Google 一直嘗試將人工智能、機器學習應用在不同細分領域和行業中， 希望通過科技的力量為人類切實解決難以攻克的關卡， 讓這項技術造福每一個人 。
【預測余震和森林野火，Google AI 還有這些新應用】TensorFlow 作為Google 人工智能開源平臺扮演了重要的角色 。 全球的開發者都在利用這一平臺實現創新， 并且已經在保護熱帶雨林、瀕危物種和診斷糖尿病視網膜病變方面實現了實際應用 。 如今， 基于TensorFlow 的人工智能開發和應用更在預測地震余震、節能和預測森林野火方面實現了新的突破 。
運用AI預測地震余震
大地震發生后的數周、數月內， 周邊地區經常會發生強烈余震， 再次損害已經遭受破壞的社區， 極大地阻礙了震后的恢復重建工作 。 盡管科學家已經提出一些經驗性規律來預測余震發生的可能時間和規模， 但相比之下， 預測余震的位置更難 。 對此， Google和哈佛大學的研究人員嘗試運用人工智能解決該問題 。
研究人員運用機器學習模型對來自全世界的超過118次大地震的地震數據庫進行分析， 其中包括近代歷史上破壞力極強的地震， 如：2011年3月發生在日本的9.1級 大地震 。 并用這個地震數據庫訓練神經網絡， 分析主震和余震的位置與應力變化的關系， 從而對余震位置進行預測 。 這比目前使用的余震預測方法更加準確， 在余震預測方面向前邁出了一大步 。
運用AI降低數據中心能耗
數據中心內部往往噪音很大， 溫度很高， 而防止服務器過熱是數據中心運營成本的主要組成部分 。 對此， 谷歌正在試圖通過自主研發的人工智能來降低能耗、節省成本 。
早在2016年， Google就開發了一個人工智能驅動的系統， 用于降低數據中心的能耗 。 當時這個系統只是提出建議， 是否實施建議還要由工作人員決定 。 現在， 這個系統被提升到一個新的水平， 能夠在專家的監督之下直接控制數據中心的冷卻系統并提供節能服務 。 每隔五分鐘， AI就會從數千個傳感器中提取數據中心冷卻系統的信息， 將其輸入深度神經網絡， 在保證安全性的條件下， 識別出耗能最小的操作并進行實施 。 在短短幾個月的時間內， 該系統已經實現了平均約30%的持續節能 。 隨著時間的推移和技術的成熟， 能源消耗將大大減少 。
運用機器學習預測森林野火
2017年， 美國加利福尼亞州遭受了有史以來最具破壞性的森林野火， 9000多場大火燒毀了約2200平方英里的森林 。 看著這些樹木遭到破壞， 熱愛自然的高中生Aditya Shah 決定和同學Sanjana Shah 設計一款智能野火傳感器設備， 用于識別和預測森林中易受野火影響的區域 。
風速、風向、溫度、濕度等大部分導致森林野火產生的因素都能被目前現有的工具測量 。 然而， 由多年掉落的樹枝和樹葉累積形成的生物質卻很難被估算和測量 。 現在， 通過訓練基于TensorFlow 的機器學習模型， 能夠分析生物質的圖像并估算其水分含量和大小 。 在對生物質圖像進行多次收集后， 預測的準確性顯著提高， 從而防止森林野火的發生， 保護人身和財產安全 。
在利用技術解決全球社會的世界問題上， 人工智能已經不再是遙不可及的技術 。 通過TensorFlow 開源平臺和開發者的創新和智慧， 人工智能已在多個領域被應用在我們的生活中了 。 相信這一受到全球關注的技術將在未來蓬勃發展， 成為提升個人生活質量和推動社會發展的良好助力 。
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