氣候變化是當今地球面臨的最重要的危機。最近，來自世界各地的數(shù)百萬人走上街頭，要求政府采取緊急行動，以幫助控制持續(xù)的災(zāi)難并扭轉(zhuǎn)氣候變化的負面影響。我們將需要調(diào)動我們的所有資源，包括人工智能，以保護我們的星球免遭危險。

機器學習和人工智能領(lǐng)域的一些最重要的思想家最近發(fā)表了一項研究，他們概述了13個關(guān)鍵領(lǐng)域，在這些領(lǐng)域中，機器學習可以用來減輕氣候變化的不利影響。他們提出的建議分為三大類：高杠桿解決方案(在其中機器學習可以產(chǎn)生顯著影響)，長期解決方案(至少需要幾十年才能獲得回報)以及高風險追求(技術(shù)在這種情況下)要么還不夠成熟，要么我們不夠了解有效地預測后果。

改善對電力需求的預測

–為了以更有效的方式部署可再生能源，公用事業(yè)公司必須能夠更好地實時和長期預測能源需求。已經(jīng)有很多算法可以預測能源需求，我們可以通過考慮氣候模式，當?shù)靥鞖夂图彝ツ茉词褂们闆r來進一步完善它們。通過使算法更易于理解，我們可以極大地協(xié)助公用事業(yè)運營商解釋輸出并使用結(jié)果來安排何時切換到電網(wǎng)中的可再生能源。

設(shè)計節(jié)能建筑物

–智能設(shè)計的控制系統(tǒng)可以大大降低建筑物的能耗?？梢詫λ鼈冞M行編程，以適應(yīng)建筑物的占用，天氣預報以及其他各種環(huán)境條件，以便居民可以在室內(nèi)調(diào)節(jié)制冷，供暖，照明和通風的需求。如果低碳電力不足，智能建筑還可以與電網(wǎng)直接通信并減少用電量。

幫助擴大精準農(nóng)業(yè)的規(guī)模

–目前，單一種植在農(nóng)業(yè)實踐中占主導地位。它指的是在廣闊地區(qū)種植一種農(nóng)作物的做法。對于農(nóng)民來說，采用這種方法很容易，因為他們可以部署拖拉機和自動化工具來管理田間的保養(yǎng)。但是，隨著時間的推移，它會減少土壤中的養(yǎng)分含量并阻礙生產(chǎn)力。因此，農(nóng)民不得不嚴重依賴產(chǎn)生一氧化二氮的氮肥，這是最有力的溫室氣體之一。通過部署使用基于機器學習的軟件的機器人，農(nóng)民可以更有效地管理多種農(nóng)作物，而AI算法可以幫助預測要種植的農(nóng)作物的正確混合物，從而再生土壤健康并減少肥料的使用。

改善對森林砍伐活動的跟蹤

–森林砍伐是溫室氣體排放的主要因素。但是，防止砍伐森林是一項費力的地面手工過程。衛(wèi)星圖像與計算機視覺技術(shù)的結(jié)合可以幫助我們更有效地大規(guī)模掃描綠色覆蓋層的損失。如果將傳感器策略性地種植在地面上，則可以將其與算法結(jié)合使用以檢測斧頭和鏈鋸的聲音。這將極大地幫助執(zhí)法人員發(fā)現(xiàn)并制止非法毀林活動。