A kutatási ismeretek rendszerezéséhez, illetve feldolgozásához, valamint a fenntartható óceánfejlesztési kezdeményezések támogatásához a mesterséges intelligencia is segítséget nyújthat.
A Capgemini új mesterséges intelligencia-modelleket (AI) fejlesztett ki, amelyek hozzájárulnak a Föld klímájának megértéséhez és modellezéséhez, továbbá betekintést nyújtanak az óceáni ökoszisztéma mintázataiba a tenger alatti szenzoradatok segítségével. Az innováció annak a két győztes csapatnak köszönhető, amely részt vett a cégcsoport minden évben megrendezésre kerülő Globális Adattudományi Kihívásán (GDSC). A résztvevők az Amazon Web Services (AWS) gépi tanulás (machine learning, ML) szolgáltatását használták a norvégiai Lofoten-Vesterålen (LoVe) Ocean Observatory által rendelkezésre bocsátott, az óceán hőmérsékletével és áramlataival kapcsolatos, több mint 100 terabájtnyi szenzoros adat elemzésére. Ezzel segítve az obszervatóriumot abban, hogy természetvédelmi kezdeményezései során értékes kutatási ismeretekhez jusson.
Összefogással épül a klímapozitív jövő
A LoVe Ocean Observatory egy Norvégiában található állami kutatóközpont, amely valós idejű adatokat követ az óceán biológiai- és kémiai környezetéről, ezzel hozzájárulva az óceán állapotának megőrzéséhez. A kutatóbázis tengeralatti szenzorok hálózatát használja az emberi tevékenység, a szennyezés, valamint a tengeri lét hatásainak, például az élőlények migrációs mintáinak nyomon követésére. Továbbá adatokat gyűjt az éghajlatváltozás óceánokra gyakorolt hatásáról: hőmérsékletük, sótartalmuk, pH értékük és szén-dioxid tartalmuk változásáról.
Az obszervatórium az elmúlt évtized során hatalmas mennyiségű adatot gyűjtött össze, amelyet a Tengerkutatási Intézettel és az Egyesült Nemzetek Szervezetével (ENSZ) is megosztott, ezzel támogatva az ENSZ ’Óceántudományi Évtized a Fenntartható Fejlődésért’ programját. A kutatóintézet által létrehozott adatok mennyisége folyamatosan nő, így egyre nehezebbé válik a kutatók számára azok manuális elemzése, valamint a kutatások szempontjából releváns felismerések kiszűrése. A Capgemini alkalmazottai ennek megoldása érdekében vállalták a kihívást.
A nyertes csapat egy olyan gépi tanulás (ML) algoritmust alkotott meg, amely képes az adatok valós idejű feldolgozására. Ezáltal hozzásegítették a LoVe kutatóit ahhoz, hogy extrém körülmények között is monitorozhassák, analizálhassák az adatokat, beazonosítva azt, hogyan hatnak egymásra a bio-tengeri vándorlás mintái és a tenger alatti élet különféle egyéb jellemzői. Ennek köszönhetően olyan árapály jellemzőket és időjárási hatásokat is sikerült feltárniuk, amelyek korábban ismeretlenek voltak. Ezek az új ismeretek közelebb viszik a kutatókat az óceánok megismeréséhez, egyúttal elősegítik az óceánok fenntarthatóságával kapcsolatos fejlesztéseket.
Zhiwei Jiang, a Capgemini Insights & Data Globális Üzletág vezérigazgatója a következőket jegyezte meg: “Az adatok megosztása elengedhetetlen a fenntartható élethez. A mesterséges intelligencia és adatelemzés-adatkezelés egyik piacvezetőjeként kötelességünknek érezzük, hogy biztosítsuk azokat az eszközöket és lehetőségeket, amelyek szükségesek a klímaváltozás elleni harchoz. A LoVe Óceán Obszervatóriummal és az AWS-el való szoros együttműködés megmutatta, hogy együtt, közösen, jelentős és mérhető változást tudunk elérni. Van egy tehetségekből álló közösségünk, amely nemcsak a motorja mindennek, de birtokában van azoknak a készségeknek és látásmódoknak, amelyek segítségével – a technológia révén – megbirkózhatunk a társadalom legnagyobb kihívásaival. Ezeknek a projekteknek a pozitív hatása évekig érezhető és olyan kézzelfogható eredményeket teremtenek, amelyeknek köszönhetően a jövőt úgy élhetjük meg, ahogy azt megálmodtuk és ez a jövő nemcsak a társadalmat, de a bolygót is szolgálja.”
A mesterséges intelligencia az éghajlatváltozással kapcsolatos folyamatos kutatásban
A Capgemini és a LoVe közös munkája nem ér véget ezen a ponton. A cégcsoport továbbra is önkéntességi alapon fog együttműködni a kutatóközponttal annak érdekében, hogy a technológia segítségével támogassa a LoVe tevékenységét.
A hosszú távú cél az, hogy az adatok lényegesen hozzáférhetőbbé váljanak a felhasználók és a kutatók számára. Ez egyúttal lehetővé teszi azt is, hogy a kutatók azonosíthassák azokat a jellemzőket, amelyek korábban nem voltak láthatóak. A Capgemini missziója továbbá az is, hogy felhívja a figyelmet az obszervatórium és más kutatóközpontok fontos és integrált munkájára, szerte a világon.
