Untuk mengatasi ini, metode seperti regresi Lasso, random forest, LightGBm, atau metode pemilihan fitur multimodel dapat diterapkan secara efektif untuk memilih fitur-fitur yang paling relevan.
Ketiadaan data historis dan rendahnya kepercayaan dalam mengekstrapolasi data yang ada ke lokasi proyek potensial menjadi hambatan signifikan dalam memprediksi karbon biru pada skala spasial dan waktu.
Teknologi asimilasi data yang didukung AI dapat menggabungkan data multisumber dengan model yang ada, memungkinkan rekonstruksi dan analisis ulang data yang hilang, sehingga menghasilkan kumpulan data berkualitas tinggi yang esensial untuk prediksi yang akurat.
Basis data yang ketinggalan zaman dan kurangnya transparansi data tingkat negara menghambat penerapan AI dalam akuntansi karbon biru. Namun, AI dapat memfasilitasi pembangunan platform big data karbon biru, dan yang lebih menarik, blockchain dapat memastikan data karbon biru tidak dapat diubah, dapat diakses, dan lebih aman.
Kombinasi AI dan blockchain ini berpotensi membuka pintu bagi pemanfaatan penuh data karbon biru dan meningkatkan antusiasme dalam mengembangkan ekonomi karbon biru.
Akuntansi karbon biru juga menghadapi masalah batasan akuntansi yang tidak jelas dan metode yang tidak konsisten. Misalnya, ekosistem karbon biru non-klasik seringkali tidak dipertimbangkan dalam inventaris karbon biru. Kompleksitas faktor pendorong juga mempersulit penghitungan karbon biru secara akurat pada skala waktu tertentu.
Teknologi AI, dengan kemampuannya mengintegrasikan data multisumber, dan pembelajaran mesin yang mampu menangani tugas klasifikasi dan regresi secara efisien, menyediakan alat yang ampuh untuk akuntansi karbon biru dan pemantauan real-time.
Analisis mendalam dan visualisasi data yang terpercaya memungkinkan pemantauan penyimpanan karbon secara real-time di ekosistem karbon biru. Metode regresi multivariat linier yang sebagian besar digunakan dalam akuntansi karbon biru tradisional seringkali menunjukkan akurasi rendah.
Namun, pembelajaran mesin, sebagai metode pemrosesan data nonlinier, dapat secara efektif menangani tugas klasifikasi dan regresi, secara signifikan meningkatkan kepercayaan akuntansi.
Batasan dan metode untuk akuntansi nilai ekologis proyek karbon biru perlu distandardisasi. Manfaat tidak langsung seperti perlindungan garis pantai, stok ikan, dan keanekaragaman hayati, seringkali tidak termasuk dalam akuntansi. Selain itu, emisi tidak langsung selama pelaksanaan proyek karbon biru sering diabaikan.
Baca Juga: Bagaimana Teluk Lampung Mengajarkan Ilmuwan Dunia tentang Karbon Biru?
KOMENTAR