Theo PGS.TS Trần Thế Truyền, Đại học Deakin - Australia, trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu, AI đóng vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu khí thải và thay đổi chu kỳ thích ứng, làm cho hệ thống hiệu quả hơn; Cung cấp các cảm biến, hệ thống giám sát tự động; cung cấp các dự báo chính xác và nhanh chóng hơn; hỗ trợ đưa ra các biến tương đồng (nguyên nhân - kết quả) để hiểu về các hiện tượng thời tiết, dự báo...

Theo The Verge, sự phát triển của AI đã khiến nhiều người đặt câu hỏi công nghệ này có thể giúp gì để giải quyết một trong những mối đe dọa lớn nhất đối với nhân loại: Biến đổi khí hậu. Một bài nghiên cứu mới đây của một nhóm chuyên gia nổi tiếng nhất lĩnh vực này đã trả lời câu hỏi, bằng việc đưa ra một số ví dụ về cách học máy có thể giúp ngăn chặn sự hủy diệt của con người.

Các trường hợp áp dụng AI được đề xuất rất đa dạng, từ sử dụng AI và hình ảnh vệ tinh để theo dõi nạn phá rừng tốt hơn, đến phát triển các vật liệu mới có thể thay thế thép và xi măng (việc sản xuất những nguyên liệu này chiếm tới 9% lượng khí thải nhà kính toàn cầu).

Một công trình nghiên cứu của Giám đốc điều hành DeepMind - Demis Hassabis, người chiến thắng giải thưởng Turing Yoshua Bengio và đồng sáng lập Google Brain - Andrew Ng, đã chỉ ra các lĩnh vực triển khai AI lớn. Nổi bật trong số này là sử dụng thị giác máy tính để theo dõi môi trường; sử dụng phân tích dữ liệu để tìm ra sự thiếu hiệu quả trong các ngành công nghiệp phát thải nặng; và sử dụng AI để mô hình hóa các hệ thống phức tạp, như khí hậu của trái đất, vì vậy chúng ta có thể chuẩn bị tốt hơn cho những thay đổi trong tương lai.

Các tác giả cho rằng AI có thể là một nhân tố vô giá trong việc giảm thiểu và ngăn chặn tác động xấu của biến đổi khí hậu, nhưng nó không phải là giải pháp vạn năng và cần các chính sách chính trị cần thiết.

David Rolnick, tiến sĩ nghiên cứu tại Đại học Pennsylvania, trưởng nhóm tác giả đã viết rằng: “Chỉ riêng công nghệ là không đủ. Các công nghệ giúp giảm thiểu biến đổi khí hậu đã có trong nhiều năm qua, nhưng phần lớn không được xã hội áp dụng ở quy mô lớn. Mặc dù chúng tôi hy vọng học máy sẽ hữu ích trong việc giảm chi phí liên quan đến những dự án khí hậu, nhưng con người cũng phải quyết định hành động”.

Nghiên cứu gợi ý nhiều lĩnh vực có thể triển khai học máy, được phân loại theo tác động tiềm năng của chúng và liệu công nghệ có liên quan được phát triển đầy đủ để gặt hái thành quả nhất định, đặc biệt là:

Xây dựng hệ thống điện tốt hơn. Các hệ thống điện chứa rất nhiều dữ liệu, nhưng quá ít dữ liệu  được tận dụng. Học máy có thể giúp dự báo nhu cầu sản xuất điện, cho phép các nhà cung cấp tích hợp tốt hơn các nguồn tài nguyên tái tạo vào lưới điện quốc gia, và giảm lượng chất thải. Phòng thí nghiệm UK DeepMind của Google đã mô phỏng dự án này, sử dụng AI để dự đoán sản lượng năng lượng của các trang trại gió.

Khí nhà kính không chỉ được thải từ động cơ và nhà máy điện. Phần lớn đến từ sự tàn phá cây cối, đất than bùn và những thực vật hấp thụ carbon trong quá trình quang hợp qua hàng triệu năm. Phá rừng và nông nghiệp không bền vững dẫn đến việc carbon này được thải trở lại khí quyển, nhưng chúng ta có thể sử dụng hình ảnh vệ tinh và AI để xác định những nơi đang xảy ra hiện tượng này và bảo vệ các bể chứa carbon tự nhiên đó.

Một nghiên cứu chỉ ra rằng, 9% lượng khí thải nhà kính toàn cầu đến từ việc sản xuất bê tông và thép. Học máy có thể giúp giảm con số này bằng cách giúp phát triển các vật liệu carbon thấp thay thế cho các vật liệu trên. AI giúp nhà khoa học khám phá các vật liệu mới bằng cách cho phép mô hình hóa các tính chất và tương tác của các hợp chất hóa học chưa từng thấy trước đây.

Những tác động lớn nhất của biến đổi khí hậu trong những thập kỷ tới sẽ được gây ra bởi các hệ thống cực kỳ phức tạp, như những thay đổi trong lớp phủ mây và của lớp băng. Đây chính xác là loại vấn đề mà AI rất giỏi trong việc đào sâu nghiên cứu. Mô hình hóa những thay đổi này sẽ giúp các nhà khoa học dự đoán các sự kiện thời tiết cực đoan, như hạn hán và bão, từ đó giúp các chính phủ bảo vệ chống lại các tác động xấu nhất của chúng.

Ngành giao thông vận tải chiếm 1/4 lượng khí thải CO2 toàn cầu, với 2/3 số này được tạo ra do giao thông đường bộ. Cũng như hệ thống điện, học máy có thể giúp lĩnh vực này hiệu quả hơn, giảm số lượng hành trình lãng phí, tăng hiệu quả của các phương tiện và chuyển hàng hóa sang các lựa chọn carbon thấp như đường sắt. AI cũng có thể giảm việc sử dụng xe hơi thông qua việc triển khai các phương tiện tự lái dùng chung, dù công nghệ này mới chỉ đang được phát triển.

Năng lượng tiêu thụ trong các tòa nhà chiếm 1/4 lượng thải CO2 toàn cầu. Các tòa nhà tồn tại lâu dài và hiếm khi được trang bị thêm công nghệ mới. Chỉ cần thêm một vài cảm biến thông minh để theo dõi nhiệt độ không khí, nhiệt độ nước và sử dụng năng lượng, chúng ta có thể giảm 20% mức sử dụng năng lượng trong một tòa nhà và các dự án quy mô lớn - giám sát toàn thành phố - có thể còn có tác động lớn hơn.

Giải pháp này tuy là một giả định, nhưng là một trong những điều mà các nhà khoa học hy vọng được ứng dụng vào thực tiễn nhất. Nếu chúng ta có thể tìm cách làm cho các đám mây phản chiếu nhiều hơn hoặc tạo ra các đám mây nhân tạo, chúng ta có thể phản chiếu nhiều hơn nhiệt lượng của Mặt trời trở lại không gian. Tuy nhiên, đây vẫn là một vấn đề lớn, và cần phải đánh giá các hiệu ứng phụ tiềm ẩn. AI có thể được ứng dụng, nhưng sẽ có những thách thức quan trọng về việc quản lý.

Nguyễn Thái

Diễn tập ứng phó với biến đổi khí hậu, phòng chống thiên tai năm 2021

Chiều 30/11, trường Đại học Phòng cháy, chữa cháy tổ chức buổi diễn tập phương án ứng phó với biến đổi khí hậu, phòng chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn năm 2021.  

Để quá trình chuyển đổi số được diễn ra thuận lợi, các doanh nghiệp cần có lộ trình phù hợp với thực tế và lưu ý những nội dung cụ thể.

Trước hết là việc kết nối, thu thập và phân loại dữ liệu. Dữ liệu là nền tảng của số hóa và bước đầu tiên trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số thường là kết nối dữ liệu trước. Trong quá trình sản xuất, dữ liệu của liên kết sản xuất có thể được thu thập thông qua thiết bị. Ví dụ, quét mã để thu thập dữ liệu hàng tồn kho; cách cải tiến quy trình kinh doanh và thiết lập liên kết thu thập dữ liệu; đánh giá hành vi của người dùng thông cơ sở dữ liệu từ data khách hàng trên nền tảng…

Tiếp đến là việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Dựa trên phân tích nhu cầu kinh doanh và hiển thị trực quan, phân tích dữ liệu lịch sử và hiện tại, hiển thị chúng theo các chỉ số theo danh mục kinh doanh, đồng thời tạo báo cáo và báo cáo trực quan. Khi nói đến các vấn đề cụ thể, công nghệ khai thác dữ liệu là cần thiết để theo dõi và xác định vị trí. Chẳng hạn như khi số hóa đạt đến một mức độ nhất định, mỗi doanh nghiệp nên có một mô-đun trực quan hóa tương ứng. Việc trực quan hóa số hóa có thể được thực hiện bằng cách sử dụng hệ thống Business Intelligence (BI) hoặc hệ thống Market Intelligence (MI).

Phân tích tinh gọn cũng là một nội dung không thể bỏ qua. Khi các doanh nghiệp truyền thống triển khai những phương pháp và công cụ kỹ thuật tinh gọn, các kỹ sư hoặc chuyên gia tư vấn công nghiệp thường sử dụng chẩn đoán và phân tích tại chỗ, để tìm ra các vấn đề trong quản lý sản xuất cũng như vận hành của doanh nghiệp, đồng thời hướng dẫn doanh nghiệp trên lộ trình cải tiến liên tục. Hầu hết các doanh nghiệp đều tương đối lạc hậu về việc sản xuất tinh gọn (Lean Manufacturing) và giai đoạn phân tích đòi hỏi phải sử dụng các công nghệ và công cụ phần mềm, phần cứng số để củng cố. Giai đoạn này nhằm mục đích đơn giản hóa và tối ưu hóa quy trình sản xuất tinh gọn, có thể dần dần chuyển đổi chẩn đoán tại chỗ dựa trên trải nghiệm ban đầu, kết hợp với chẩn đoán số theo hướng dữ liệu thời gian thực, sẽ khách quan, kịp thời, toàn diện và thông minh hơn để tìm ra các vấn đề còn tồn tại trong hệ thống sản xuất của doanh nghiệp.

Cuối cùng là phân tích cấp cao. Bigdata cùng với công nghệ AI có thể giúp các doanh nghiệp tinh chỉnh, đồng thời dự đoán kịch bản tốt nhất thông qua máy học và các công nghệ khác, cung cấp khả năng ra quyết định thông minh cho việc lập kế hoạch và lập lịch trình của công ty thông qua các công nghệ như APS (Advanced Planning and Scheduling/ lập kế hoạch và điều độ nâng cao). Đối với mọi ngành, mọi quy trình và quá trình, có thể có một số tình huống ứng dụng công nghiệp yêu cầu Bigdata và AI để hỗ trợ người quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng, góp phần hiện thực hóa sản xuất thông minh của doanh nghiệp.

Đông Phong

Công bố chương trình đào tạo miễn phí về xuất khẩu trực tuyến cho doanh nghiệp nhỏ và vừa

Chương trình đào tạo hỗ trợ doanh nghiệp vừa và nhỏ thúc đẩy kinh doanh trực tuyến và thương mại điện tử xuyên biên giới là một phần trong chuỗi hoạt động xúc tiến thương mại quốc gia và hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu trực tuyến.

Hai loại đồ uống tốt nhất 

Chuyên gia dinh dưỡng người Mỹ Kiran Campbell chia sẻ, cần ưu tiên hai loại nước uống nếu mục tiêu sức khỏe của bạn là kiểm soát lượng đường trong máu. 

Nước lọc 

47% người Mỹ không uống đủ nước, thức uống mà chuyên gia Campbell cho rằng quan trọng nhất để kiểm soát lượng đường trong máu. Cô giải thích: “Nước không làm tăng hay giảm lượng đường trong máu của bạn nhưng có thể ngăn ngừa tăng đường huyết bằng cách điều chỉnh các hormone có thể ảnh hưởng đến quá trình ổn định glucose và sản xuất nước tiểu”. 

Ngoài ra, việc mất nước có thể khiến lượng đường trong máu trở nên quá cô đặc.

Cơ thể cũng không hoạt động trơn tru trừ khi được cung cấp đủ nước. Chuyên gia Campbell nói: “Vì vậy, nước nên là lựa chọn đồ uống số một, bất kể lượng đường trong máu là bao nhiêu hay một người mắc bệnh gì”. 

Trà xanh không đường

Chuyên gia Campbell thông tin, loại đồ uống có thể làm giảm lượng đường trong máu là trà xanh không đường. Cô chỉ ra một nghiên cứu khoa học cho thấy những người uống trà xanh nhận thấy sự cải thiện trong quá trình chuyển hóa đường glucose so với những người uống cà phê không chứa caffeine, trà đen hoặc trà ô long. 

Theo Parade, trà xanh có tác dụng này vì chứa nhiều polyphenol có tên gọi epigallocatechin gallate (EGCG). Các nghiên cứu đã chứng minh mối liên hệ giữa EGCG và giảm lượng đường trong máu. Do đó, trà xanh không đường có thể đẩy lùi nguy cơ mắc bệnh tiểu đường loại 2.

Thức uống tệ nhất

Nếu bạn muốn giữ cho lượng đường trong máu không tăng đột biến, chuyên gia Schlichter nói rằng cần lưu ý tới đồ uống có cồn. Cô giải thích, rượu bia có thể tác động đến hormone và ảnh hưởng khả năng hoạt động của insulin để giảm lượng đường trong máu. 

Điều này dễ khiến lượng đường trong máu không ổn định. Chuyên gia Schlichter cho hay, bia mạnh và đồ uống pha trộn gây hại cho sự ổn định lượng đường trong máu vì có xu hướng chứa nhiều carbohydrate.

Nếu bạn đang dùng thuốc để kiểm soát đường huyết, việc uống rượu có thể ảnh hưởng tiêu cực. Chuyên gia Schlichter khuyên: “Mọi người nên tránh uống rượu khi bụng đói hoặc lượng đường trong máu thấp”.

Chuyên gia Campbell bổ sung nước ngọt, trà ngọt, nước tăng lực, đồ uống thể thao, cà phê có đường và nước ép trái cây đều có thể khiến lượng đường trong máu tăng đột biến. 

Người Hàn Quốc ăn kim chi mỗi ngày: Tác dụng như thế nào?