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[導讀] 如今,越來越多的人呼吁迅速采取行動應對即將到來的全球變暖威脅。然而,解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進展仍然緩慢,而迫在眉睫的危機的速度只會加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動,而且許多

如今,越來越多的人呼吁迅速采取行動應對即將到來的全球變暖威脅。然而,解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進展仍然緩慢,而迫在眉睫的危機的速度只會加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動,而且許多節(jié)能技術(例如太陽能發(fā)電)成本太高,無法更加普遍地采用。

那么,下一代將在應對氣候變化中使用哪些工具?

人工智能(AI)是各行業(yè)專家都喜歡采用的流行術語。正是這種技術被廣泛地應用于從娛樂到安全的各種不同應用中。政府、企業(yè)甚至個人都能夠以自己的方式利用這種新力量,但是如何將人工智能應用于應對氣候變化的斗爭中?

預測未來

之所以將人工智能視為下一個重大技術進步,是因為人工智能在預測分析中發(fā)揮的重要作用。通過處理成千上萬個數(shù)據(jù)點生成的大量信息,人工智能能夠增強甚至挑戰(zhàn)人類的決策能力。

在全球氣候變化問題上,人工智能可以在加強氣候預測、破解如何分配可再生能源以及在能源方面做出更明智的決策方面發(fā)揮關鍵作用。

通過分析來自世界各地的傳感器、儀表和監(jiān)視器頻繁產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù),人工智能可以快速、自動地發(fā)現(xiàn)模式,為科學家描繪出一幅關于地球如何變化的非常精確的畫面。

幾十年來,人類主導的研究已經(jīng)確定了氣候變化,證實了確實正在發(fā)生,并研究了影響它的因素。人工智能具有分析大量的數(shù)據(jù)的能力,因此有更多的生態(tài)變量,遠遠超出人類的能力,如果沒有人工智能,可能會錯過關鍵模式。

但是,通過利用人工智能,人們能夠以高度準確的視角了解地球的當前狀態(tài),從而迅速采取行動,并更有效地開發(fā)氣候模型,從而為決策者提供信息。

例如,使用識別熱帶氣旋、颶風和其他天氣情況的基于人工智能和基于機器學習的算法,可以減少造成破壞的可能性。預警和對時機的更準確預測可以使受影響地區(qū)的人們迅速做出反應,在某些情況下甚至可以拯救生命。

然而,隨著人工智能出現(xiàn)透明度的問題——解釋如何做出決定的過程可以說與結果同樣重要。

在人工智能做出的每一個決定都具有透明度之前,領導全球變暖斗爭的研究人員和科學家可能會謹慎地支持人工智能主導或人工智能推薦的任何決定。

如果人工智能被用于應對氣候變化,那么參與其中的工作人員必須完全了解人工智能是如何做出決定的,以便能夠支持它。為了確保完全了解情況,決策者需要掌握全部情況,以便作出準確的結論。

例如,如果他們只能從歐洲而不是全球獲取數(shù)據(jù),那么做出的決定可能是不正確的。人工智能工具所使用的大量數(shù)據(jù)必須進行相應的收集、集成和分析,以便決策者掌握做出正確決策所需的所有信息。

為了實現(xiàn)這一目標,“可解釋的人工智能運動”正致力于確保機器學習技術的完全可見性,使科學家能夠描述氣候災難的原因,同時建立公眾的信任和信心。

與許多時代定義的技術一樣,人工智能可以為人類進步做出貢獻,其程度與它可能阻礙和導致問題的程度相同。

Applicated Materials公司首席執(zhí)行官Gary Dickerson最近在舊金山的一次會議上表示,到2025年,數(shù)據(jù)中心將占全球能源使用量的25%,目前的能源使用量不到2%,但是如果在材料、設計和芯片制造方面沒有實質性的創(chuàng)新,其用電量將會激增。

Gary提出這一主張的理由是,處理海量數(shù)據(jù)的人工智能芯片的激增將會導致功耗增長比以往更快。但是,正如谷歌公司最近發(fā)布的有關量子技術聲明的那樣,量子機器可以推動人工智能的巨大進步,并為解決這一問題提供機會。

那么,人工智能和機器學習是否可以與氣候變化作斗爭?如上所述,這些新技術的應用范圍非常廣泛,其中包括能夠減少其自身效率低下和環(huán)境成本。

谷歌公司的DeepMind AI項目降低了谷歌數(shù)據(jù)中心的冷卻費用,該項目使總能源消耗減少了40%,不僅幫助谷歌公司提高了能源效率,并減少了總排放量,還為其他在谷歌云平臺上運行的公司提供幫助。

DeepMind和谷歌公司的數(shù)據(jù)中心團隊共同創(chuàng)建了一個有效的框架,以更好地了解數(shù)據(jù)中心的動態(tài)并提高效率。

為此,他們分析了數(shù)據(jù)中心內傳感器已收集的歷史數(shù)據(jù),并將其用于訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡,以降低未來的能源使用效率(PUE)。

他們使用網(wǎng)絡來預測未來數(shù)據(jù)中心的溫度和壓力,模擬來自PUE模型的操作,以確保數(shù)據(jù)中心盡可能高效地運行。

這是非常成功的,因為機器學習系統(tǒng)始終將總能耗降低了40%,使其數(shù)據(jù)中心達到了最低的PUE。

全球性的努力

氣候變化是一個巨大的問題,將影響到全球各地的人們。它極其復雜,需要將人類智慧和人工智能技術結合起來,才能有效地解決這一問題。但光靠技術是不夠的。

從預測極端天氣事件到監(jiān)測森林砍伐,人工智能的潛在用途極其廣泛,將受到一線研究人員和科學家的歡迎。但是必須記住人工智能仍在不斷發(fā)展。

為了讓人工智能充分發(fā)揮其潛力,還必須解決信任、透明度和可見性等問題。

全球氣候變化是一個全球性問題,各國政府和公民都必須團結起來以減緩氣候變化。無論是通過使用人工智能監(jiān)視能源浪費,還是通過人類的行為減少能耗,每一點都有助于解決拯救地球這一真正的挑戰(zhàn)。

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