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Soutenance Mémoire

IA et Crise Environnemental Présenté par Yildirim Ayse
Start

- 23 ans - Double licence Maths-Eco- Master IA big Data- Data scientist INOVIE

YILDIRIMAyse-Anais

Quels rôles et impacts l'ia a-t-elle sur la crise environnementale ?

Conclusion

étude de cas

Impact positif de l'IA

Sommaire

Diminuer l'impact de l'IA

Impact négatif de l'ia

Introduction

01

Introduction

IA et crise environnemental

L'intelligence artificielle

1. CNN

Utiliser pour l'analyse d'images

2. Transformers

Traitement du langage naturel (NLP)

3. RL

Reinforcement learning

4. SVM

Algorithmes de classification

La crise environnementale

02

Impact négatif de l'IA

IA et crise environnemental

Obsolescence et pollution électronique

Pollution électronique

Eau + métaux rares

Ressources naturelles

Impacts directs de l'IA pour l'environnement

Impact négatif

- entrainement des algo énergivore- émetteur de GES

émissions de GES

Effet rebond

  • Augmentation de la consommation
  • Publicité ciblé
  • Utilisation IA dans les secteur polluants

03

Impact positif de l'IA

IA et crise environnemental

Agrilcuture de précision

Agriculture

Villes plus intelligentes et plus écologiques

Smart cities

Bénéfices indirect de l'IA pour l'environnement

Impact Positif

Optimisation des ressources avec Smart Grids.

energies

Prédiction des tremblements de terres etc.

Catastrophe naturelles

Modélisation océans, prédiction les marées noires ou dégradation coraux

Biodiversite

Bénéfices directs de l'IA pour l'environnement

Impact Positif

Optimisation de transport

Transport

Minimiser l'impact négatif de l'IA

+ info

+ info

+ info

01

Améliorer le processus

Réduire la consommation énergétique des algorithmes grâce à des modèles optimisés.

02

Optimiser datacenter

Améliorer la gestion énergétique des datacenters pour réduire leur empreinte carbone.

03

Nouvelles technologies

Explorer les ordinateurs photoniques pour une puissance de calcul plus écologique.

Chercheur Google

"Aujourd’hui, on se pose ces questions alors qu’on utilise une infrastructure informatique du XXe siècle. Dès qu’on va tomber dans le quantique ou le photonique, le jour où on va commencer à faire tourner de plus en plus facilement nos modèles, les impacts environnementaux ne seront plus les mêmes. "

Etude de cas : Prédiction de GES

Prédire les émissions de CO2Présentation de la méthodeRésultat

    Conclusion

    Merci ! Avez-vous des questions ?

    Énergie

    Une énergie plus verte et plus rationalisée grâce à l'IA

    Énergie renouvelable

    Favoriser les énergies renouvelables variable

    Énergie renouvelable

    Favoriser les énergies renouvelables controlable

    Transition lente

    Optimisation des dépenses énergétiques

    Smart cities

    Des villes intelligentes plus propre et moins pollué !

    Pollution

    IA permet de diminuer la pollution de la ville

    Propreté

    L'IA permet de gérer la propreté des villes

    Aménagement

    Gérer intelligemnt l'énergie et l'aménagement en zone urbaine

    Agriculture

    L'IA au service de l'agriculture pour des économies de ressources et pour dimunuer le GES

    Eau + pesticide

    Evite la surconsommation d'eau et de pesticides

    Détection maladie

    Détecte la maladie des plantes

    Élevage intelligente

    Utilisation de l'IA pour un élevage optimiser

    -200

    million de tonne de CO2

    +25%

    Energie renouvelable

    -10%

    perte de prod

    -15%

    consommation énergie

    Smart grids

    Prédiction météo

    Réseau de neurones convultifs

    • Donnée d'image bidimensionelles, unidimensionnelles et tridimensionnelles
    • Architecture d'un CNN
    • Couche de convultion
    • Couche de pooling
    • Couche fully-connected

    Reinforcement Learning

    • Agent et environnement
    • Objectif de maximisation des récompenses
    • Exploration vs exploitation
    • Processus d'apprentissage par essais et erreurs
    • Politique et les Valeurs

    Biodiversité

    - 1 million d'espèces animales et végétales menacées (ONU)- AI Earth : surveille les zones- The ocean Cleanup : robot repêcher 5 tonnes de plastique / mois

    Cartographie

    - The Nature Concervancy : zone marines exploitable sans risques pour l'écosystème- RangerBot : protège des habitats sensible

    Surveillance

    - Identifier les espèces en danger - PAWS : lutte contre le braconnage- Soft Robotic Fish : poisson-robot capable de surveiller

    Nouvelle technologie

    • Technologie photonique
    • Puissance de calcul accrue
    • Efficacité énergétique
    • Avenir durable

    Optimisation Data Center

    • Utilisation d'énergies renouvelables
    • Infrastructures améliorées
    • Optimisation via IA
    • Réduction de l'empreinte carbone

    Climat extrême

    - catastrophe naturel : tremblement de terre, innondation, typhons - Togo : crues du barrage de Nangbeto pour les risques d'innondations

    Analyse impact

    - analyser l'impact sur la biodiversité des catastrophes naturelles

    Feux de forêt

    - ex chili détecter les départs de feux forêts

    Transformers

    • RNN
    • Architecture des transformers
    • Architecture Encodeur-Décodeur
    • Mécanisme du self-attention
    • Capacité à Traiter des Données Séquentielles Variées
    • Performance Supérieure en NLP

    Optimisation agriculture

    • Réduction des intrants et optimisation des ressources
    • Détection des maladies et amélioration des rendements
    • Polyculture
    • Adaptation aux conditions climatique variables
    • Réduction des émissions de GES

    Réduction de la consommation énergie

    • Modèles optimisés
    • Infrastructures éco-responsables
    • Optimisation des entraînements
    • Optimisation de l’inférence

    Déchet

    - Montagne de déchet électronique - Obsolescence programmé - Difficile à recycler

    Danger sol

    - Artificialisation des sols - Espaces naturels en zone industrielles

    Danger océan

    - 98% des données mondiales transitent par des câbles sous-marins - polluent les fonds marins

    =>

    allers-retours Paris - New-York

    136

    tonnes de CO2

    240

    requête google

    x10

    gigawattheures

    1287

    120

    foyers américains /an

    Émissions de CO2

    Entraînement des algorithmes d'IA énergivore

    Livraison

    - Problème de tournée de véhicules- Optimisation de la route- /2 consommation carburant

    Remplissage

    - + taux de remplissage de camion - transport à vide - 43%

    Application

    - GPS - Analyse en temps réel

    • néodyme
    • tantale
    • gallium

    x10

    extraction

    1 an

    Consommation Danemark

    6,6

    Md de m³ d'eau/an

    Matériaux rares

    Consommation d'eau

    SVM

    • Algorithme de classification supervisée
    • Maximisation de la marge
    • Utilisation de Kernels
    • Capacité de classer des données complexes
    • Sensibilité aux données d'entraînement

    Normalisation

    Prétraitement

    Modèle : Random Forest Regression

    Analyse des données

    Evaluation des modèles

    Donnée

    Evaluation du modèle

    Training RMSE : 14.77Cross Validation RMSE : 21.19

    Small modular reactors

    Recherche en fusion nucléaire

    Utilisation IA

    énergie controlable

    - énergie nucléaire issue de SMR- 500 MW d’énergie 100 % bas carbone

    - nucléaire de fusion - conception excpérience

    - plannification des sites géothérmie et hydroélectricité - détecte les fissures

    - géothermie- la fission nucléaire- hydrolélectricité

    -200

    million de tonne de CO2

    -10%

    perte de prod

    -15%

    consommation énergie

    Smart grids

    - Offre = Demande - Stockage de l'énergie- coût et infrastructure

    Exemple

    Intelligence artificielle

    Problème de l'énergie renouvelable

    - Deep Mind - prédiction 36h à l'avance - +20% la valeur de l'énergie éolienne

    - réduire les émissions des générateur de secours - prévistion, planification et contrôle- prevision offre et demande