利用人工智能的力量应对气候变化

如果我们对待环境的方式没有任何改变，到 2030 年，全球平均气温将上升至 1.5 摄氏度。 虽然这个数字看似微不足道，但其影响可能是灾难性的，灾难性热浪、洪水、干旱、农作物歉收和物种灭绝等事件变得非常普遍。

我们正面临着最后的机会，所有工业化国家必须携起手来，到 2030 年一半之前削减温室气体排放，然后到 2050 年代初期停止向大气中排放二氧化碳。 即使推迟几年，这个目标也将无法实现，未来将变得更加炎热、更加危险。

这种情况正在慢慢脱离人类的控制，从而为采用人工智能干预气候变化提供了空间。

在本文中，我们将研究利用人工智能应对气候变化的两个方面——一个强调需要技术来解决气候变化问题，另一个则提出相反的观点。 最终，我将让你来决定将人工智能应用于这一事业的紧迫性。

首先第一件事。

为什么您的企业应该关心气候变化？

在应对气候变化方面，一切照旧已经行不通了。 每个企业（包括您的企业）都应该考虑可持续性，有几个令人信服的理由。 让我们看看排名靠前的。

1、顾客有要求。

研究公司 Proedge 发现，78% 的美国人愿意为具有环境/可持续/慈善效益的产品支付更高的价格。 媒体对环境问题的关注和公众意识的增强极大地影响了消费者的购买习惯。 这导致了消费者更有可能从具有社会意识的公司购买产品。

2. 节省税款或完全享受税收减免。

联邦政府提供多种税收抵免，鼓励企业投资可再生能源，如地热、太阳能和风能。 您的企业可能有资格获得高达太阳能系统安装成本 26% 的税收抵免，使用容量为 0.5 千瓦或以上的燃料电池，以及安装容量为 200 千瓦和以下。 其他好处包括：节能商业建筑税收减免和生物柴油所得税抵免。

3.投资者对此充满期待。

倾向于优先考虑可持续发展的公司更有潜力吸引 ESG 驱动的基金和具有社会意识的投资者的投资。 《哈佛商业评论》的一项研究表明，注重可持续发展的公司往往拥有更好的财务业绩和更低的资本成本，从而吸引更多投资者。 研究还发现，ESG 表现出色的企业估值高出 20%。

4.它正在影响您的供应链

气候变化以两种方式影响供应链：带来持久的恶劣天气事件，可能损坏设施、切断资源并扰乱旅行。 它还导致海平面上升，而海平面上升被全球供应链高度利用，以至于气候变化每年给港口造成 76 亿美元的损失。

诸如此类的原因鼓励企业考虑技术，特别是人工智能，以在其流程中实施气候行动。 为此，一些人工智能产品和初创公司已经进入市场，例如：

• ClimateAI – 一个企业气候平台，帮助企业减少、监测和适应自然气候风险
• Gro Intelligence – 分析来自多个来源（农作物预测、卫星图像、地形）的数万亿个数据点，以对独特的农产品进行预测。
• Climavision – 一种预测解决方案，可主动向企业更新可能影响销售和业务运营的天气事件。

人工智能在气候变化中的应用

可能推迟甚至缓解严峻局势需要快速做出努力，从立即应对危机到长期规划。 人工智能气候变化解决方案最适合于此，因为它们能够收集、构建和解释有关气候影响、排放等的大型复杂数据字段。 这最终将支持利益相关者采取知情和数据驱动的战略来解决碳排放问题并创建一个绿色社会。

气候建模

全球变暖专家长期以来一直利用气候模型来了解地球系统不同组成部分之间相互作用的复杂性，以便准确预测气候变化的潜在影响。 AI气候变化工具通过整合大量数据集并进行准确处理，有助于提高模型的效率和准确性。 此外，机器学习可用于在收集的数据集中查找人类研究人员可能看不到的模式。

能源效率

优化能源消耗和减少废物对于实现可持续发展至关重要。 为了解决这个问题，该行业正在试验一种人工智能驱动的智能电网管理系统，该系统可以有效地管理电力的产生、分配和消耗。

气候变化人工智能的这一部分可以帮助分析来自智能电表和传感器等多个来源的实时数据，以识别模式并准确预测能源需求。 结果？ 更好地优化能源资源配置，这不仅可以减少浪费，还可以确保供应满足需求。

另请阅读：构建碳中和能源管理系统

碳捕获

该方法涉及捕获能源和工业相关来源释放的二氧化碳排放，然后再将其释放到环境中。 主要目的是最大限度地减少环境中二氧化碳的排放，人工智能被用于优化这些碳捕获技术的操作和设计，使它们变得更具成本效益和效率。

灾害预报

气候科学家和气象学家正在利用人工智能来预测和消除与气候相关的自然灾害的影响。 借助技术，他们可以分析大量数据集，找到表明灾难即将发生的可能性的趋势，然后建立和部署预警系统，以最大程度地减少财产和生命损失。

生态系统追踪

衡量气候变化影响的一个关键部分是跟踪自然资源和生物多样性的变化。 人工智能在气候变化中的应用可以通过使用工具来处理来自无人机镜头、卫星图像和其他来源的大量数据。 自然资源保护主义者还可以利用机器学习算法来寻找土地覆盖和物种分布变化的模式。

快时尚

快时尚行业是气候危机的重要推动者，其二氧化碳排放量占全球的 10%。 考虑到其全球影响力和规模，时尚行业内不可持续的做法可能会对环境产生长期影响。 这就是人工智能气候变化解决方案发挥作用的地方。 机器学习和人工智能可以帮助优化供应链，减少浪费，促进可持续制造并跟踪资源消耗。

农业优化

农业是另一个排放量大的部门，其温室气体排放量占全球的 22%。 从小规模农民到大公司，整个行业都面临着水资源短缺、不可预测的天气事件和土地退化等问题。 应对气候变化的人工智能可以通过智能电网帮助实现这一目标。 这些电网可以有效平衡供需，实现可再生能源在能源系统中的整合，并降低对化石燃料的依赖。

甲烷检测

这种由农业、能源和垃圾填埋场释放的强效污染物是导致全球变暖的第二大因素，不断与二氧化碳争夺第一的位置。 公司正在将人工智能和气候变化结合起来，以帮助解释每天跟踪全球甲烷排放的大量卫星图像。

该技术与全国范围内日益关注的甲烷监测相一致，美国环境保护局和欧盟等机构也通过了专门的法规。

绿色科技矿业

从电动汽车到太阳能电池板，以气候为中心的解决方案需要大量的矿物质，如锂、钴和铜。 然而，目前的供应远远不能满足不断增长的需求。

为了应对这种情况，研究人员、政府和公司正在利用人工智能和气候变化来寻找关键矿物。 人们发现，存在大量关于地球表面之下的数据。 利用人工智能研究这些数据集不仅可以最大限度地减少不确定性，还可以节省数十亿美元用于寻找可盈利​​领域的资金。

另请阅读：人工智能、物联网和 AR/VR 技术如何帮助公司实现可持续发展目标

这些只是人工智能在气候变化中的表面应用和作用，整个范围虽然可以想象，但总体上包括五个要素：

• 收集并完成有关气候影响、排放等的复杂数据集
• 加强决策和规划
• 优化运营
• 支持集体生态系统
• 鼓励积极的气候活动

BCG 在将人工智能对气候变化的作用分类为一个框架方面做得非常出色。

现在我们已经了解了人工智能在气候变化方面的广泛应用，有些事情已经很清楚了。 该行业已做好技术干预的准备，导致对以气候为中心的智能工具的需求和疑问（例如如何开发气候GPT或CO2 AI等人工智能平台）的需求不断增加。

然而，这种来自技术的乐观情绪绝不意味着危险局势已得到控制。 在实现国家气候工作组设定的目标方面，人类和机构仍将在使努力重回正轨方面发挥最大作用。

继续讨论人工智能在气候变化方面的好处，让我们看一下一张信息图，其中列出了人工智能在气候变化方面的实际应用。

这将使您了解为将技术与事业相结合而采取的举措。

到目前为止，我们已经研究了人工智能在气候变化方面的好处，以及使用该技术将这些好处转化为变革者可以利用的现实的公司。 但这是否意味着我们忽略了人工智能系统运行所需的计算能力和电力？

OpenAI GPT-3 和 Meta 的 OPT 被发现排放超过 500 吨和 75 吨二氧化碳。 更糟糕的是，即使关注温室气体排放量，人工智能对气候危机的精确影响也是无法计算的。 这是因为人工智能有许多不同类型，例如发现研究数据趋势的人工智能和机器学习模型、帮助自动驾驶汽车避开障碍物的视觉程序或使聊天机器人能够自然地说话——训练和运行时都需要不同数量的计算能力。

另一个值得关注的角度是，如果这项技术在一方面有所帮助，那么它的建立也是为了赋予环境肇事者权力。 例如，2019年，微软宣布与埃克森美孚建立合作伙伴关系，并提到该公司将使用微软的云计算平台Azure。 这家石油巨头表示，通过这种依赖人工智能执行性能分析等某些任务的合作关系，它可以优化其采矿作业，并到 2025 年将石油产量增加 50,000 石油当量桶/日。

平衡这个等式最终取决于政策制定者、使用人工智能的公司以及构建人工智能开发服务的公司的责任。

Appinventiv 致力于让 AI 变得更环保

在 Appinventiv，我们认为自己是最注重碳中和的组织之一。 当我们构建应用程序时，我们会严格控制排放量，我们会泄漏到环境中。

在整个 SDLC 中，我们在增强人工智能和气候变化方面遵循的一些做法包括：

• 使用现有的大型生成模型
• 使用 TinyML 和微控制器等节能计算方法
• 微调生成模型
• 使用 ML CO2 影响计算器等工具来测量机器学习模型训练期间产生的二氧化碳水平。

对我们来说，人工智能软件开发方法始终围绕着如何充分利用现有模型。 迫使我们自己审视节能的局限性，最终推动我们走向新的、创造性的人工智能创新。

常见问题解答

问：人工智能如何帮助应对气候变化？

答：人工智能能否解决气候变化问题的答案在于如何解决。 以下是人工智能可以帮助应对气候变化的一些方法。 气候建模、能源效率、碳捕获、灾害预测、生态系统跟踪、快时尚、农业优化、甲烷检测和绿色技术采矿。

问：什么是绿色人工智能？

答：绿色人工智能是指使用较少数据和计算资源的算法开发。 因此，对能源密集型计算的需求降低，而不会对人工智能模型的效率产生任何重大影响。

问：企业如何降低AI模型的碳排放？

答：公司可以通过多种方式构建更环保的人工智能——

• 升级或微调现有模型。
• 使用耗能较少的计算方法。
• 设计可持续发展的 IT 架构。
• 监控能源消耗、硬件利用率和数据存储，以寻找提高能源效率的机会。