Wie KI und IoT Wissenschaftlern helfen, die Herausforderungen von Klimamodellen zu meistern

Forscher nutzen künstliche Intelligenz und IoT-Technologie, um das Mooswachstum in der rauen Umgebung der Antarktis aus der Ferne zu überwachen. Durch LoRaWAN-Fernübertragung und AIoT kann das System wichtige Daten wie Temperatur und Luftfeuchtigkeit ohne übermäßige Datenverarbeitung erfassen. Dieser Durchbruch zeigt das Potenzial der Kombination von künstlicher Intelligenz und dem Internet der Dinge, um Mikroklimamodelle zu verbessern und die Forschung zum Klimawandel zu unterstützen. Welche Herausforderungen stellen Klimamodelle dar, was haben Forscher getan und wie zeigt dies die Leistungsfähigkeit von KI und IoT? Die Unterstützung von Theorien zum Klimawandel stellt Wissenschaftler vor viele Herausforderungen. Obwohl es überwältigende Beweise dafür gibt, dass die globalen Temperaturen und der Kohlendioxidgehalt seit der industriellen Revolution weiter gestiegen sind, ist es aufgrund der extremen Komplexität des Erdklimas und der unglaublich komplexen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Umweltfaktoren schwierig, sich auf die Entstehung von Ozeanen vorzubereiten Verbindung von Flugzeugen, Zusammensetzung der Atmosphäre und globalen Kohlendioxidemissionen.

Zum Beispiel erhöht steigendes Kohlendioxid die Temperaturen, aber historisch gesehen sind die Temperaturen gestiegen, bevor der Kohlendioxidgehalt ansteigt. Daher ist es verständlich, dass Kohlendioxid nicht zu einem Temperaturanstieg führt. Bei näherer Betrachtung zeigt sich jedoch, dass steigende Kohlendioxidwerte zu einem Anstieg der globalen Temperaturen führen. Der Grund dafür, dass Kohlendioxid hinter dem Temperaturanstieg zurückbleibt, ist ein positiver Rückkopplungseffekt, bei dem ein leichter Temperaturanstieg dazu führt, dass die Ozeane mehr Kohlendioxid freisetzen die Temperatur steigt.

Um genaue Klimamodelle zu erstellen, benötigen Forscher so viele Daten wie möglich, und diese Daten müssen alles von globalen Temperaturen bis hin zu lokalen Luftschadstoffen und Windgeschwindigkeiten umfassen. Allerdings kann der Zugriff auf große Datenmengen auch ein zweischneidiges Schwert sein, da es schwierig sein kann, relevante Muster in den Daten zu finden.

Schließlich erfordert die Erfassung von Daten aus abgelegenen Gebieten wie der Arktis, dass Sensoren über lange Zeiträume laufen können, da der lokale Internetzugang oft nicht verfügbar ist und nur wenige Menschen in der Lage sind, Sensorinstallationen aktiv zu überwachen. Das ist eine unglaubliche Herausforderung.

Antarktisforscher nutzen KI und IoT für die Klimaüberwachung von Moosen

Ein Team antarktischer Forscher erkannte die Notwendigkeit einer besseren Klimaüberwachung in abgelegenen Gebieten und kombinierte kürzlich KI- und IoT-Technologien, um ein ferngesteuertes drahtloses Gerät zur Überwachung von Moosen zu entwickeln. Laut Forschern handelt es sich bei Moosen um einen „antarktischen Wald“, der bei Temperaturen unter Null eine wichtige Ökosystemrolle spielt.

So wie Bäume ein reichhaltiges Ökosystem für Wildtiere bieten, bieten Moose ein blühendes Ökosystem für kleine Lebensformen wie Bakterien, Bärtierchen und Pilze, indem sie dazu beitragen, den Permafrost in eisfreien Gebieten des Antarktissystems zu isolieren. Gleichzeitig trägt Moos dazu bei, Kohlendioxid in der Atmosphäre zu reduzieren, was es zu einer wichtigen Kohlendioxidsenke macht. Daher kann die Überwachung des Zustands des antarktischen Mooses Forschern helfen zu verstehen, wie sich der Klimawandel auf die Artenvielfalt der Antarktis und die Umwelt insgesamt auswirkt.

Allerdings bringt die Überwachung von Moos an sozial distanzierten Standorten mehrere Herausforderungen mit sich, darunter die Datenerfassung, -verarbeitung und -übertragung. Daher griffen die Forscher bei der Datenverarbeitung auf künstliche Intelligenz und das Internet der Dinge zurück und nutzten LoRaWAN für die Fernübertragung.

Die geringe Bandbreite von LoRaWAN bedeutet, dass nicht alle von Sensoren gesammelten Daten übertragen werden können. Lokale künstliche Intelligenz und Edge-Computing ermöglichen es Überwachungsgeräten daher, zu entscheiden, was gesendet werden soll. Das als Künstliche Intelligenz für das Internet der Dinge (AIoT) bezeichnete System hilft Forschern, bessere Mikroklimamodelle zu erstellen, indem es ihnen ermöglicht, die relevantesten Daten, einschließlich Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Bilder, zu sammeln, ohne große Datenmengen verarbeiten zu müssen.

Wie beweist dies die Leistungsfähigkeit von KI und IoT?

Fast jedes IoT-Gerät kann so konzipiert werden, dass es große Datenmengen in Echtzeit zur Verarbeitung durch einen Remote-Server überträgt, und obwohl dies in der Vergangenheit möglicherweise akzeptabel war, ist dies heute der Fall Da immer mehr Daten gesammelt werden, wird dies unpraktisch. Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Vorverarbeitung von Daten, zur Bestimmung relevanter Inhalte und zum selektiven Senden von Daten wird dazu beitragen, nicht nur zukünftige IoT-Dienste, sondern das Internet als Ganzes zu verbessern. Dieses Gerätemodell wird auch dazu beitragen, die Installation größerer Gerätenetzwerke zu fördern, da die bestehende Internet-Infrastruktur weniger belastet wird.

Für Forscher hilft der Einsatz künstlicher Intelligenz zum Herausfiltern der kritischsten Daten dabei, genauere Modelle zu erstellen. Allerdings ist KI nur so gut wie das Modell, an dem sie trainiert wird, was bedeutet, dass alle Fehler oder Annahmen der KI Auswirkungen auf die Forschungsmodelle haben, die aus den von der KI gefilterten und verarbeiteten Daten erstellt werden.

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