L’éventail d’applications d’IA au sein de la technologie climatique est stupéfiant – et se développe rapidement.

Il existe de nombreuses solutions ponctuelles passionnantes, mais il n’y a pas d’exemple clair d’IA réduisant directement et de manière significative les émissions de GES à l’échelle mondiale. Encore.

L’année dernière, nous avons eu Priya Donti dans l’émission. Elle est doctorante à Carnegie Mellon et coprésidente de l’organisation Climate Change AI. Cette semaine, elle est revenue avec sa coprésidente de Climate Change AI, Lynn Kaack, chercheuse postdoctorale à l’ETH-Zurich.

Priya et Lynn étaient co-auteurs d’un article à succès sur le sujet en juin 2019, intitulé « Lutter contre le changement climatique grâce au machine learning. « 

Ils sont revenus dans l’émission pour parler de ce qui a changé depuis cet épisode – à la fois les progrès et les goulots d’étranglement dans l’application de l’IA au changement climatique.

Ils détaillent les forces et les faiblesses de l’IA dans la technologie climatique à l’aide de quelques études de cas :

  • Optimisation des systèmes d’alimentation et de chauffage/refroidissement
  • Aperçu de grands ensembles de données, comme l’analyse du risque physique et de transition pour les actifs d’une entreprise
  • Accélérer l’innovation technologique

Ils discutent également des approches organisationnelles de l’IA : allez-vous verticalement ou horizontalement ? Autrement dit, engagez-vous des praticiens de l’IA pour travailler au sein d’une organisation ayant une expérience approfondie du domaine, comme un utilitaire, ou est-il plus efficace de laisser ces défis à une organisation de généralistes de l’IA qui travaillent dans de nombreux domaines ?

Lynn souligne qu’il existe une troisième voie : créer un groupe d’IA au sein d’une organisation.

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