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生態学におけるビッグデータの曖昧さ

私たちは、特にフィクションにおいて、世界を白黒で描くこと、あるいは一方では善人、もう一方では悪人を描くことを非常に好みます。これは私たちを安心させる分類であり、大部分のフィクション作品と同様に、善が悪に勝つと信じることができます。これにより、自分が右側にいると想像することができます。ただし、それがうまくいかないことを理解するには、ある程度の身長を稼ぐ必要があるだけです。私たちの世界は、グレーが優勢で、時には暗くなったり明るくなったりするさまざまな色合いのニュアンスの 1 つです。これは気候を含むあらゆる問題に見られます。生態学的に今が行動を起こす時であることは明らかですが、誰もがそのアプローチに同意しているわけではありません。いくつかの解決策は曖昧な感情を引き起こします。ビッグデータとAIの可能性…10 年以上にわたり、テクノロジーのおかげであらゆるものを迅速かつリアルタイムで調査できるようになりました。宇宙、環境、人間などに関するこれほど大量のデータが存在することはかつてありませんでした。このデータの大量化はあらゆるところで見られ、 環境も含めて。田舎では大規模なデータがまだ一般的ではなく、野生動物や花の個体数の監視には思っているほど活用されていません。それにもかかわらず、それらは存在しており、特に衛星用途でその使用が増加しています。このように、多くの人が信じているのは、 このデータの可能性について 企業は、温室効果ガスの排出量を削減し、交通機関をより適切に組織し、都市計画を改善することができます。 製造環境 非常に好意的に見ています 社会の廃棄物や汚染を削減するためにそのような情報を使用すること。非常に多くの情報にアクセスできれば、循環経済の例を作成することが容易になります。 他の企業も狙っている 地球を監視するために メタン漏れを検出したり、世界中の植物の炭素回収量を大まかに測定したりできます。 アフリカ諸国でも恩恵を受ける 彼らの農業の発展における膨大な情報。人工知能もまた、データを与えられることで、地球の生態系の改善において一部の人たちに大きな希望をもたらしています。たとえば、生成 AI は、 決定の影響を計算する 何が起こり得るかをモデル化し、さまざまな政策の計画に役立てることができます。したがって、道路網を改善して流動性を高めたり、 地中の石油流出や汚染物質を感知する。データと AI の支持者向けの目標は、一般大衆と意思決定者にデータと AI を提供することです。 合理的かつ正確な情報に基づいて行動する。費用がかかることを除いて。...これまでにないエネルギー消費ソリューションインターネットが国だったら、 それは3番目に大きな電力消費者となるだろう アメリカと中国に続いて。ビッグデータと人工知能を蓄積し、それに参加するデータセンターは、世界のエネルギー消費の少なくとも 4% を占めることになります。物体を含むあらゆる人がインターネットを頻繁に使用するようになったことで、その価値はさらに高まるばかりです。 公害の三大要因 それはエネルギー消費、電子機器を冷却する必要性、そしてそれが常に使用されているという事実です。さらに、当初はデータセンターの開発 何も考えずに行われた。この領土のおかげで、彼らは、ニーズ、周囲のコミュニティへの影響、地域のエネルギー消費などについて考えることなく定住することができました。さらに、留保や制限などを設けずに業界を手放すことは、もうやめるべき良い方法かもしれません。センターの生態学的フットプリントを削減します。幸いなことに、データセンターが環境に与える影響を軽減するソリューションを検討している企業もいます。すでに、 企業は進行中、またはすでに完了している 再生可能エネルギーへの移行に加え、サーバーの冷却を容易にするために設計も改善されています。目標は、コンピュータ機器を適切な温度に保つために必要な電力消費を削減することです。 サーバー自体の中にソリューションもあります。いくつかの 不必要なタスクを実行する 技術者が非アクティブ化する可能性があり、大部分のセンターは必要以上に多くの機器が稼働しており、過剰設備になっています。使用されていないときはスタンバイ モードになり、消費量が少なくなるため、より多くの仮想サーバーをセットアップすることも興味深いでしょう。現在、これらはセンターのサーバーの半分を占めています。この比率はさらに増加する可能性があります。これらの変更に加えて、私たちの使用法についても反省する必要があります。確かに、デジタル化が進む世界では、インターネット…

生態学におけるビッグデータの曖昧さ

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2024-10-01 04:04:28

私たちは、特にフィクションにおいて、世界を白黒で描くこと、あるいは一方では善人、もう一方では悪人を描くことを非常に好みます。これは私たちを安心させる分類であり、大部分のフィクション作品と同様に、善が悪に勝つと信じることができます。これにより、自分が右側にいると想像することができます。ただし、それがうまくいかないことを理解するには、ある程度の身長を稼ぐ必要があるだけです。私たちの世界は、グレーが優勢で、時には暗くなったり明るくなったりするさまざまな色合いのニュアンスの 1 つです。

これは気候を含むあらゆる問題に見られます。生態学的に今が行動を起こす時であることは明らかですが、誰もがそのアプローチに同意しているわけではありません。いくつかの解決策は曖昧な感情を引き起こします。

ビッグデータとAIの可能性…

10 年以上にわたり、テクノロジーのおかげであらゆるものを迅速かつリアルタイムで調査できるようになりました。宇宙、環境、人間などに関するこれほど大量のデータが存在することはかつてありませんでした。このデータの大量化はあらゆるところで見られ、 環境も含めて。田舎では大規模なデータがまだ一般的ではなく、野生動物や花の個体数の監視には思っているほど活用されていません。それにもかかわらず、それらは存在しており、特に衛星用途でその使用が増加しています。

このように、多くの人が信じているのは、 このデータの可能性について 企業は、温室効果ガスの排出量を削減し、交通機関をより適切に組織し、都市計画を改善することができます。 製造環境 非常に好意的に見ています 社会の廃棄物や汚染を削減するためにそのような情報を使用すること。非常に多くの情報にアクセスできれば、循環経済の例を作成することが容易になります。

他の企業も狙っている 地球を監視するために メタン漏れを検出したり、世界中の植物の炭素回収量を大まかに測定したりできます。 アフリカ諸国でも恩恵を受ける 彼らの農業の発展における膨大な情報。

人工知能もまた、データを与えられることで、地球の生態系の改善において一部の人たちに大きな希望をもたらしています。たとえば、生成 AI は、 決定の影響を計算する 何が起こり得るかをモデル化し、さまざまな政策の計画に役立てることができます。したがって、道路網を改善して流動性を高めたり、 地中の石油流出や汚染物質を感知する。データと AI の支持者向けの目標は、一般大衆と意思決定者にデータと AI を提供することです。 合理的かつ正確な情報に基づいて行動する。費用がかかることを除いて。

…これまでにないエネルギー消費ソリューション

インターネットが国だったら、 それは3番目に大きな電力消費者となるだろう アメリカと中国に続いて。ビッグデータと人工知能を蓄積し、それに参加するデータセンターは、世界のエネルギー消費の少なくとも 4% を占めることになります。物体を含むあらゆる人がインターネットを頻繁に使用するようになったことで、その価値はさらに高まるばかりです。 公害の三大要因 それはエネルギー消費、電子機器を冷却する必要性、そしてそれが常に使用されているという事実です。

さらに、当初はデータセンターの開発 何も考えずに行われた。この領土のおかげで、彼らは、ニーズ、周囲のコミュニティへの影響、地域のエネルギー消費などについて考えることなく定住することができました。さらに、留保や制限などを設けずに業界を手放すことは、もうやめるべき良い方法かもしれません。センターの生態学的フットプリントを削減します。

幸いなことに、データセンターが環境に与える影響を軽減するソリューションを検討している企業もいます。すでに、 企業は進行中、またはすでに完了している 再生可能エネルギーへの移行に加え、サーバーの冷却を容易にするために設計も改善されています。目標は、コンピュータ機器を適切な温度に保つために必要な電力消費を削減することです。

サーバー自体の中にソリューションもあります。いくつかの 不必要なタスクを実行する 技術者が非アクティブ化する可能性があり、大部分のセンターは必要以上に多くの機器が稼働しており、過剰設備になっています。使用されていないときはスタンバイ モードになり、消費量が少なくなるため、より多くの仮想サーバーをセットアップすることも興味深いでしょう。現在、これらはセンターのサーバーの半分を占めています。この比率はさらに増加する可能性があります。

これらの変更に加えて、私たちの使用法についても反省する必要があります。確かに、デジタル化が進む世界では、インターネット ユーザーの帯域幅を制限することはあまり意味がありません。しかし、おそらく私たちは、消費量が多い時期について考えて人々に知らせ、生成型人工知能の不必要な使用の削減を奨励し、汚染が少なく環境に優しいサーバーを好むデジタル ソリューションを提供する必要があるでしょう。これは、環境負荷を削減してテクノロジーの利点を継続的に享受するために必要であると思われます。

画像 : ベサニー・ドルアンピクサベイ

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執筆者について: nipponese

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