Metode pasar perdagangan karbon yang digunakan saat ini, yang diadaptasi dari kehutanan, kurang cocok untuk akuntansi karbon biru. Lebih lanjut, nilai layanan ekologis ekosistem karbon biru yang serupa juga bervariasi. Metode pasar spesifik untuk perdagangan karbon biru sangat dibutuhkan. Melalui analisis big data, AI dapat mengevaluasi proyek karbon biru dan mengembangkan model serta metode evaluasi eksklusif yang lebih sesuai.
Pembangunan model yang berlaku secara regional sangat disarankan. Meskipun "satu negara/wilayah-satu model" membutuhkan investasi lebih, model besar dapat dimanfaatkan untuk membangun jaringan saraf yang luas, menggabungkan faktor-faktor yang berbeda secara regional ke dalam model untuk meningkatkan kemampuan generalisasinya.
AI yang telah diterapkan dalam prediksi perubahan iklim juga dapat diperluas untuk memprediksi perubahan karbon biru dalam konteks perubahan iklim, dan pada akhirnya, membimbing proyek karbon biru untuk beradaptasi dengan perubahan iklim.
AI Membantu Survei, Pemantauan, dan Prediksi Ekosistem Karbon Biru
Estimasi akurat distribusi ekosistem karbon biru saat ini, masa lalu, dan masa depan merupakan prasyarat mutlak untuk menilai potensi kontribusi ekosistem BC terhadap mitigasi perubahan iklim.
Namun, distribusi, degradasi, dan hilangnya ekosistem karbon biru yang kompleks sulit dipantau secara real-time. Dengan pemrosesan algoritma dan analisis gambar, AI dapat secara otomatis mendeteksi, mengidentifikasi, dan mengklasifikasikan ekosistem karbon biru.
Menerapkan algoritma AI untuk memproses gambar yang diamati dari berbagai sumber, untuk denoising, deteksi tepi, dan koreksi geometris, secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi ekstraksi fitur dan klasifikasi selanjutnya. Algoritma deteksi tepi dapat mengekstrak fitur tepi yang signifikan dan meningkatkan informasi kontur ekosistem karbon biru.
Transformasi geometris (rotasi, penskalaan, dan pembalikan) dapat memperluas keragaman sampel pelatihan dan meningkatkan kemampuan generalisasi model. Lebih jauh lagi, kombinasi AI dan teknologi kembaran digital (digital twin) memungkinkan pemantauan real-time ekosistem karbon biru, memberikan gambaran yang komprehensif dan dinamis.
AI yang didorong oleh data membuka peluang baru untuk prediksi perubahan iklim dan ekosistem karbon biru. Algoritma pembelajaran mesin, seperti pohon keputusan, dapat digunakan untuk membangun model dan memprediksi tren perubahan elemen iklim dan ekosistem karbon biru dengan menganalisis data historis.
Model pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf konvolusional (convolutional neural networks) berkinerja sangat baik dalam memproses gambar dan data deret waktu, dan model ini dapat diperbarui secara dinamis. Model besar dapat melakukan prediksi yang tepat bahkan di bawah pengaruh faktor pendorong yang kompleks dan perbedaan regional yang signifikan.
Sekuestrasi Karbon Biru Membantu AI Mencapai Emisi Nol Bersih
Meskipun munculnya sistem AI yang lebih canggih dengan persyaratan komputasi yang lebih rendah—seperti contohnya ChatGPT dan DeepSeek—konsumsi energi yang tinggi tetap menjadikan AI sebagai sumber emisi karbon yang signifikan yang tidak dapat diabaikan.
Perusahaan teknologi berupaya keras mendorong industri AI untuk mencapai emisi nol bersih dengan meningkatkan efisiensi energi dan mengadopsi energi bersih. Namun, pesatnya perkembangan AI terkadang membuat langkah-langkah ini kurang efektif.
Sebagai alternatif, perusahaan teknologi dapat mengimbangi emisi karbon mereka berdasarkan manfaat lingkungan yang dibawa oleh AI itu sendiri, atau menggunakan pendapatan dari penyediaan layanan untuk membeli hak emisi karbon, mendukung proyek-proyek lingkungan yang mengurangi jejak karbon.
Sebagai kesimpulan, integrasi AI dan Karbon Biru menciptakan situasi yang saling menguntungkan. Proyek Karbon Biru dapat berkembang pesat, sementara industri AI selangkah lebih dekat untuk mencapai emisi nol bersih. Oleh karena itu, percepatan integrasi interdisipliner antara ilmu AI dan karbon biru menjadi krusial untuk masa depan yang berkelanjutan.
---
Pengetahuan tak terbatas kini lebih dekat. Simak ragam ulasan jurnalistik seputar sejarah, budaya, sains, alam, dan lingkungan dari National Geographic Indonesia melalui pranala WhatsApp Channel https://shorturl.at/IbZ5i dan Google News https://shorturl.at/xtDSd. Ketika arus informasi begitu cepat, jadilah bagian dari komunitas yang haus akan pengetahuan mendalam dan akurat.
KOMENTAR