mardi, novembre 28, 2023

Cloudera et AMD incitent les data scientists à prendre des mesures pour le climat


Le monde est confronté à de multiples défis en matière de durabilité environnementale – de la crise climatique et de la pénurie d’eau à la production alimentaire et à la résilience urbaine. Surmonter ces obstacles offre des opportunités d’innovation grâce à la technologie et à l’intelligence artificielle.

C’est pourquoi Cloudera et AMD se sont associés pour héberger le Hackathon Climat et Développement Durable. L’événement invite des individus ou des équipes de data scientists à développer un projet d’apprentissage automatique de bout en bout axé sur la résolution de l’un des nombreux défis de durabilité environnementale auxquels le monde est confronté aujourd’hui.

Les participants auront accès à Apprentissage automatique Cloudera courir sur Matériel AMD pour permettre des calculs rapides et puissants et des innovations révolutionnaires – une combinaison qui aidera les scientifiques des données à élaborer des solutions en matière de climat et de durabilité. À la fin de ce hackathon, chaque ligne de code des prototypes gagnants sera rendue publique afin que l’événement puisse contribuer à l’effort collectif visant à faire face à la crise climatique et à d’autres défis urgents en matière de durabilité environnementale.

Il ne s’agit pas d’un hackathon ordinaire : il vise à produire des solutions climatiques réelles et exploitables, alimentées par l’apprentissage automatique. Les participants peuvent choisir parmi les catégories suivantes pour leur prototype :

  • Agriculture intelligente face au climat : Alors que la population mondiale devrait atteindre près de 10 milliards d’habitants d’ici 2050, il est essentiel de trouver des moyens durables de nourrir toutes ces personnes pour lutter contre la faim dans le monde et atténuer la crise climatique. L’agriculture intelligente face au climat (AIC) est une approche intégrée de gestion des paysages – terres cultivées, bétail, forêts et pêcheries – qui répond aux défis interdépendants de la sécurité alimentaire et du changement climatique. L’apprentissage automatique (ML) a le potentiel de faire progresser l’agriculture intelligente face au climat en fournissant des informations, des prévisions et une aide à la décision précieuses aux agriculteurs, aux chercheurs et aux décideurs politiques. Cela comprend la modélisation et la prévision du climat, la prévision du rendement des cultures, la détection des ravageurs et des maladies, la gestion de l’irrigation, l’agriculture de précision, l’évaluation de la santé des sols, la sélection et la rotation des cultures, la séquestration du carbone, l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement, les systèmes d’aide à la décision, les stratégies d’adaptation au climat et les méthodes basées sur les données. recherche.
  • La crise de l’eau : Même si l’eau est quelque chose que beaucoup tiennent pour acquis, sa rareté est en train de devenir l’un des défis de durabilité les plus urgents pour les entreprises, les gouvernements, les communautés et les individus du monde entier. En plus d’être essentielle au maintien de la vie, l’eau fait également partie intégrante des processus agricoles, manufacturiers et industriels. La crise climatique est aussi une crise de l’eau. À mesure que la planète se réchauffe, cela entraîne, entre autres défis, une évaporation accrue, des régimes de précipitations changeants et imprévisibles, une élévation du niveau de la mer et une fonte des neiges et des glaciers. La lutte contre la pénurie d’eau devient une question cruciale. Les projets possibles incluent la prévision de la consommation d’eau sur la base de données historiques, de données météorologiques et de la croissance démographique ; utiliser l’imagerie satellitaire pour détecter les changements dans l’environnement qui pourraient indiquer des fuites souterraines dans de grands pipelines ; ou prédire la quantité d’eau de pluie qui peut être collectée dans des régions spécifiques sur la base de prévisions météorologiques et de données historiques pour aider à concevoir des systèmes efficaces de collecte d’eau de pluie.
  • Villes durables : Les villes sont responsables de 70 pour cent des émissions mondiales de gaz à effet de serre. Cela signifie que la crise climatique sera gagnée ou perdue dans nos environnements urbains. Une grande partie de ces émissions sont dues aux systèmes industriels et de transport qui dépendent des combustibles fossiles. Mais l’apprentissage automatique et le big data sont prometteurs pour le développement des villes intelligentes de demain. En améliorant l’efficacité et en permettant une meilleure prise de décision, nous pouvons relever les défis de durabilité qui touchent les villes du monde entier. Les projets possibles incluent la prévision et la surveillance de la qualité de l’air, la prévision de la demande d’énergie dans différentes parties de la ville pour optimiser la distribution d’électricité ou l’utilisation d’images pour classer les types de déchets afin de bénéficier de processus de recyclage plus efficaces.

Pour ce hackathon, les participants seront chargés d’utiliser des ensembles de données accessibles au public (des suggestions pour chaque thème sont fournies) pour créer leur propre prototype de ML appliqué (AMP) unique axé sur la résolution ou l’acquisition d’une meilleure compréhension d’un défi climatique ou de durabilité. de Cloduera Prototypes d’apprentissage automatique appliqué sont des projets de science des données de bout en bout entièrement construits qui peuvent être déployés en un seul clic directement depuis Cloudera Machine Learning, ou accessibles et construits vous-même via des référentiels publics GitHub.

La crise climatique n’attendra pas : nous espérons que vous vous joindrez à nous pour utiliser la puissance de la science des données et de l’apprentissage automatique pour contribuer à y remédier une fois pour toutes. Apprenez-en davantage sur la façon dont vous pouvez participer au hackathon ici.

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