Esempi, sfide e prospettive per lavorare con i dati ambientali
La vita umana è profondamente intrecciata con l’ambiente. Nell’attuale epoca geologica, l’Antropocene, modelliamo l’ambiente attraverso il rilascio di gas serra e prodotti chimici, infrastrutture tentacolari e agricoltura.
Per il data scientist, un modo naturale di interagire con un argomento è esaminare i dati disponibili e il loro potenziale. Il campo della scienza dei dati ambientali è relativamente nuovo, ma sta diventando sempre più popolare.
La manifestazione del cambiamento climatico, la perdita di biodiversità e l’aumento dell’inquinamento che raggiunge anche le profondità marine, hanno accresciuto la nostra sensibilità verso l’ambiente. Oggi, la sostenibilità è uno degli obiettivi principali dell’attività politica e non governativa, e la questione di come possiamo conciliare i nostri mezzi di sussistenza con la preservazione dell’ambiente deve essere affrontata con urgenza.
IL Iniziativa sull’intelligenza artificiale sui cambiamenti climatici sta collaborando con le principali conferenze sull’apprendimento automatico, an rivista open source di Environmental Data Science è stato lanciato e si stanno istituendo numerosi programmi di laurea all’intersezione tra studi ambientali e scienza dei dati, come at Imperial College di Londra.
Per quanto ne so, non esiste una definizione chiara di scienza dei dati ambientali. In questo post del blog condividerò le mie esperienze con la scienza dei dati ambientali, in base alla mia esperienza come consulente di intelligenza artificiale che lavora nel settore. Innanzitutto, illustrerò la diversità della scienza dei dati ambientali con tre esempi:
- Monitoraggio della biosfera (classificazione)
- Previsioni sull’inquinamento atmosferico (serie storiche)
- Fattori che determinano i danni provocati dalle inondazioni (importanza delle funzionalità)
Discuterò quindi delle sfide associate ai dati ambientali, legate alla scarsità, alla qualità e alla complessità dei dati. I dati ambientali sono diversi dai dati riscontrati in altre aree dell’apprendimento automatico e fornirò la mia prospettiva su come affrontare queste sfide.
Infine, delineerò le prospettive che vedo se possiamo sfruttare i dati ambientali e combinare la potenza della scienza dei dati e dell’apprendimento automatico con la crescente domanda di…
