利用人工智慧的力量來應對氣候變遷

如果我們對待環境的方式沒有任何改變，到 2030 年，全球平均氣溫將上升至攝氏 1.5 度。 雖然這個數字看似微不足道，但其影響可能是災難性的，災難性熱浪、洪水、乾旱、農作物歉收和物種滅絕等事件變得非常普遍。

我們正面臨著最後的機會，所有工業化國家必須攜起手來，到 2030 年一半之前削減溫室氣體排放，然後在 2050 年代初期停止向大氣中排放二氧化碳。 即使推遲幾年，這個目標也將無法實現，未來將變得更加炎熱、危險。

這種情況正在慢慢脫離人類的控制，從而為採用人工智慧幹預氣候變遷提供了空間。

在本文中，我們將研究利用人工智慧應對氣候變遷的兩個面向——一個強調需要技術來解決氣候變遷問題，另一個則提出相反的觀點。 最終，我將讓你來決定將人工智慧應用於這項事業的迫切性。

首先第一件事。

為什麼您的企業應該關心氣候變遷？

在應對氣候變遷方面，一切照舊已經行不通了。 每個企業（包括您的企業）都應該考慮永續性，有幾個令人信服的理由。 讓我們看看排名靠前的。

1、顧客有要求。

研究公司 Proedge 發現，78% 的美國人願意為具有環境/永續/慈善效益的產品支付更高的價格。 媒體對環境議題的關注和公眾意識的增強極大地影響了消費者的購買習慣。 這導致了消費者更有可能從具有社會意識的公司購買產品。

2. 節省稅金或完全享受稅收減免。

聯邦政府提供多種稅收抵免，鼓勵企業投資再生能源，如地熱、太陽能和風能。 您的企業可能有資格獲得高達太陽能係統安裝成本 26% 的稅收抵免，使用容量為 0.5 千瓦或以上的燃料電池，以及安裝容量為 200 千瓦和以下。 其他好處包括：節能商業建築稅收減免和生質柴油所得稅抵免。

3.投資者對此充滿期待。

傾向於優先考慮永續發展的公司更有潛力吸引 ESG 驅動的基金和具有社會意識的投資者的投資。 《哈佛商業評論》的一項研究表明，注重永續發展的公司往往擁有更好的財務表現和更低的資本成本，從而吸引更多投資者。 研究還發現，ESG 表現出色的企業估值高出 20%。

4.它正在影響您的供應鏈

氣候變遷以兩種方式影響供應鏈：帶來持久的惡劣天氣事件，可能損壞設施、切斷資源並擾亂旅行。 它還導致海平面上升，而海平面上升被全球供應鏈高度利用，以至於氣候變遷每年對港口造成 76 億美元的損失。

諸如此類的原因鼓勵企業考慮技術，特別是人工智慧，以在其流程中實施氣候行動。 為此，一些人工智慧產品和新創公司已經進入市場，例如：

• ClimateAI – 一個企業氣候平台，幫助企業減少、監測和適應自然氣候風險
• Gro Intelligence – 分析來自多個來源（農作物預測、衛星影像、地形）的數萬億個資料點，以對獨特的農產品進行預測。
• Climavision – 預測解決方案，主動向企業更新可能影響銷售和業務營運的天氣事件。

人工智慧在氣候變遷的應用

可能推遲甚至緩解嚴峻局勢需要快速做出努力，從立即應對危機到長期規劃。 人工智慧氣候變遷解決方案最適合於此，因為它們能夠收集、建構和解釋有關氣候影響、排放等的大型複雜資料欄位。 這最終將支持利益相關者採取知情和數據驅動的策略來解決碳排放問題並創建一個綠色社會。

氣候建模

全球暖化專家長期以來一直利用氣候模型來了解地球系統不同組成部分之間相互作用的複雜性，以便準確預測氣候變遷的潛在影響。 AI氣候變遷工具透過整合大量資料集並進行準確處理，有助於提高模型的效率和準確性。 此外，機器學習可用於在收集的資料集中尋找人類研究人員可能看不到的模式。

能源效率

優化能源消耗和減少廢物對於實現永續發展至關重要。 為了解決這個問題，該產業正在試驗一種人工智慧驅動的智慧電網管理系統，該系統可以有效地管理電力的產生、分配和消耗。

氣候變遷人工智慧的這一部分可以幫助分析來自智慧電錶和感測器等多個來源的即時數據，以識別模式並準確預測能源需求。 結果？ 更好地優化能源資源配置，這不僅可以減少浪費，還可以確保供應滿足需求。

另請閱讀：建構碳中和能源管理系統

碳捕獲

該方法涉及捕獲能源和工業相關來源釋放的二氧化碳排放，然後將其釋放到環境中。 主要目的是最大限度地減少環境中二氧化碳的排放，人工智慧被用於優化這些碳捕獲技術的操作和設計，使它們更具成本效益和效率。

災害預報

氣候科學家和氣象學家正在利用人工智慧來預測和消除與氣候相關的自然災害的影響。 借助技術，他們可以分析大量資料集，找到表明災難即將發生的可能性的趨勢，然後建立和部署預警系統，以最大程度地減少財產和生命損失。

生態系統追蹤

衡量氣候變遷影響的關鍵部分是追蹤自然資源和生物多樣性的變化。 人工智慧在氣候變遷中的應用可以透過使用工具來處理來自無人機鏡頭、衛星圖像和其他來源的大量數據。 自然資源保護主義者還可以利用機器學習演算法來尋找土地覆蓋和物種分佈變化的模式。

快時尚

快時尚產業是氣候危機的重要推動者，其二氧化碳排放量佔全球的 10%。 考慮到其全球影響力和規模，時尚產業內不可持續的做法可能會對環境產生長期影響。 這就是人工智慧氣候變遷解決方案發揮作用的地方。 機器學習和人工智慧可以幫助優化供應鏈，減少浪費，促進永續製造並追蹤資源消耗。

農業優化

農業是另一個排放量大的部門，其溫室氣體排放量佔全球的 22%。 從小規模農民到大公司，整個產業都面臨水資源短缺、不可預測的天氣事件和土地退化等問題。 應對氣候變遷的人工智慧可以透過智慧電網幫助實現這一目標。 這些電網可以有效平衡供需，實現再生能源在能源系統中的整合，並降低對化石燃料的依賴。

甲烷檢測

這種由農業、能源和垃圾掩埋場釋放的強效污染物是導致全球暖化的第二大因素，不斷與二氧化碳爭奪第一的位置。 該公司正在將人工智慧和氣候變遷結合起來，以幫助解釋每天追蹤全球甲烷排放的大量衛星圖像。

該技術與全國日益關注的甲烷監測一致，美國環保署和歐盟等機構也通過了專門的法規。

綠色科技礦業

從電動車到太陽能板，以氣候為中心的解決方案需要大量的礦物質，如鋰、鈷和銅。 然而，目前的供應遠遠無法滿足不斷增長的需求。

為了應對這種情況，研究人員、政府和公司正在利用人工智慧和氣候變遷來尋找關鍵礦物。 人們發現，存在大量關於地球表面之下的數據。 利用人工智慧研究這些數據集不僅可以最大限度地減少不確定性，還可以節省數十億美元用於尋找可獲利領域的資金。

另請閱讀：人工智慧、物聯網和 AR/VR 技術如何幫助公司實現永續發展目標

這些只是人工智慧在氣候變遷中的表面應用和作用，整個範圍雖然可以想像，但總體上包括五個要素：

• 收集並完成有關氣候影響、排放等的複雜資料集
• 加強決策與規劃
• 優化營運
• 支持集體生態系統
• 鼓勵積極的氣候活動

BCG 在將人工智慧對氣候變遷的作用分類為一個框架方面做得非常出色。

現在我們已經了解了人工智慧在氣候變遷方面的廣泛應用，有些事情已經很清楚了。 該行業已做好技術幹預的準備，導致對以氣候為中心的智慧工具的需求和疑問（例如如何開發氣候GPT或CO2 AI等人工智慧平台）的需求不斷增加。

然而，這種來自技術的樂觀情緒絕不意味著危險局勢已得到控制。 在實現國家氣候工作小組設定的目標方面，人類和機構仍將在使努力重回正軌方面發揮最大作用。

繼續討論人工智慧在氣候變遷方面的好處，讓我們來看看資訊圖，其中列出了人工智慧在氣候變遷方面的實際應用。

這將使您了解為將科技與事業結合的舉措。

到目前為止，我們已經研究了人工智慧在氣候變遷方面的好處，以及使用該技術將這些好處轉化為變革者可以利用的現實的公司。 但這是否意味著我們忽略了人工智慧系統運作所需的運算能力和電力？

OpenAI GPT-3 和 Meta 的 OPT 被發現排放超過 500 噸和 75 噸二氧化碳。 更糟的是，即使關注溫室氣體排放量，人工智慧對氣候危機的精確影響也是無法計算的。 這是因為人工智慧有許多不同類型，例如發現研究資料趨勢的人工智慧和機器學習模型、幫助自動駕駛汽車避開障礙物的視覺程式或使聊天機器人能夠自然地說話——訓練和運行時都需要不同數量的計算能力。

另一個值得關注的角度是，如果這項技術在一方面有所幫助，那麼它的建立也是為了賦予環境肇事者權力。 例如，2019年，微軟宣布與埃克森美孚建立合作關係，並提到該公司將使用微軟的雲端運算平台Azure。 這家石油巨頭表示，透過這種依賴人工智慧執行性能分析等某些任務的合作關係，它可以優化其採礦作業，並在 2025 年將石油產量增加 50,000 石油當量桶/日。

平衡這個等式最終取決於政策制定者、使用人工智慧的公司以及建構人工智慧開發服務的公司的責任。

Appinventiv 致力於讓 AI 更環保

在 Appinventiv，我們認為自己是最注重碳中和的組織之一。 當我們建立應用程式時，我們會嚴格控制排放量，我們會洩漏到環境中。

在整個 SDLC 中，我們在增強人工智慧和氣候變遷方面遵循的一些做法包括：

• 使用現有的大型生成模型
• 使用 TinyML 和微控制器等節能運算方法
• 微調生成模型
• 使用 ML CO2 影響計算器等工具來測量機器學習模型訓練期間產生的二氧化碳水平。

對我們來說，人工智慧軟體開發方法始終圍繞著如何充分利用現有模型。 迫使我們自己審視節能的局限性，最終推動我們走向新的、創造性的人工智慧創新。

常見問題解答

Q：人工智慧如何幫助應對氣候變遷？

答：人工智慧能否解決氣候變遷問題的答案在於如何解決。 以下是人工智慧可以幫助應對氣候變遷的一些方法。 氣候建模、能源效率、碳捕獲、災害預測、生態系統追蹤、快時尚、農業優化、甲烷檢測和綠色技術採礦。

Q：什麼是綠色人工智慧？

答：綠色人工智慧是指使用較少數據和運算資源的演算法開發。 因此，對能源密集型運算的需求降低，而不會對人工智慧模型的效率產生任何重大影響。

Q：企業如何降低AI模型的碳排放？

答：公司可以透過多種方式建構更環保的人工智慧——

• 升級或微調現有模型。
• 使用耗能較少的計算方法。
• 設計永續發展的 IT 架構。
• 監控能源消耗、硬體利用率和資料存儲，以尋找提高能源效率的機會。