Lyon Metropolü ağaç dikmek için yapay zekayı nasıl kullanıyor?

Lyon Metropol Alanı, topraklarını iklim değişikliğine daha iyi adapte etmek için bir yapay zeka aracı geliştiriyor. IA.rbre adlı bu proje, bitki örtüsü ve geçirimsizliğin giderilmesiyle ilgili seçimleri yönlendirmek için kamusal verilerden ve araştırmacılarla iş birliğinden yararlanıyor.

Zaten yeraltı ağları ve sokak mobilyaları ile kısıtlanmış bir bölgede, ağaç dikmek lojistik bir zorluk olabilir. Bu zorluk, Lyon Metropolis liderliğindeki IA.rbre projesi tarafından ele alınıyor. Proje direktörü Anthony Angelot, "Metropol, iklim değişikliğine en çok maruz kalan bölgelerden biri" diyor. "Stratejilerden biri yeşillendirme. Ancak bunun için, ağaç dikebileceğiniz yerleri bilmeniz gerekir." "Ekilebilirlik katmanı" adı verilen ilk araçtan doğan IA.rbre, yeşillendirme veya geçirimsizleştirme için uygun alanları belirlemek üzere düzinelerce coğrafi veri setini çapraz referanslıyor. Zorluk: Seçilmiş yetkililerin arazinin kesin analizlerine dayalı kararlar almasını sağlamak. "Biz esas olarak gaz veya elektrik şebekeleri gibi mevcut verileri kullanıyoruz ve yapay zeka tarafından analiz edilen hava fotoğrafları sayesinde örneğin bitki örtüsüyle ilgili yeni veriler üretiyoruz."

Lyon 2 Üniversitesi ve Téléscope kooperatifi ile geliştirilen aracın şeffaf ve tekrarlanabilir olması amaçlanıyor. Anthony Angelot, "Tüm proje açık olacak ve belgelenecek, böylece diğer topluluklar yaklaşımımızı tekrarlayabilecek," diye ısrar ediyor. Ancak yapay zekanın kullanımı ekolojik etkisine dair soruyu da gündeme getiriyor. Proje yöneticisi , "Sadece kesinlikle gerekli olduğu yerde kullandığımız tutumlu bir yapay zeka istiyoruz," diye vurguluyor. Ekip, özellikle dikilen ağaçların olumlu etkilerini hesaba katarak sistemin karbon ayak izini değerlendirmeyi planlıyor.

Dijital araçların siyasi karar alma süreçlerinin yerini alması riskine gelince, Anthony Angelot şunları söylüyor: "Yapay zekanın parametrelerini Metropolis'in ajanları belirliyor ve karar her zaman insana ait oluyor."

Ayrıca bakınız: Lyon'da sürükleyici sergi: "Yapay zeka sayesinde Napolyon'la konuşabileceksiniz"

Ayrıca okuyun: Lyon'daki ekonomik toplantılar: Yapay zeka, Fransız-İsviçreli şirketlerin hizmetinde

Flavien Chervet, "Yapay zeka sistemleri beklenmedik şeyler yapmaya başlıyor" diyor.

Anthony Angelot'nun katıldığı programın tam metni:

Herkese merhaba, Lyon Capitale editör ekibinin günlük toplantısı olan 6 Minutes Chrono programına hoş geldiniz. Bugün, Lyon metropol alanı, SCOP Teleskobu, Lumière Lyon 2 Üniversitesi laboratuvarı, CNRS, IRIS ve Devlet eşliğinde, şehri iklim değişikliğine uyarlamada karar almaya yardımcı olmak için yapay zeka destekli yeni bir araç geliştirdiğinden, yapay zeka, topluluk ve siyasi yönetim hakkında konuşacağız. Ve bunu konuşmak üzere, Lyon metropol alanı için IA.rbre projesinin yöneticisi olan Anthony Angelot'u ağırlıyoruz. Merhaba Anthony Angelot. Setimize geldiğiniz için teşekkür ederiz. Meselenin özüne ineceğiz. Bu projenin doğuşu nedir ve her şeyden önce ne içindir? Nasıl çalışacak?

Beni davet ettiğiniz için teşekkür ederim. Lyon metropol alanı iklim değişikliğinden en çok etkilenecek alanlardan biri. Bu nedenle, bölgeyi sakinlerine göre uyarlamalıyız. Stratejilerden biri yeşillendirme. Bunun için de zaten çok kısıtlı olan bir alanda nereye ağaç dikebileceğimizi bilmemiz gerekiyor. Bu nedenle, projenin doğuşu buydu. Aslında soru şu: Yeraltı ağları, sokak mobilyaları ve hatta mevcut bitki örtüsü arasında çok önemli sayıda kısıtlamayı hesaba kattığımızı bilerek nereye ağaç dikebiliriz.

Proje, bahsettiğim tüm ortaklardan önce Lyon metropol alanında mı doğdu? Bir metropol girişimi mi?

"Ekilebilirlik katmanı" adını verdiğimiz bir projeydi, yani metropollerde, ekimin kolay olacağı ya da tam tersine, bahsettiğim kısıtlamalar nedeniyle ekimin çok daha zor olacağı yerlerde ekim yapmayı amaçladık.

Tamam. Yani, gerçekten ekolojik ve çevresel sorunlara odaklanıyor; yeşillendirmeden bahsediyorsunuz. Bu alanın ötesine geçmeyecek. Bunu da açıklığa kavuşturmak önemli.

Başlangıç ​​noktası bitki örtüsüdür. Ve fikir, nereye ekebileceğimizi belirlememize yardımcı olan bu aracın ötesinde, daha da ileri gidip bölgeyi uyarlamanın tüm zorluklarını ele almaktı. Bu nedenle, bugün ayrıca geçirimsizliğin giderilmesi, yani yağmur suyunun bu bitki örtüsünü beslemek için toprağa nasıl aktarılacağı, ayrıca toplumsal hassasiyetler ve biyolojik çeşitlilik sorunları üzerinde çalışacağız. Yani kapsamı genişletiyoruz, ancak her zaman veriler ve yapay zeka sayesinde.

Yani, verilerden bahsediyordunuz. Bu benim için iyi bir geçiş oldu. Aracınız hangi verilere dayanıyor? Bunlar hakkında iletişim kuruyor musunuz? Bunu belirtmemin sebebi, genel halk tarafından kullanılan birçok üretken AI'nın görüntü, video veya metin üreten veriler hakkında iletişim kurmamasıdır. Sizinki hangi koleksiyona, hangi veri tabanına dayanıyor?

Bölgeyi haritalamak için çoğunlukla coğrafi verileri kullanırız. Bunlar genellikle halihazırda var olan verilerdir, özellikle ağ verileri: gaz ve elektrik şebekelerinin nerede olduğunu biliyoruz, vb. Ve diğer veriler bizim tarafımızdan üretilir. Örneğin, bölgenin bitki örtüsüyle ilgili olarak, bitki örtüsünün üst ve alt katmanlarının nerede olduğunu bilmemiz gerekir. Bunu yapmak için, tüm metropolde hava fotoğrafları toplayacağız ve mevcut tüm ağaçları ve çalıları tespit etmek için AI kullanacağız.

Tamam, bu Lyon veya Greater Lyon bölgesindeki insanların davranışsal verileri veya kim oldukları hakkında bir veri değil. Bu kamusal veri.

Kesinlikle. Bu kamusal veridir. Çoğu zaten açık ve Açık Veri platformunda mevcuttur.

Peki nasıl çalışıyor? Aracı dahili olarak mı oluşturuyorsunuz? Yoksa bunlar bir araya getirilmiş mi? Bu araç genel olarak nasıl çalışacak?

İlk adım, haritalar üretmek için tüm verileri toplamaktır: nereye ekilecek, nerede su geçirmez hale getirilecek, iklim değişikliği karşısında nerede hareket edilecek. Bu nedenle, metropol içinde, ortaklarımızla birlikte çok sayıda veri üretiyoruz: GRDF, Enedis, itfaiye teşkilatı, vb. Daha sonra, bu verileri bir araya getirerek gerçek bir karar alma aracı oluşturuyoruz. Bize ne söylediklerini bilmiyorsak, 35 veya 60 veri kümesinin bir araya getirilmesi çok da faydalı olmuyor. Bu nedenle araç, tüm veri uzmanlığına sahip olan Lyon Üniversitesi ve Téléscope kooperatifi ile birlikte dahili olarak geliştiriliyor. Tüm proje açık olacak ve belgelenecek, böylece diğer topluluklar yaklaşımımızı yeniden üretebilecek.

Fransa'da yerel otoritelerin, açıkça araştırma topluluğuyla birlikte, kendi yapay zeka araçlarını yaratması oldukça alışılmadık bir durum. Yoksa başka senaryolar da var mı?

Başka durumlar da var. Yapay zeka büyüyen bir konu. Giderek daha fazla yerel yönetim bununla ilgileniyor. Uyum sorunlarıyla ilgili olarak, ulusal bir proje çağrısına yanıt verdik. Amaç, Lyon'un ekolojik geçiş için yapay zekada gerçek bir itici güç olması ve bu projenin diğer yerel yönetimlerde de tekrarlanması. Örneğin, Bordeaux Métropole'de durum zaten böyle.

Tamam. Zaten başladı bile. Lyon modeli zaten Fransa'ya ihraç ediliyor. Öyle de diyebilirsiniz.

Kesinlikle. Yeşillendirme konusunda ilk onlar oldu.

Yapay zeka ile ilgili bir sorun daha var, o da ekoloji... ya da daha doğrusu yapay zekanın çevre üzerindeki etkisi. Çevresel sorunları ele alan bir yapay zeka yarattığınıza göre, yapay zekanın gerektirdiği kirliliği, ısıyı ve enerji talebini nasıl entegre ediyorsunuz? Bu sorunları aracınıza nasıl entegre ediyorsunuz?

Bunu belirtmekte haklısınız. Bizim için son derece önemli bir konu. Fikir, tutumlu bir yapay zekaya sahip olmak. Ve tutumluluk derken şunu kastediyoruz: onu yalnızca kesinlikle gerekli olduğu yerlerde kullanmak. Yapay zeka olmadan yapabileceğimiz birçok şey var ve bu durumlarda onu kullanmıyoruz. Ve gerekli olduğunda, mümkün olan en ekolojik tasarımlı algoritmaları geliştirmeye çalışıyoruz. Projenin karbon ve enerji değerlendirmesini yaparsak, ağaç dikmenin -üç yılın sonunda bir inceleme yapacağız- projenin başlangıcında yayılan emisyonları kısmen telafi edeceğini düşünebiliriz.

Yani, tamam, burada biraz politik kurgu yapıyoruz, ancak bu projeleri sürekli olarak geliştirmek, hatta politik karar alma sürecinde bile uzun vadede bir risk oluşturmuyor mu? Seçilmiş yetkililerin karar almalarına yardımcı olacak araçlardan bahsediyoruz. Kararı veren aracın "bu en iyisi, bu en kötüsü" demesi ve insanların veya seçilmiş yetkililerin bu seçimleri takip etmek zorunda kalması riski yok mu?

Yani, iki düzeyde yanıt. Öncelikle, açıklanabilir AI'lara sahip olmak istiyoruz, yani kara kutular değil, belirli bir çözümü önerme nedenleri anlaşılan sistemler. AI'ların parametrelerini tanımlayacak olanlar metropolün temsilcileridir. Böylece bu karar alma desteğinin nereden geldiğini açıklayabiliriz. Sonra -ve bu metropoldeki tüm AI'lar için gereklidir- kararı elinde tutan insandır.

Pekala. Bu son söz olacak. 6 dakikalık zamanlayıcının sonu geldi bile. Bu AI.rbre aracını açıklamak için setimize geldiğiniz için çok teşekkür ederim. Yapay zeka ve onu oluşturan ekosistem hakkındaki son haberler hakkında daha fazla ayrıntı Lyon metropol alanı web sitesinde ve lyoncapitale.fr adresinde bulunabilir. Yakında görüşmek üzere.