by nicole willing
這不僅僅是科幻小說**，今天有六個領域正在使用人工智慧來減少人類的碳排放，無論是在個人還是在廣泛的範圍內。
應對氣候變化是一項緊迫的挑戰，需要匯集各個領域的專家，實施解決方案以減輕最壞的影響。 人工智慧的快速採用可能會導致溫室氣體排放，因為需要電力**來為大規模資料中心的容量提供動力。 但人工智慧也在創造可能的解決方案，這些解決方案以前可能是理論上的。
波士頓諮詢集團 （BCG） 的一項調查發現，全球 87% 的公共和私營部門氣候和人工智慧領導者將高階分析和人工智慧視為應對氣候變化的有用工具。 此外，67%的私營部門受訪者表示，應該採取更多措施來支援人工智慧在應對氣候變化方面的應用。
人工智慧演算法和模型可以通過哪些方式幫助減少碳排放？
監測和**天氣趨勢
基於天氣資料訓練的人工智慧模型，如衛星資料影象、氣候模型和歷史天氣模型，在極端條件下以及氣候條件變化對不同地區的長期影響下可以變得越來越準確。 然後，他們可以提供決策工具，以確定有效的準備和響應。 這些模型還可以幫助識別風險因素並制定減輕風險因素的方法。
準確**有助於提供颶風、乾旱或洪水的早期預警，使**和社群能夠主動減少其影響。
例如，紐約市、紐約大學坦登工程學院、紐約市立大學和社群合作夥伴合作的 FloodNet 專案在紐約市洪水易發地區部署了開源感測器。 該專案使用深度化學習演算法來實時分析河流洪水的感測器資料和衛星影象。
在撒哈拉以南非洲，氣候變化預計將加劇乾旱和其他極端事件，聯合國機構正在蒲隆地、查德和蘇丹開展人工智慧驅動的IKI專案，這些專案基於流離失所熱點地區過去的環境變化**，以幫助社群適應氣候變化並準備人道主義援助。
在肯亞，根據全球氣象站和衛星的資料，Myanga移動應用程式幫助肯亞牧民管理牲畜並為乾旱做準備。
政策制定者可以使用人工智慧模型來確定和實施最有效的戰略，以減少排放，增強當地系統的彈性，並幫助公民適應不斷變化的條件。 他們還可以使用人工智慧來跟蹤這些政策在實施中的有效性。
智慧型電網管理
雲連線、人工智慧驅動的系統可以增強智慧型電網，以管理電力需求和滿足電力需求所需的發電量，從而減少超額排放。
機器習、資料分析和物聯網裝置使智慧型電網能夠管理複雜的發電、輸電和配電。
人工智慧建模可以幫助智慧型電網使用感測器、軟體和通訊網路為負載供電來管理間歇性和可變的可再生能源發電。 它還可以優化電池儲存系統的使用，以根據需要儲存和釋放多餘的能量。 增加風能、太陽能和水力發電在電網中的份額，可以減少對化石燃料發電的需求，從而減少碳排放。
先進的計量基礎設施、電壓和頻率調節、故障檢測和隔離，結合人工智慧資料分析，可以減少輸電過程中的能量損失，並減少在高需求期間執行的汙染調峰電廠的需求，從而提高能源效率。
在家庭和辦公室中使用人工智慧和智慧型電表可以通過監控功耗和分析來自供暖、通風和空調 （HVAC） 系統的大量資料來幫助規劃和排程，從而改善需求側管理。 人工智慧演算法可以優化建築物的能源使用和**，提高能源效率。 建築建模還可以幫助設計更節能的建築結構、布局和材料。
例如，為公司提供技術和能源服務的 Equans 使用 AI 建模來識別複雜資料集中的能源效率低下和排放來源，以優化工業流程和能源績效。
性維護
*性維護使用實時資料來確定執行裝置維護的最佳時間，並在故障發生之前發出警告，以防止意外停機。
人工智慧使用機器習演算法來分析歷史感測器資料並構建模型以識別正常操作，然後從實時資料中識別異常，以傳送即將發生的風險或故障的警報。 通過在裝置發生之前識別裝置的潛在問題，組織可以減少停機時間、優化維護計畫並提高能源效率。
在製造業中，這最大限度地減少了裝置故障並防止了汙染物的釋放，而在石油和天然氣行業，在需要時執行維護的故障率，而不是定期更換資產，可以減少過度燃燒。
火炬燃燒是故意燃燒天然氣以防止在維護和停電期間損壞基礎設施，據估計每年佔全球溫室氣體排放量的 5-10%。 人工智慧還可以檢測天然氣基礎設施中的甲烷洩漏，以便對其進行修補以限制釋放到大氣中的甲烷量。
例如，SparkCognition的SparkPredict軟體是一家總部位於美國的人工智慧解決方案提供商，它彙總歷史資料並建立模型，隨著時間的推移學習習以處理更多資料。 一家大型石油和天然氣生產商在其遠端控制中心部署了陸上 SparkPredict，以提供警報、10 分鐘診斷和提高運營可見性。
乙個特殊的警報發現，溫度感測器提供了乙個可以快速解決的故障值，以防止可能需要長達兩天的維護。
在可再生能源領域，人工智慧驅動的維護可以限制裝置故障並優化發電，從而減少對化石燃料發電的需求。
廢物和**管理
人工智慧驅動的系統可以通過分析廢物生產、收集和處置的歷史和實時資料來優化廢物管理，並**。
可以對交通狀況和垃圾箱的填充水平進行建模。 這可以幫助公司和市政當局優化其廢物管理系統，以減少浪費、提高費率、節省成本並減少收集車輛的碳排放。
機器習演算法可以分析資料，通過改善材料的分離來識別堆肥和減少垃圾填埋場廢物的機會。 在設施中，先進的機械人和人工智慧視覺系統可以比人工更有效地對材料進行分類，從而提高可以使用的材料的數量和質量。 這減少了管理垃圾填埋場廢物的排放，同時也提高了能力，以限制對新的碳密集型生產的需求。
例如，一家總部位於加拿大的廢物機械人公司將計算機視覺、深度化學 習 演算法和機械人技術整合到廢物處理過程中。 其高光譜相機技術能夠對材料進行詳細的分析和識別，從而實現精確的分揀和分離。 同時，其多感測器模型能夠準確識別材料的成分和特性，從而最大限度地利用最佳資源。
提高運輸效率
人工智慧系統可以優化交通管理和公共運輸路線，以提高燃油效率並減少碳排放。
人工智慧驅動的交通管理系統可以分析來自感測器、GPS 裝置、攝像頭等**的實時資料，以減少閒置車輛的擁堵和油耗。 AI 模型可以分析乘客需求，以優化公共汽車、火車和有軌電車的路線、時刻表和運力分配，從而提高燃油效率。
人工智慧還可以優化連鎖和物流運營的路線規劃，從而實現更高效的資源分配和更快的交付。
谷歌的“綠燈專案”旨在通過允許城市交通工程師使用人工智慧來優化十字路口的交通訊號燈，通過進行具有成本效益的基礎設施更新來減少汽車在紅燈處停車的次數，從而幫助改善交通狀況。 該項目的早期資料表明，可以減少30%的停車和10%的十字路口排放。
跟蹤空氣質素
世界各地城市的空氣汙染導致了嚴重的健康狀況，包括心臟和肺部疾病、產前併發症和癌症，增加了住院率。
人工智慧輔助的空氣質素監測可以通過系統加強智慧城市管理，幫助當局增加空氣汙染，並做出減少碳排放和改善公眾健康的決策。
解釋和**空氣汙染需要模擬天氣和化學的複雜數值模型。 人工智慧系統可以輕鬆處理這個問題，並分析感測器生成的資料和監測站的測量結果，以提供詳細資訊。
全球空氣環境監測系統（GEMS Air）由聯合國環境規劃署（UNEP）和IQAIR共同建立，是世界上最大的全球空氣質素資訊網路。 iQAIR 匯集了來自 140 多個國家/地區的 25,000 多個監測站的資料，並使用人工智慧實時洞察空氣質素影響，為健康保護措施提供資訊。
人工智慧系統可以自動分析發電廠的衛星影象，以定期更新碳排放情況。 他們還可以測量當地的基礎設施和電力消耗，以衡量發電廠的影響，包括燃氣發電廠，其可見排放量比燃煤發電廠少。 例如，碳跟蹤非營利性智囊團使用衛星影象、感測器和人工智慧來監測燃煤和天然氣工廠的排放，跟蹤空氣汙染**，並將這些資訊提供給公眾。
總結
人工智慧可以通過多種方式幫助減輕氣候變化的最壞影響，從趨勢和提供早期預警系統到優化能源生產、運輸系統和廢物管理以減少碳排放。
生成式 AI 模型的快速採用將有助於增加世界各地的公司和公司對這些 AI 驅動系統的部署。 這將提供比傳統資料系統更多的資料分析和見解，使人工智慧成為實現減排目標的寶貴工具。 （肖晨編譯）
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