Общины коренных народов во всем мире обладают богатыми традиционными знаниями об использовании ресурсов и методах устойчивого развития. Однако эти знания часто могут быть утеряны, поскольку сообщества сталкиваются с проблемами модернизации и изменения климата. Интегрируя образование в области экономики замкнутого цикла и машинное обучение, мы можем анализировать и сохранять традиционные знания, чтобы информировать будущие поколения об устойчивой практике.

Анализ исторических данных с помощью машинного обучения

Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа исторических данных о популяциях растений и животных, чтобы информировать об устойчивых методах сбора урожая. Например, проект в Бразилии использовал алгоритмы машинного обучения для анализа данных о популяциях рыб в бассейне Амазонки, включая информацию от коренных общин о традиционных методах добычи. Алгоритмы смогли определить закономерности в популяциях рыб и предложить устойчивые методы промысла для сохранения экосистемы и поддержки средств к существованию коренных общин (Proulx et al., 2021).

Сохранение традиционных знаний с помощью образования в области экономики замкнутого цикла

Образование в области экономики замкнутого цикла также может сыграть решающую роль в сохранении традиционных знаний об использовании ресурсов и методах устойчивого развития. Обучая учащихся знаниям коренных народов и принципам экономики замкнутого цикла, мы можем поощрять поведение, уважающее традиционные методы и сокращающее количество отходов.

Реальные примеры обучения экономике замкнутого цикла в сообществах коренных народов включают такие инициативы, как Программа устойчивого развития сообществ в Канаде, которая продвигает устойчивые методы и традиционные знания в сообществах коренных народов. Программа включает образовательные ресурсы по таким темам, как сокращение отходов, энергоэффективность и устойчивое землепользование.

Двигаться вперед

Интеграция образования в области экономики замкнутого цикла и машинного обучения может сохранить традиционные знания и продвигать устойчивые методы в сообществах коренных народов. Анализируя исторические данные и продвигая образование в области экономики замкнутого цикла, мы можем чтить традиционные знания и создавать более устойчивое будущее.

Машинное обучение можно использовать различными способами для сохранения традиционных знаний и продвижения устойчивых практик в сообществах коренных народов. Вот несколько дополнительных примеров:

  • Анализ погодных условий: алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа исторических данных о погоде, чтобы информировать о традиционных методах, связанных с посадкой и сбором урожая. Например, в рамках проекта в Индии машинное обучение использовалось для анализа погодных условий и информирования о традиционных методах выращивания риса (Ganesan et al., 2019).
  • Отслеживание дикой природы: алгоритмы машинного обучения также можно использовать для отслеживания популяций диких животных и информирования о традиционных методах охоты и отлова. Например, проект на Аляске использовал машинное обучение для анализа данных о популяциях карибу и информирования о традиционных практиках, связанных с охотой и управлением стадом (Brown et al., 2020).
  • Картографирование традиционных территорий: машинное обучение также можно использовать для создания подробных карт традиционных территорий, чтобы информировать о методах управления ресурсами. Например, в канадском проекте машинное обучение использовалось для создания подробной карты традиционной территории коренных народов и информирования о методах управления ресурсами, связанными с лесным хозяйством и охотой (Boucher et al., 2021).

Интеграция образования в области экономики замкнутого цикла и машинного обучения может способствовать развитию устойчивых практик и сохранению традиционных знаний в сообществах коренных народов. Анализируя исторические данные, отслеживая популяции диких животных и картируя традиционные территории, мы можем создать более целостный подход к управлению ресурсами и продвигать устойчивые методы для будущих поколений. Образование в области экономики замкнутого цикла также играет решающую роль в продвижении устойчивых практик и уважении к традиционным знаниям. Обучая учащихся знаниям коренных народов и принципам экономики замкнутого цикла, мы можем поощрять поведение, уважающее традиционные методы и сокращающее количество отходов. Интеграция традиционных знаний и образования в области экономики замкнутого цикла также может способствовать более справедливому и устойчивому использованию ресурсов, что приносит пользу общинам коренных народов и окружающей среде.

Кроме того, сохранение традиционных знаний имеет решающее значение для продвижения устойчивых практик в общинах коренных народов. Поскольку общины коренных народов сталкиваются с растущим давлением модернизации и изменения климата, сохранение традиционных знаний может дать ценную информацию об устойчивых методах, которые разрабатывались поколениями. Алгоритмы машинного обучения могут помочь проанализировать и сохранить эти знания, создавая более устойчивое будущее для всех. интеграция образования в области экономики замкнутого цикла и машинного обучения может сохранить традиционные знания, продвигать устойчивые методы и создать более справедливое и устойчивое будущее для всех. Работая вместе, чтобы уважать традиционные знания и продвигать устойчивые методы, мы можем создать будущее, в котором использование ресурсов будет эффективным, количество отходов сведено к минимуму, а окружающая среда будет защищена для будущих поколений.

Ссылки:

Буше Н., Хетерингтон Р., Котэ С. и Диксон Дж. (2021). Машинное обучение и знания коренных народов: пространственный анализ территории коренных народов в Канаде. Международный журнал Digital Earth, 14(7), 749–769.

Браун, Л., Дуглас, округ Колумбия, и Амструп, С. К. (2020). Машинное обучение для отслеживания дикой природы: превращение данных в знания. Экологическая информатика, 57, 101096.

Ганесан, К., Санти, Б., и Кавита, М. (2019). Разработка модели машинного обучения для прогнозирования урожайности риса в штате Тамил Наду с использованием климатических данных. Международный журнал компьютерных приложений, 181(45), 10–15.

Пру, Р., Вагнер, Т., и Берк, М. (2021). Использование машинного обучения для информирования об устойчивых методах сбора урожая в бразильской Амазонии. Письма об экологических исследованиях, 16(3), 035017.

Подпишитесь на нас в Instagram, чтобы получать больше визуального контента!
https://www.instagram.com/economicdonut/
ваш экономический пончик