AI สามารถยกระดับการวิจัยสภาพภูมิอากาศ รับมือกับภาวะโลกร้อน

ช่วงไม่กี่ปีมานี้ได้เห็นความก้าวหน้าที่สำคัญ ตั้งแต่การพยากรณ์อากาศไปจนถึงการลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ทางอุตสาหกรรม

ประวัติศาสตร์แสดงให้เห็นว่ามีความประมาทและความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีและมีแนวโน้มที่จะมีความก้าวหน้ามากขึ้นแต่ความก้าวหน้ายังไม่เพียงพอ วิกฤตสภาพภูมิอากาศไม่สามารถแก้ไขได้ภายในห้องปฏิบัติการ ผลกระทบจะเกิดขึ้นเมื่อความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและวิทยาศาสตร์เข้ามาสู่โลกแห่งความเป็นจริง นอกเหนือจากวิทยาศาสตร์บริสุทธิ์และการวิจัยและพัฒนา (R&D) แล้ว ผู้นำด้านสภาพภูมิอากาศจะต้องมุ่งเน้นไปที่ผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องและส่วน "ปลายน้ำ" ของวงจรนวัตกรรม เช่น การสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์ การแปลเป็นภาษาท้องถิ่น และการมีส่วนร่วมของผู้ใช้

AI และการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ

การเปิดตัว Generative AI (GenAI) ได้ขยายจินตนาการโดยรวมว่า AI ทำอะไรได้บ้าง เรารู้อยู่แล้วว่า AI สามารถขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางวิทยาศาสตร์ได้ แต่จะไปได้ไกลกว่านี้หรือไม่ ผู้นำควรสำรวจว่า AI สามารถทำหน้าที่เป็นตัวเร่งปลายน้ำในวงจรนวัตกรรมได้อย่างไร ขับเคลื่อนการนำเครื่องมือล่าสุดมาใช้ และการรับรู้ถึงวิทยาศาสตร์ล่าสุด ต่อไปนี้คือจุดเริ่มต้น คือ

1. การจัดระเบียบข้อมูล Earth ที่ไม่มีโครงสร้างและแบบจำลองการลดขนาดลงสู่ระดับท้องถิ่น

วิทยาศาสตร์โลกถูกมองว่าเป็น “ข้อมูลยุ่งเหยิง” เนื่องจากระบบโลกที่ซับซ้อนและข้อมูลสิ่งแวดล้อมที่ไม่มีโครงสร้างจากวิธีการสังเกต เมื่อเร็วๆ นี้ ปริมาณข้อมูลดังกล่าวได้เพิ่มสูงขึ้น โดยมีการรวบรวมภาพถ่ายดาวเทียมมากกว่า 100 เทราไบต์ทุกวัน แต่สิ่งนี้ไม่ได้ทำให้ธรรมชาติที่ไม่มีโครงสร้างของข้อมูลง่ายขึ้น AI เป็นกุญแจสำคัญในการจัดระเบียบและลดขนาดข้อมูลอันกว้างใหญ่นี้สำหรับแอปพลิเคชันในท้องถิ่น

2. สร้างอินเทอร์เฟซ "GPT" เพื่อแปลแบบจำลองสภาพภูมิอากาศเป็นภาษาง่ายๆ

อินเทอร์เฟซคอมพิวเตอร์ส่วนใหญ่ยังคงไม่เปลี่ยนแปลงมานานหลายทศวรรษ โดยเกี่ยวข้องกับการโต้ตอบที่เริ่มต้นโดยผู้ใช้ เช่น การป้อนคำค้นหาและการตรวจสอบผลลัพธ์ GenAI ซึ่งขับเคลื่อนโดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) กำลังปฏิวัติสิ่งนี้โดยอำนวยความสะดวกในการโต้ตอบในการสนทนา ผู้ใช้สามารถสื่อสารความต้องการของตนไปยังโปรแกรมเช่น ChatGPT ได้โดยตรง ซึ่งจะทำงานและสังเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก โดยทำหน้าที่เป็น “นักบินร่วม”

แบบจำลองสภาพภูมิอากาศเป็นส่วนสำคัญในการทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่ซับซ้อน เกี่ยวข้องกับสมการหลายมิติและมีโค้ดเกิน 18,000 หน้า โมเดลเหล่านี้เป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับผู้ใช้ส่วนใหญ่ในการทำความเข้าใจ อย่างไรก็ตาม การทำความเข้าใจโมเดลเหล่านี้มีความสำคัญไม่เพียงแต่สำหรับนักวิทยาศาสตร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงผู้นำทางธุรกิจ นักการเมือง และประชาชนด้วย

GenAI สามารถลดความซับซ้อนนี้ได้โดยจัดให้มีอินเทอร์เฟซเหมือน GPT ทำให้ผู้ใช้ทุกภูมิหลังสามารถโต้ตอบกับข้อมูลสภาพภูมิอากาศที่เกี่ยวข้องกับความต้องการของพวกเขา เช่น การตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงระดับน้ำทะเลในท้องถิ่น แนวทางนี้อาจทำให้แบบจำลองสภาพภูมิอากาศเข้าถึงได้มากขึ้น และสร้างความไว้วางใจในการพยากรณ์สภาพภูมิอากาศ

3. เร่งขั้นตอนการพัฒนาเทคโนโลยีต้นแบบ

AI กำลังปฏิวัติการวิจัยและพัฒนาในด้านวิทยาศาสตร์ รวมถึงการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ อย่างไรก็ตาม การแปลจากการวิจัยขั้นพื้นฐานไปสู่การแก้ปัญหาสภาพภูมิอากาศที่จับต้องได้นั้นไม่ได้ชัดเจนเสมอไป วงจรของเทคโนโลยีขั้นสูง  เส้นทางจากการวิจัยสู่ต้นแบบ  อาจยาวนานและมีราคาแพง ข้อกังวลเหล่านี้เป็นเรื่องเร่งด่วนอย่างยิ่ง เนื่องจากเรากำลัง "นาทีถึงเที่ยงคืน" ในการทำลายเกณฑ์ภาวะโลกร้อนที่สำคัญ

AI สามารถร่นวงจรของเทคโนโลยีเชิงลึกให้สั้นลงได้ โดยเฉพาะในการสร้างต้นแบบ ซึ่งช่วยเร่งการนำเทคโนโลยีที่จำเป็นมาใช้ได้เร็วขึ้น ในด้านวัสดุศาสตร์ AI เร่งการค้นพบและการออกแบบ ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการบรรเทาสภาพอากาศ เช่น การปรับปรุงแบตเตอรี่ลิเธียมไอออนและเซลล์แสงอาทิตย์และการปรับตัว การพัฒนาวัสดุทนไฟ วิธีการแบบดั้งเดิมซึ่งคำนวณคุณสมบัติของวัสดุตั้งแต่เริ่มต้น จะใช้เวลา ต้นทุน และทรัพยากรการคำนวณจำนวนมาก พลังซูเปอร์คอมพิวเตอร์ทั่วโลกมากถึงหนึ่งในสามถูกนำมาใช้ในด้านวัสดุศาสตร์

ขณะนี้ AI คาดการณ์คุณสมบัติของวัสดุใหม่โดยไม่ต้องคำนวณเบื้องต้นอย่างละเอียดถี่ถ้วน ทำได้โดยการเรียนรู้ความสัมพันธ์ระหว่างโครงสร้างอะตอมและคุณสมบัติของโครงสร้างอะตอม และแนะนำการกำหนดค่าที่เหมาะสมที่สุด

แม้ว่านี่จะเป็นพื้นที่ใหม่ที่มีข้อจำกัดแต่ก็ยังมีศักยภาพที่สำคัญสำหรับนวัตกรรม ตัวอย่างเช่น GenAI กำลังจัดการกับปัญหาการออกแบบผกผัน ซึ่งเริ่มต้นด้วยคุณสมบัติที่ต้องการ เช่น ความยืดหยุ่นต่อสภาพอากาศที่รุนแรง และวิศวกรรมย้อนกลับในการออกแบบ

ระบบนิเวศ AI สภาพภูมิอากาศ

การพัฒนา AI กำลังดำเนินไปอย่างรวดเร็ว แต่เพียงเพราะเทคโนโลยีพื้นฐานกำลังพัฒนาอย่างรวดเร็วไม่ได้หมายความว่าแอปพลิเคชันจะพัฒนาเช่นกัน กระบวนทัศน์ปัจจุบันของการพัฒนา AI ซึ่งมีลักษณะเฉพาะตามขนาดและความรู้ทั่วไป (เช่น LLM แบบกว้างๆ) อาจพบการนำไปประยุกต์ใช้ตามธรรมชาติในการวิจัยขั้นพื้นฐานและโดเมนอื่นๆ ที่อาศัยความรู้ทางทฤษฎี อย่างไรก็ตาม วิกฤตสภาพภูมิอากาศไม่ใช่เรื่องเชิงทฤษฎี มันเป็นความจริงทางธรณีฟิสิกส์และต้องการเครื่องมือและกรณีการใช้งานที่ใช้งานได้จริง

จำเป็นต้องมีแนวทางระบบนิเวศเพื่อนำเสนอกรณีการใช้งานที่เน้นในบทความนี้ ในอดีต ระบบนิเวศได้รับการพิสูจน์แล้วว่าประสบความสำเร็จในการรับมือกับความท้าทายที่หลากหลาย เช่น การพัฒนาระบบปฏิบัติการโอเพ่นซอร์ส การสร้างชั้นโอโซนขึ้นใหม่ และการทำแผนที่จีโนมมนุษย์ ความพยายามที่โดดเด่นทั้งหมดนี้โดดเด่นด้วยการมีส่วนร่วมของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลายฝ่าย การแบ่งปันข้อมูลแบบเปิด และการทำงานร่วมกันก่อนการแข่งขัน

แต่การใช้ประโยชน์จาก AI และเทคโนโลยีขั้นสูงอื่นๆ สำหรับกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับสภาพภูมิอากาศที่เป็นรูปธรรม ในอนาคต โครงการริเริ่มนี้จะยังคงส่งเสริมการทำงานร่วมกันและแสดงศักยภาพของเทคโนโลยีตลอดวงจรนวัตกรรม ตั้งแต่การวิจัยและพัฒนาไปจนถึงกรณีการใช้งานขั้นปลายน้ำ AI อาจเป็นความต้องการที่ก้าวล้ำด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ แต่นี่จะเป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น

ที่มา: World Economic Forum