Kalendari starosedelaca mogli bi da učine solarnu energiju efikasnijom

Oslanjanje na znake iz prirode moglo bi da omogući preciznije lokalne prognoze za solarne elektrane uz pomoć veštačke inteligencije.

Zaista održiva budućnost ne može bez solarne energije, ali postizanje stalno maksimalnog prinosa iz solarnih panela i dalje je jedan od najvećih izazova ove industrije. Za razliku od fosilnih goriva, količinu proizvedene solarne energije određuje složeno međudejstvo vremenskih prilika i atmosferskih činilaca, kao i aktivnost samog Sunca. Zbog toga je praktično nemoguće napraviti univerzalni model predviđanja, pa su lokalni sistemi za solarne prognoze neophodni.

Iako je mašinsko učenje znatno unapredilo današnje modele prognoze, prostora za napredak i dalje ima mnogo. Program veštačke inteligencije, međutim, dobar je onoliko koliko i podaci na kojima je obučen, a prema istraživačima sa australijskog Univerziteta Čarls Darvin, teško je naći bolji skup podataka za solarne prognoze od sezonskih kalendara Prvih naroda. Njihov novi pristup opisan je u studiji objavljenoj u časopisu IEEE Open Journal of the Computer Society.

Savremene kulture koje nisu starosedelačke uglavnom dele godinu na četiri godišnja doba, ali to nije slučaj sa mnogim nekadašnjim i današnjim domorodačkim zajednicama. Solarni kalendari poput astečkog bili su, na primer, dovoljno precizni da usmeravaju poljoprivredu koja je hranila milione ljudi. U Australiji stanovnici ostrva Tivi koriste kalendar sa tri godišnja doba, zasnovan na lokalnom poznavanju prirode. Zajednica Gulumoerđin (Larakija) iz Darvina razlikuje sedam glavnih godišnjih doba, dok narodi Kunbarlanja (Gunbalanja) i Nguruguruđba sa Severne teritorije takođe imaju sopstvene, veoma istančane kalendare.

„Ovi kalendari su usko povezani sa vremenskim obrascima i godišnjim dobima. Duboko razumevanje lokalne klime koje oni sadrže omogućava Prvim narodima da donose promišljene odluke o upravljanju resursima i održivosti”, objašnjavaju autori studije. „Kako klimatske promene utiču na vremenske obrasce, poznavanje ovih kalendara postaje ključno za prilagođavanje ekološkim izazovima.”

Osim toga, za razliku od uobičajenih kalendarskih sistema, australijske domorodačke kulture godišnja doba određuju prema lokalnim znacima iz prirode. Među njima je ponašanje biljaka i životinja koje je tesno povezano sa promenama sunčeve svetlosti i vremena.

Imajući to u vidu, istraživači su podatke iz kalendara naroda Tivi, Gulumoerđin (Larakija), Kunvinjku i Nguruguruđba, zajedno sa savremenim kalendarom poznatim kao Red Centre, razložili na brojne pojedinačne pokazatelje. Taj skup podataka, nazvan Sezonski pokazatelji Prvih naroda (FNS-Metrics), zatim su uneli u novi model mašinskog učenja osmišljen da prepoznaje obrasce velikih razmera. Sistem su potom testirali na ranijim podacima o proizvodnji solarne energije i vremenskim prilikama, koje je prikupio Solarni centar Desert Knowledge Australia u Alis Springsu.

Rezultati su bili zapanjujući. Sezonski pokazatelji Prvih naroda daleko su nadmašili mnoge vodeće modele prognoze današnjice. U poređenju sa već veoma dobrim osnovnim modelom, podaci iz starosedelačkih kalendara bili su precizniji za 14,6 odsto, a stopa greške smanjena je za 26,2 odsto, što je manje od polovine greške postojećih programa za prognozu.

„Uključivanje sezonskog znanja Prvih naroda u predviđanje proizvodnje solarne energije može značajno da poboljša tačnost, jer prognoze usklađuje sa prirodnim ciklusima koji se posmatraju i razumeju hiljadama godina”, rekao je Luk Hamlin, doktorand na Univerzitetu Čarls Darvin i koautor studije, koji pripada narodu Bundžalung sa istoka Australije.

Hamlin je dodao da uključivanje znanja starosedelaca u modele predviđanja omogućava da sistem vernije prati suptilnije promene uslova u prirodi. Tako se pojedinim regionima pruža „preciznija i kulturno utemeljena prognoza”. Istraživači ističu da je ovakav pristup naročito obećavajući za ruralna područja u kojima već živi veći broj pripadnika Prvih naroda. Upravo bi ta mesta najviše mogla da imaju koristi od novih solarnih elektrana. A primena nije ograničena samo na solarnu energiju.

„U budućem radu istražićemo kako se model može primeniti u drugim regionima i na druge obnovljive izvore energije”, rekao je Tusitan Selvaradža, predavač informacionih tehnologija na Univerzitetu Čarls Darvin i koautor studije.

Izvor/ Saznaj više: popsci.com