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根據(jù)該領域的頂級思想家 AI可以幫助應對氣候變化

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【根據(jù)該領域的頂級思想家 AI可以幫助應對氣候變化】近年來人工智能的復興讓許多人質疑這種技術如何幫助人類面臨的最大威脅之一：氣候變化 。一些該領域最知名的思想家撰寫的一篇新研究論文旨在回答這個問題 ， 提供一些機器學習如何幫助防止人類破壞的例子 。
建議的使用案例多種多樣，從使用人工智能和衛(wèi)星圖像到更好地監(jiān)測森林砍伐，到開辟可替代鋼鐵和水泥的新材料(其產(chǎn)量占全球溫室氣體排放量的9%) 。
人工智能不是銀彈，但在未來的氣候斗爭中它將是非常珍貴的 。但是，盡管有這種多樣性，該論文(我們通過麻省理工學院技術評論發(fā)現(xiàn))一次又一次地回到了一些廣泛的部署領域 。其中突出的是利用機器視覺監(jiān)控環(huán)境;利用數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)排放重工業(yè)的低效率;并使用人工智能模擬復雜的系統(tǒng)，如地球自身的氣候，這樣我們就可以更好地為未來的變化做好準備 。

根據(jù)該領域的頂級思想家 AI可以幫助應對氣候變化


該論文的作者 - 包括DeepMind首席執(zhí)行官Demis Hassabis，圖靈獎得主Yoshua Bengio和Google Brain聯(lián)合創(chuàng)始人Andrew Ng--表示人工智能在減輕和預防氣候變化的惡化影響方面可能“非常珍貴” ， 但請注意它不是一個“銀彈”，也是迫切需要的政治行動 。
“僅靠技術是不夠的，”該論文的作者寫道 ， 由賓夕法尼亞大學博士后研究員David Rolnick領導 。“多年來已經(jīng)有了減少氣候變化的技術，但很少有社會大規(guī)模采納這種技術 。雖然我們希翼ML能夠有助于降低與氣候行動相關的成本，但人類也必須決定采取行動 。“
總的來說，本文提出了可以部署機器學習的13個領域(我們從中選擇了8個例子)，這些領域按其潛在影響的時間范圍進行分類，以及所涉及的技術是否進展到足以收獲某些獎勵 。您可以在這里閱讀完整的論文，或掃瞄下面的列表 。
建立更好的電力系統(tǒng) 。電力系統(tǒng)“充斥著數(shù)據(jù)”，但是利用這些信息的工作太少了 。機器學習可以通過預測發(fā)電和需求來幫助，使供應商能夠更好地將可再生資源整合到國家電網(wǎng)中并減少浪費 。谷歌的英國實驗室DeepMind已經(jīng)展示了這種工作 ， 使用人工智能來預測風電場的能源輸出 。
監(jiān)測農(nóng)業(yè)排放和森林砍伐 。溫室氣體不僅僅是由發(fā)動機和發(fā)電廠排放 - 很大程度上來自樹木，泥炭地和其他植物生命的破壞，這些植物生命在數(shù)百萬年的光合作用過程中捕獲了碳 。砍伐森林和不可持續(xù)的農(nóng)業(yè)導致這種碳被釋放回大氣層，但是使用衛(wèi)星圖像和人工智能，我們可以確定這種情況發(fā)生在哪里并保護這些天然碳匯 。
制造新的低碳材料 。該論文的作者指出 ， 全球溫室氣體排放量的9%來自混凝土和鋼鐵的生產(chǎn) 。機器學習可以通過幫助開辟這些材料的低碳替代品來幫助減少這一數(shù)字 。人工智能幫助科學家發(fā)現(xiàn)新材料，使他們能夠模擬前所未有的化合物的性質和相互作用 。
預測極端天氣事件 。未來幾十年氣候變化的許多最大影響將由極其復雜的系統(tǒng)驅動，如云層覆蓋和冰蓋動態(tài)變化 。這些正是AI非常擅長的問題 。對這些變化進行建模將有助于科學家預測極端天氣事件，如干旱和颶風，從而幫助政府防范其最嚴峻的影響 。
提高運輸效率 。交通運輸部門占全球能源相關二氧化碳排放量的四分之一 ， 其中三分之二來自道路使用者 。與電力系統(tǒng)一樣，機器學習可以提高這一部門的效率 ， 減少浪費的旅程數(shù)量，提高車輛效率，并將貨物轉移到鐵路等低碳選擇 。AI還可以通過部署共享的自動駕駛汽車來減少汽車使用量 ， 但作者指出，這項技術仍未得到證實 。
減少建造物的能源浪費 。建造物消耗的能源占全球能源相關二氧化碳排放量的四分之一，并呈現(xiàn)出氣候行動的“最低成果” 。建造物持久耐用 ， 很少采納新技術進行改造 。僅添加一些智能傳感器來監(jiān)測空氣溫度，水溫柔 能源使用，可以將單個建造物的能耗降低20%，監(jiān)控整個城市的大型項目可能會產(chǎn)生更大的影響 。
地球工程師更具反射性的地球 。這個用例可能是所有提到的那些中最極端和最具猜測性的用例 ， 但這是科學家們所希翼的 。如果我們能找到使云更具反射性或使用氣溶膠創(chuàng)造人造云的方法，我們就可以將更多太陽的熱量反射回太空 。這是一個很大的，如果不過，和任何造型方案的潛在副作用是非常重要的 。人工智能可以幫助解決這個問題，但該報的作者指出，未來仍會存在重大的“管理挑戰(zhàn)” 。
為個人提供減少碳足跡的工具 。該論文的作者認為，“人們不能對氣候變化采取故意義的行動是一種常見的誤解 。”但人們確實需要知道他們?nèi)绾文軌蛱峁椭?。機器學習可以通過計算個人的碳足跡并標記他們可以做出的減少它的微小變化來幫助 - 比如更多地使用公共交通;少買肉;或減少他們家中的用電量 。添加單個操作可以產(chǎn)生很大的累積效果 。

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