人工智能的新前沿:美国农村的能源开发

埃文·帕特里克\

集锦

  • 训练有素的算法可以对石油和天然气许可证申请进行排序,以提取信息和主题,在问题发生之前抓住问题。
  • 人工智能将为当今过时且不堪重负的能源发展审查带来新的透明度。

今年春天,怀俄明州的监管机构正忙于解决如何处理自2016年初油价开始上涨以来提交的10000份石油和天然气许可证申请。与此同时,新的许可证以前所未有的速度涌入,令人担心一些拟议的能源项目不会得到它们所保证的审查——或公众投入。

这正是人工智能领域的人喜欢解决的问题;它只是以前没有被考虑到环境许可。

除了让监管者的生活更轻松之外,机器学习还可以帮助监管机构和当地居民更好地了解新能源项目对环境和公共健康构成的风险。

一种新的人工智能应用

我决定让湾区科技界的一些熟人来实施这个想法,其中一人最近使用自然语言处理对数千条公众对备受争议的XL管道项目的评论进行了分类。

我问他们,如果我们可以使用经过训练的算法来处理石油和天然气文件,提取可能会从裂缝中消失的信息和主题,会怎么样。

它可以加速我们对根据《国家环境政策法》提交的申请的分析,并帮助我们在影响发生之前捕捉影响。如果应用程序流行起来,其他类型的发展建议也会受益。

两个人——一个是斯坦福大学的程序员和研究生,另一个是同样在斯坦福大学的XL管道研究员——立即对这个想法感到兴奋,并同意帮助我开始。

清理政府网站?该项目初具规模

vwinchina德赢今年早些时候,环境保护基金为人工智能项目奠定了基础,计划使用经过培训的计算机程序评估未来对美国西部大鼠尾草松鸡栖息地的影响。

很快就清楚了,利用人工智能分析能源开发项目可以为当今过时和不堪重负的许可程序带来新的透明度。通过将经过培训的用于“清理”政府网站数据的软件和算法结合起来,可以在数小时内找到、下载和处理关键和可能被忽略的文件。

它还将解决另一个挑战:缺乏许可证申请的标准格式,这使得此类文件难以识别和标记《国家环境政策法》备案中可能遗漏的潜在问题。

项目的未来影响——如地下水盆地污染或濒危动物栖息地丧失——可以通过电子表格、登记册或在线地图进行识别和编辑,供所有人查看。

为此,您还需要资源。

艰苦的工作,巨大的收获

对《国家环境政策法》文件进行人工智能处理是一个简单明了的人力问题。这也解释了为什么我们最初的大鼠尾草松鸡项目进展缓慢。

它需要数周的数据输入来训练算法,此外还需要高水平的数学和数据处理技能——这两项技能都不是典型的监管机构或地方政府办公室所具备的。但是,如果我们停下来想一想,我们将获得什么——了解美国快速发展的农村地区真正正在发生的事情——我们可能会看到这些进步的价值有多大。

因此,前几周我接到东海岸一位企业家的电话,他听说了我们的项目,对此我并不感到惊讶。他提出了一种不同的方法来解决这个问题,它将输入大量的许可证申请,然后根据一些简单的标准提取我们关心的信息。

探索这些方法从数据的深井中提取数据可以避免训练初始算法的耗时工作,并节省大量的时间和资源。我们认为我们正在做一些潜在的大事。

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