Key Takeaways
- Para peneliti menggunakan AI untuk mengurangi penangkapan ikan yang berlebihan di Cekungan Nil Afrika.
- Proyek ini merupakan bagian dari upaya yang lebih besar untuk memanfaatkan AI guna meningkatkan keberlanjutan di berbagai industri.
-
Tetapi seorang ahli mengatakan jumlah energi dan sumber daya lain yang diperlukan untuk mengimplementasikan perangkat keras dan perangkat lunak AI dapat menimbulkan masalah tersendiri.
Kecerdasan buatan (AI) membantu mencegah penangkapan ikan yang berlebihan dalam upaya melindungi pasokan spesies laut yang dapat dimakan di dunia yang semakin menipis.
Sebuah proyek baru menggunakan AI untuk meningkatkan identifikasi dan pengukuran spesies ikan di Cekungan Nil Afrika. Perangkat lunak ini dapat membantu para ilmuwan memahami kepadatan populasi ikan lebih cepat daripada pengamat manusia. Ini adalah bagian dari upaya yang lebih besar untuk memanfaatkan AI guna meningkatkan keberlanjutan di berbagai industri.
"Hal yang menjanjikan tentang AI adalah sekarang memungkinkan kita untuk melakukan tugas-tugas yang akan memakan waktu atau sangat rumit menggunakan metode tradisional, dengan kecepatan dan efisiensi yang jauh lebih tinggi, " Andrew Dunckelman, kepala dampak dan wawasan di Google.org, badan amal raksasa pencarian, mengatakan kepada Lifewire dalam sebuah wawancara email.
Sesuatu yang mencurigakan
Organisasi Pangan dan Pertanian PBB bekerja untuk meningkatkan akses ke teknologi AI yang memantau stok ikan. Mendapatkan lebih banyak informasi tentang spesies ikan dapat membantu membangun algoritme untuk mengidentifikasi spesies dan lokasinya serta mengenali perubahan apa pun.
PBB memperkirakan sepertiga dari semua stok ikan sekarang ditangkap secara berlebihan dan tidak lagi berkelanjutan. Untuk membantu menjaga stok ikan tetap aman, peneliti University of Florida juga menggunakan AI untuk memastikan nelayan tidak menangkap spesies yang terancam punah. Model AI memperkirakan lokasi spesies yang terancam punah di mana perikanan beroperasi, yang membantu nelayan komersial menghindari penangkapan ikan di daerah tersebut.
"AI bukanlah peluru perak untuk semua masalah kita," Zachary Siders, ilmuwan yang mengembangkan aplikasi, mengatakan dalam rilis berita. "Kita harus selalu mengingat bahwa keputusan yang kita izinkan untuk dibuat oleh sistem AI memiliki konsekuensi nyata bagi mata pencaharian industri perikanan serta spesies yang tak tergantikan."
AI Terus Menonton
Bukan hanya ikan yang diperhatikan AI terkait lingkungan. Climate TRACE, platform pemantauan gas rumah kaca (GRK) hampir seketika di dunia, membantu mengidentifikasi dari mana emisi berasal dan menunjukkan dengan tepat di mana upaya dekarbonisasi harus difokuskan.
Ada juga Restor.eco, platform pemulihan data terbuka yang dihosting di Google Earth. Ini menyediakan data ilmiah dan citra satelit resolusi tinggi untuk memungkinkan para peneliti menganalisis potensi pemulihan tempat mana pun di Bumi. Pada dasarnya, program ini dapat memetakan lahan untuk memprediksi di mana pohon dapat tumbuh secara alami.
Dunckelman mengatakan bahwa Google telah menemukan bahwa program mencapai tujuannya lebih cepat dengan AI. Dia mencatat kasus BlueConduit, sebuah organisasi yang muncul dari krisis air di Flint, Michigan. Grup tersebut membangun platform pembelajaran mesin yang menggunakan data tentang usia rumah, lingkungan, dan saluran layanan utama yang diketahui untuk memprediksi apakah sebuah rumah diservis dengan pipa timah.
"Di masa lalu, satu-satunya cara untuk mengetahui hal ini adalah dengan menggali secara fisik [di] setiap lokasi dan memeriksa pipa timah, yang mahal dan memakan waktu," kata Dunckelman. "Melalui pengenalan pembelajaran mesin, BlueConduit sekarang dapat dengan cepat memprediksi dengan akurasi yang lebih baik apakah sebuah rumah dilayani dengan jalur utama, yang dapat mendorong keputusan kebijakan yang berdampak besar pada kesehatan masyarakat dan sumber daya pemerintah."
Tetapi tidak semua orang setuju bahwa perusahaan teknologi besar dapat memecahkan masalah planet ini melalui AI. Eric Nost, asisten profesor di University of Guelph yang meneliti bagaimana teknologi data menginformasikan tata kelola lingkungan, mengatakan penelitian terbaru telah menimbulkan kekhawatiran tentang jumlah energi dan sumber daya lain yang diperlukan untuk mengimplementasikan perangkat keras dan perangkat lunak AI.
"Saya menduga banyak peneliti akan kesulitan menerjemahkan temuan berbasis AI ke dalam kebijakan atau keputusan aktual jika AI tersebut belum dikembangkan dengan mempertimbangkan kebijakan dan pembuat keputusan, terutama mengingat tantangan untuk menjelaskan bagaimana AI mencapai hasilnya, " katanya kepada Lifewire dalam wawancara email.
AI bukanlah peluru perak untuk semua masalah kita.
AI untuk keberlanjutan juga masih dalam tahap awal, Dunckelman mengakui. Bidang ini masih kekurangan set data dan model yang cukup untuk mendorong kemajuan.
"Misalnya, kita semua tahu ada emisi yang terjadi di dunia, tetapi kita tidak benar-benar tahu dari mana asalnya," tambah Dunckelman. "Yang kita miliki hanyalah apa yang dikatakan oleh penghasil emisi itu sendiri, yang tidak sempurna."
