Глубокое обучение и искусственный интеллект в обеспечении устойчивого развития: обзор ЦУР, возобновляемой энергетики и экологического здоровья

Deep Learning and Artificial Intelligence in Sustainability: A Review of SDGs, Renewable Energy, and Environmental Health
Zheng Yan, Shiping Wen, Zhencheng Fan
2023-09-08

глубокое обучениегигиена окружающей средывозобновляемая энергияэнергоменеджмент умных зданийцели устойчивого развития
Искусственный интеллект (ИИ) и глубокое обучение (ГО) продемонстрировали огромный потенциал для обеспечения устойчивого развития в различных секторах. В статье рассматриваются последние достижения в области ИИ и ГО, а также исследуется их применение для достижения целей устойчивого развития (ЦУР), развития возобновляемой энергетики, обеспечения экологического здоровья и управления энергопотреблением в интеллектуальных зданиях. ИИ способен содействовать достижению 134 из 169 задач, охватывающих все ЦУР, однако стремительное развитие этих технологий требует всеобъемлющего нормативного регулирования для обеспечения прозрачности, безопасности и соблюдения этических стандартов. В секторе возобновляемой энергетики ИИ и ГО эффективно применяются для оптимизации управления энергопотреблением, обнаружения неисправностей и обеспечения стабильности электросетей. Они также продемонстрировали перспективность в совершенствовании управления отходами и прогнозного анализа на фотоэлектрических электростанциях. В области экологического здоровья интеграция ИИ и ГО облегчила анализ сложных пространственных данных, повысив качество моделирования воздействия и прогнозирования заболеваний. Однако необходимо решить такие проблемы, как интерпретируемость и прозрачность моделей ИИ и ГО, масштабируемость и высокая размерность данных, интеграция с беспроводными сетями следующего поколения, а также вопросы этики и конфиденциальности. Будущие исследования должны быть сосредоточены на повышении интерпретируемости и прозрачности моделей ИИ и ГО, разработке масштабируемых алгоритмов обработки больших наборов данных, изучении интеграции ИИ с беспроводными сетями следующего поколения и решении этических вопросов и проблем конфиденциальности. Кроме того, повышение энергоэффективности моделей ИИ и ГО имеет решающее значение для обеспечения устойчивого использования этих технологий. Решение этих проблем и содействие ответственному и инновационному применению ИИ и ГО могут значительно способствовать формированию более устойчивого будущего.
1
ИИ и глубокое обучение расширяют возможности экологического здравоохранения благодаря анализу сложных пространственных данных для моделирования воздействия и прогнозирования заболеваний.
2
Искусственный интеллект может способствовать достижению 134 из 169 целевых показателей всех Целей устойчивого развития, что указывает на широкий потенциал для устойчивого развития.
3
В возобновляемой энергетике ИИ и глубокое обучение применяются для оптимизации управления энергией, обнаружения неисправностей, повышения стабильности электросетей, управления отходами и прогнозного анализа фотоэлектрических электростанций.
4
К основным препятствиям относятся недостаточная объяснимость и прозрачность моделей, масштабируемость и высокая размерность данных, интеграция с беспроводными сетями, а также этические проблемы и вопросы конфиденциальности.
5
Устойчивое внедрение требует масштабируемых и энергоэффективных алгоритмов, усиленного регулирующего надзора и ответственной интеграции с беспроводными сетями следующего поколения.

Применение искусственного интеллекта и глубокого обучения в сфере устойчивого развития, включая ЦУР, возобновляемую энергетику, здоровье окружающей среды и энергоменеджмент интеллектуальных зданий

Вклад, эффективность и ограничения ИИ и глубокого обучения в устойчивом развитии, оптимизации энергетики, анализе здоровья окружающей среды и ответственном внедрении

Publication Details
Publication Date
2023-09-08
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
341
Access Type
Author Information
Authors
Zheng Yan
Shiping Wen
Zhencheng Fan
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%