹木高度等事物的程度。

 

採用經過訓練的模型

完成此操作後,它會了解衛星圖像中與樹的高度相關的基本模式,並且如果您要採用經過訓練的模型,那麼樹木和圖像中就不會出現這種變化在加利福尼亞州並將其應用於澳大利亞的森林,它會開始預測負樹高之類的東西,對吧?

你知道,它通常會認識到成為一棵高大的樹意味著什麼,所以你所要做的就是再稍微調整一下,轉移它在加利福尼亞學到的知識,然後調整它以適應澳大利亞。

看起來你仍然很樂觀,你知道,這種技術實際上可以產生重大影響,而不是像 50 年或 100 年那樣,我的意思是,你所說的方式,聽起來我們實際上可以在接下來的兩、五年、十年內實際使用它,從而對事物產生重大影響。所以是的,我很樂觀,你知道,技術可以發揮作用,但如果沒有實施技術的政策,它真的行不通。如果沒有我們在實地開展實際工作所需的資金,它就行不通。

 

摧毀了全國的大量預算

你知道,僅僅因為我們正在經歷一場千載難逢的大流行,你知道,它摧毀了全國的大量預算,並不意味著我們不必再考慮更大的氣候變化問題.這不會消失,正如我們從封鎖初期的排放量下降中看到的那樣,即使停止駕駛汽車,不再工作,也只會導致我們的排放量出現小幅波動。

我們必須在全球範圍內發生更大的系統性變化才能真正解決這個問題,這不是一個我們每個人都能做出的簡單決定。這將是一個跨國家、跨社區的集體決定,我們現在必須開始努力,但我確實認為我們可以做到……

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