Un groupe d’éminents scientifiques et ingénieurs ont publié un article de 50 pages expliquant comment l’intelligence artificielle peut être utilisée pour lutter contre le changement climatique. Cette équipe, qui compte 22 personnes, comprend certains des meilleurs chercheurs en intelligence artificielle et en climatologie au monde, dont Yoshua Bengio, lauréat du Prix Turing 2019, et Felix Creutzig, auteur principal et coordonnateur du sixième rapport d’évaluation du GIEC, le Groupe intergouvernemental d’experts sur le climat des Nations Unies. Le nouvel article est accompagné d’une foule de ressources numériques et d’un forum de discussion visant à réunir des experts en IA et dans des domaines comme l’énergie, l’agriculture et l’intervention en cas de catastrophe.
Les auteurs se concentrent sur l’apprentissage automatique, une branche puissante de l’intelligence artificielle qui peut créer des modèles à partir de données et optimiser des solutions beaucoup plus rapidement que les humains. « L'apprentissage automatique pourrait contribuer à réduire les émissions de gaz à effet de serre et à bâtir une société plus résistante aux changements climatiques », a déclaré David Rolnick, boursier postdoctoral de l’Université de Pennsylvanie qui a dirigé la rédaction de l’article. « Cette méthode peut aider à concevoir de meilleures batteries, à contrôler efficacement les systèmes de chauffage et de climatisation, à suivre les effets des changements climatiques au moyen de l’imagerie satellite et bien plus encore. »
Les auteurs soulignent toutefois que l’apprentissage automatique n’est pas une solution miracle et que toutes les applications nécessitent la coopération de nombreuses parties prenantes. « L’apprentissage automatique est un outil qui peut faciliter de nombreuses stratégies politiques et d’ingénierie en matière de changement climatique », a déclaré Lynn Kaack, chercheuse postdoctorale à l’École polytechnique fédérale de Zurich et coauteure d’articles. « Il est important que les experts en apprentissage automatique travaillent avec ceux qui comprennent bien les problèmes liés au changement climatique pour s’assurer que l’apprentissage automatique est utilisé au bon endroit et de la bonne façon. »
Les auteurs ont lancé une première version de leur article lors d’un atelier spécial de la Conférence internationale sur l’apprentissage automatique (ICML), qui réunit des chercheurs, des entrepreneurs et des investisseurs du monde entier. Ils participeront à un atelier encore plus important en décembre à l’occasion du NeurIPS, une conférence de premier plan sur l’IA. « En favorisant la collaboration entre les universités, les entreprises, les gouvernements et les ONG, nous espérons intensifier les travaux majeurs à l’intersection du changement climatique et de l’apprentissage automatique », a déclaré Priya Donti, doctorante à l’Université Carnegie Mellon et coauteure du document. « On a besoin de tout le monde sur le pont. »
Pour obtenir plus de renseignements ou pour se joindre à la communauté, veuillez visiter le site www.climatechange.ai ou contactez David Rolnick à info@climatechange.ai.
L’article « Tackling Climate Change with Machine Learning » a été co-écrit par David Rolnick, Priya L. Donti, Lynn H. Kaack, Kelly Kochanski, Alexandre Lacoste, Kris Sankaran, Andrew Slavin Ross, Nikola Milojevic-Dupont, Natasha Jaques, Anna Waldman-Brown, Alexandra Luccioni, Tegan Maharaj, Evan D. Sherwin, S. Karthik Mukkavilli, Konrad P. Kording, Carla Gomes, Andrew Y. Ng, Demis Hassabis, John C. Platt, Felix Creutzig, Jennifer Chayes et Yoshua Bengio. Il est accessible en ligne à https://arxiv.org/pdf/1906.05433.pdf.
