Kai Khalid Miethig
W-AI-STE - L'application de la raison informatisée et de l'IA dans les processus de gestion, d'isolement et de tri des déchets dans les processus structurels. C'est une autre et unique forme de combinaison des innovations actuelles avec les avancées les plus récentes de la conscience artificielle et de l'IA pour un problème ancien auquel l'humanité est confrontée depuis que l'humanité existe : la gestion des déchets. En raison de la croissance constante de la population et donc de la production de déchets également, pourquoi ne pas utiliser les avancées et les fonctionnalités disponibles pour soutenir cette tâche fondamentale, que personne ne veut gérer et qui est un sujet qui devient actuellement un problème mondial. Partout sur la planète où les gens sont présents et étaient présents, même dans les zones où les gens n'ont jamais été des déchets, on les trouve comme un élément restant de la présence humaine. Comme nous le savons tous, les systèmes domestiques intelligents, par exemple les empreintes digitales pour le contrôle d'accès et le contrôle d'accès ou de parole, y compris diverses fonctions dans la maison, ces innovations d'IA et de ML peuvent également être actualisées pour notre héritage quotidien : WASTE-W-AI-STE. Tout le monde a un exemple spécifique de ce qu'il fait ou de ses habitudes, ces exemples et habitudes sont trop perceptibles dans ses déchets. La plupart des déchets proviennent du pressage et du pressage des aliments en fin de compte, de sorte que les individus ont leurs aliments préférés, leurs ingrédients et autres choix répétitifs qui peuvent être enregistrés, suivis et décomposés à l'aide de la raison artificielle et de l'IA. Ainsi, à l'aube d'une époque de progrès pour des raisons privées et commerciales, l'exemple peut être utilisé pour développer l'idée de systèmes de gestion des déchets. Le changement climatique met au défi le fonctionnement de la société, nécessitant probablement une adaptation considérable pour faire face aux futurs changements climatiques. Les algorithmes d'apprentissage automatique (ML) ont considérablement progressé, déclenchant des percées dans d'autres secteurs de recherche, et ont récemment été suggérés comme aidant à l'analyse du climat. Bien qu'un nombre considérable de caractéristiques isolées du système terrestre aient été analysées avec des techniques ML, une application plus générique pour mieux comprendre le système climatique complet n'a pas eu lieu. Par exemple, le ML peut aider à l'identification des connexions de télécommunication, où des rétroactions complexes rendent difficile la caractérisation à partir d'une analyse d'équation directe ou de la visualisation des mesures et des diagnostics du modèle du système terrestre (ESM). L’intelligence artificielle (IA) peut alors s’appuyer sur les connexions climatiques découvertes pour fournir des alertes améliorées sur les caractéristiques météorologiques à venir, y compris les événements extrêmes. Bien que le développement de l’ESM soit d’une importance primordiale, nous suggérons de mettre l’accent en parallèle sur l’utilisation du ML et de l’IA pour comprendre et capitaliser davantage sur les données et simulations existantes. L’apprentissage automatique (ML) et l’intelligence artificielle (IA) influencent de plus en plus la vie des gens, grâce à des augmentations significatives de la disponibilité, de la vitesse, de la connectivité et du stockage de données bon marché des processeurs. L’IA fait progresser la fourniture de soins médicaux et de santé,Les applications mobiles sont aujourd’hui utilisées dans de nombreux domaines, notamment la livraison de transport, l’interaction avec Internet, les systèmes d’approvisionnement alimentaire et le soutien à la sécurité dans les structures géopolitiques en évolution. La société s’approche de l’ère des voitures autonomes, qui aident les médecins à éviter les erreurs de diagnostic, la reconnaissance vocale précise et la réception de suggestions d’achat personnalisées. La plupart des applications sont bénéfiques, bien que des problèmes éthiques existent, par exemple Bostrom (2014), New Scientist (2017). Simultanément, l’évolution des modes de vie doit interagir en toute sécurité avec le changement climatique. On se rend de plus en plus compte que les impacts du changement climatique ne sont pas une menace isolée, mais nécessitent plutôt des réponses plus holistiques tout en abordant d’autres problèmes de société. Le changement climatique est un problème scientifique complexe et multiforme, qui se prête à l’analyse ML et IA, mais en général, cela ne s’est pas encore produit. De nombreux algorithmes ML sont disponibles depuis des décennies, et peut-être plus particulièrement les réseaux neuronaux. Cependant, jusqu’à récemment, les contraintes d’architecture et de puissance de calcul ont limité leur application, en particulier pour des problèmes aussi gourmands en données que le changement climatique.
Biographie:
Kai Khalid Miethig a terminé ses études d'architecture en 2004 à l'Université de Siegen, anciennement connue sous le nom d'Université des sciences appliquées de Siegen, et a acquis une expérience supplémentaire dans la gestion des déchets chez Lobbe Environmental Consultancy. Il a plus d'une décennie d'expérience dans la gestion de projets et dans l'enseignement. Il est le directeur général de Tariq Faqeeh Engineering à Bahreïn, qui se consacre à l'amélioration du mode de vie et de la qualité de vie, en offrant divers services uniques aux développeurs, aux entités gouvernementales et aux particuliers. Il a lancé la campagne de sensibilisation à l'environnement « A Wave of Change » en coopération avec le Conseil suprême de l'environnement de Bahreïn, l'ambassade d'Allemagne à Bahreïn et CleanUp Bahreïn en 2017 et donne des conférences sur la sensibilisation à l'environnement ainsi que sur le contexte et le lien entre l'architecture et l'automatisation de la gestion des déchets.
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