สำหรับป่าไม้ มันช่วยให้เด็กได้จริงๆ นักวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษที่ได้ระบุปัจจัยสำคัญที่แสดงให้เห็นว่าอะไรทำให้ป่าเป็นแหล่งกักเก็บคาร์บอนที่ดี กล่าวว่า ป่าไม้รุ่นเยาว์ใช้คาร์บอนได้ดีที่สุด และดูดซับคาร์บอนได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด การศึกษาใหม่ใน Proceedings of the National Academy of Sciences ดูเหมือนจะเป็นการแก้ปริศนาเก่าด้วยคำตอบที่ไม่น่าแปลกใจ
ป่าไม้ใหม่และป่าใหม่ทำให้การกักเก็บ
คาร์บอนมีประสิทธิภาพและประสิทธิผลสูงสุดมนุษย์เผาผลาญเชื้อเพลิงฟอสซิลและปล่อยก๊าซเรือนกระจกจำนวนมาก เช่น คาร์บอนไดออกไซด์สู่ชั้นบรรยากาศ การตัดโค่น การเผา และการหักล้างของป่าธรรมชาติจะปล่อยคาร์บอนมากขึ้น แต่พืชสีเขียวดูดซับ CO 2เพื่อสร้างเนื้อเยื่อและเปลี่ยนก๊าซให้เป็นรากและกิ่ง ใบและเปลือก ลำต้นและผล ดังนั้น นักวิทยาศาสตร์ที่นำโดย Tom Pugh แห่งมหาวิทยาลัยเบอร์มิงแฮมในอังกฤษได้ตั้งคำถามว่า ป่าชนิดใดดีที่สุดในการกักเก็บคาร์บอน
พวกเขารวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับอายุป่า คิดค้นแบบจำลองคอมพิวเตอร์ และดูการประมาณการปริมาณคาร์บอนที่บริโภคระหว่างปี 2544 ถึง 2553 ในพื้นที่ป่าเก่าแก่ที่มีมายาวนาน จากนั้นพวกเขาก็ดูข้อมูลจากไม้ยืนต้นที่มีอายุน้อยกว่าซึ่งมีพื้นที่เป็นอาณานิคมเมื่อเข้าสู่ระบบหรือได้รับความเสียหายจากไฟป่าหรือทำไร่ไถนาแล้วถูกทิ้งร้าง
พวกเขาระบุผลกระทบด้านอายุในแปลงไม้ที่มีอายุน้อยกว่า 140 ปี ซึ่งใหญ่พอที่จะดูดซับคาร์บอนป่าไม้ได้ถึง 25% จากชั้นบรรยากาศ และถึงแม้ว่าป่าฝนเขตร้อนขนาดใหญ่จะถือเป็น “ปอด” ของโลก และเป็นทรัพยากรที่ประเมินค่ามิได้และเป็นที่อยู่อาศัยของความหลากหลายทางชีวภาพ อันที่จริงแล้ว ผู้บริโภคคาร์บอนไดออกไซด์ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดคือป่าในละติจูดกลางและสูง ซึ่งรวมถึงพื้นที่ที่ครั้งหนึ่งเคยเพาะปลูกใน รัฐทางตะวันออกของสหรัฐฯ และจากนั้นก็จากไปเพื่อเป็นส่วนหนึ่งของ
ป่าสงวนแห่งชาติของสหรัฐอเมริกา
และพื้นที่การเกษตรถูกทิ้งร้างในช่วงที่เศรษฐกิจตกต่ำทั่วโลกในช่วงทศวรรษที่ 1930การค้นพบนี้ดูสมเหตุสมผล หากเพียงเพราะความอยากอาหารคาร์บอนที่เปลี่ยนต้นอ่อนให้กลายเป็นต้นไม้ที่โตเต็มที่ดูเหมือนจะมีความต้องการมากกว่าต้นไม้ที่โตเต็มที่หรือเก่าแก่มาก แต่ ไม่มีอะไรเกี่ยวกับ “ปัญหางบประมาณคาร์บอน” ที่ฉาวโฉ่เป็นเรื่องง่าย
การตอบสนองที่ไม่แน่นอนเป็นสัจพจน์ของการตอบสนองทั่วโลกต่อการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศว่าป่าไม้ควรได้รับการปกป้องและฟื้นฟู แต่ ธรรมชาติและกลไกการดูดซับคาร์บอนของป่าไม้อาจสร้างได้ยากตามทฤษฎี แล้ว ป่าไม้อาจดูดซับคาร์บอนได้ประมาณหนึ่งในสามของการปล่อยคาร์บอนทั้งหมดแต่ วิธีที่ต้นไม้สามารถตอบสนองต่อ คาร์บอนไดออกไซด์ส่วนเกินที่มีอยู่นั้นยังไม่แน่นอน
เมื่ออัตราส่วนคาร์บอนไดออกไซด์ในชั้นบรรยากาศเพิ่มขึ้น โลกก็ร้อนขึ้นและสภาพอากาศเปลี่ยนแปลงไป: อาจเป็นไปได้ที่ป่าไม้บางแห่ง (ในบางครั้ง) จะ ปล่อยคาร์บอนออกมามากกว่าที่ดูดซับได้จริงและในขณะที่อาจดูเหมือนชัดเจนว่าต้นไม้เล็กจะโลภมากกว่าต้นไม้เก่า การวัดที่แม่นยำของยักษ์ในป่า ไม่จำเป็นต้องบอกเล่าเรื่องราวเดียวกัน แม้ว่าป่าจะไม่มีความสำคัญ แต่นักวิจัยยังคงชี้ว่า ป่าไม่เพียงพอ
ต้องการการตัดที่รุนแรงมนุษย์ยังต้องหาวิธีลดการใช้เชื้อเพลิงฟอสซิลและการปล่อยก๊าซเรือนกระจกลงอย่างมาก แต่ในปี 2019 ยังไม่มีวี่แววว่าสิ่งนี้กำลังจะเกิดขึ้น
แต่ผลการวิจัยล่าสุดยืนยันมูลค่า
การลงทุนบางส่วน มันแสดงให้เห็นว่าโครงการปลูกป่าขนาดใหญ่ที่เปิดตัวในประเทศจีน และป่าทางเหนือขนาดใหญ่ของแคนาดา รัสเซีย และยุโรป กำลังมีบทบาทสำคัญในการจัดการสภาพภูมิอากาศ
“สิ่งสำคัญคือต้องทำความเข้าใจให้ชัดเจนว่าการดูดซับคาร์บอนเกิดขึ้นที่ใดและเหตุใด เพราะมันช่วยให้เราตัดสินใจอย่างเป็นเป้าหมายและมีข้อมูลเกี่ยวกับการจัดการป่าไม้” Pugh กล่าว
“ปริมาณ CO 2ที่ป่าไม้สามารถนำไปใช้ได้นั้นมีปริมาณจำกัด ในที่สุดโครงการปลูกป่าจะมีผลก็ต่อเมื่อเราทำงานพร้อมกันเพื่อลดการปล่อยมลพิษของเรา”
อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงได้รับการรันบนคอมพิวเตอร์ควอนตัมโดยนักฟิสิกส์ที่ไอบีเอ็ม แม้ว่าการสาธิตการพิสูจน์แนวคิดจะไม่เกี่ยวข้องกับงานเชิงปฏิบัติ แต่ทีมก็หวังว่าการปรับขนาดอัลกอริทึมให้ทำงานบนระบบควอนตัมที่ใหญ่ขึ้นจะช่วยเพิ่มการเรียนรู้ด้วยเครื่อง
แมชชีนเลิร์นนิงเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่เกี่ยวข้องกับการใช้คอมพิวเตอร์หาวิธีการทำงานโดยการวิเคราะห์ตัวอย่างจำนวนมากของงานที่ทำอยู่ งานทั่วไปคือการบอกความแตกต่างระหว่างรูปถ่ายของแมวและสุนัข ระบบการเรียนรู้ของเครื่องจะ “ฝึกฝน” โดยการป้อนภาพแมวและสุนัขจำนวนมาก และระบบจะสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ที่มีขอบเขตที่ชัดเจนระหว่างแมวและสุนัข
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องจำนวนมากเป็น “วิธีการเคอร์เนล” ซึ่งกำหนดความคล้ายคลึงกันระหว่างรูปแบบต่างๆ กลยุทธ์คือการแปลงข้อมูล เช่น พิกเซลในภาพดิจิทัล ให้เป็นการแสดงในมิติที่สูงกว่าซึ่งมีขอบเขตที่ชัดเจนระหว่างประเภทการจำแนกประเภท ตัวอย่างเช่น ภาพแมวทั้งหมดจะอยู่ในพื้นที่หนึ่งของมิติที่สูงกว่านี้ ในขณะที่ภาพสุนัขทั้งหมดจะอยู่ในอีกมิติหนึ่ง
ข้อจำกัดด้านขนาด
ความท้าทายสำหรับผู้ที่ใช้วิธีนี้คือข้อจำกัดในการคำนวณจำกัดขนาดของการแสดงมิติที่สูงกว่า ซึ่งจะจำกัดรายละเอียดการจัดหมวดหมู่ ตัวอย่างเช่น ระบบสามารถแยกแยะหูที่แหลมคมของแมวได้ แต่ไม่สามารถแยกแยะลักษณะที่ละเอียดอ่อนกว่าของรูปร่างของแมวที่มนุษย์จะมองเห็นได้ชัดเจน
คำตอบคือการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัม ซึ่งอย่างน้อยก็ในหลักการ มีประสิทธิภาพมากกว่าคอมพิวเตอร์ทั่วไปในการคำนวณในพื้นที่แสดงขนาดใหญ่มาก ในเดือนกุมภาพันธ์ Maria Schuld และ Nathan Killoran ได้ตีพิมพ์บทความในPhysical Review Lettersซึ่งอธิบายสองแนวทางในการใช้คอมพิวเตอร์ควอนตัมในการเรียนรู้ด้วยเครื่อง Schuld และ Killoran ทำงานให้กับXanaduซึ่งเป็นบริษัทในโตรอนโตที่สร้างชิปคอมพิวเตอร์ควอนตัมแบบออปติคัลและออกแบบซอฟต์แวร์สำหรับคอมพิวเตอร์ควอนตัม
Credit : เกมส์ออนไลน์แนะนำ >>>สล็อตเว็บตรง
