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利用人工智能应对气候变化

气候变化是真实的。人工智能 (AI) 已经在帮助扭转这一趋势方面发挥着重要作用。

4 月 22 日,拜登总统宣布美国的目标是到 2030 年将整个经济范围内的温室气体净污染比 2005 年的水平减少 50-52%,以迄今为止取得的进展为基础,并通过定位美国工人和工业来应对气候危机。

该计划中的其他基准包括美国到 2035 年创建无碳污染的电力部门,并在不迟于 2050 年实现净零排放经济。这一宣布对于应对气候危机和大步迈向复苏都是一件大事。大流行导致的经济放缓。

解决关键问题的可行解决方案

对国家基础设施运营至关重要的主要行业正在实施先进的人工智能解决方案来应对气候挑战;一些重要的例子包括:

人工智能正在智能电网中用于风能和太阳能等间歇性资源。人工智能可以增强需求和发电量预测,以改进规划,最大限度地减少备用发电量并最大程度地利用可用的可再生能源发电,减少浪费,同时确保为消费者提供稳定的电力供应。

当前的预测方法通常不准确且不可靠,因为可再生资源本质上是间歇性的,需求多变。人工智能擅长帮助实现按计划运行的目标,根据需要安排可再生能源和传统电源的最佳组合。这是因为人工智能可以考虑许多变量,然后提供及时的建议,支持不断变化的消费者需求,同时管理选择加入的需求响应程序,使用警报系统和/或关闭在高负载期间减少需求。

用于现场规划的人工智能正在提高运营效率,帮助能源行业更接近于实现净零目标、提高生产力和减少浪费。强化学习框架等人工智能应用可以支持碳捕获和封存、减少新井的钻探和向低碳能源过渡等举措。

示例包括确定枯竭油田的最佳二氧化碳注入候选者,为现有油田提供最佳规划,最小化钻井长度,甚至最大化新能源用例的顺序规划。AI 的诊断和预测功能还可以对投资组合中的所有油井提供 24/7 的专家式监督,从而降低产品风险、最大限度地减少停机时间并提高效率。

随着对明确制定的 ESG 政策的期望不断增长,投资公司正在实施用于金融和环境/社会/公司治理 (ESG) 投资的人工智能。人工智能可以通过摄取 ESG 知识、历史数据和最佳实践来支持 ESG 投资作为伪选股“顾问”,以增强传统的股票交易建议,同时强调以 ESG 为中心的公司和产品。

除了此类先进解决方案对效率的影响之外,人工智能软件还被用于支持行业专业人士更有效地评估和实现投资机会,并改善风险缓解。认知、“类人”推理模型可以通过改进对信贷组合质量的监控、提高对信贷和贷款候选人信息的可见性以及加强风险计算和承保,为金融专业人士提供支持。

创新驱动我们的未来

“2016 年和 2020 年是有记录以来最热的一年,”美国国家航空航天局 (NASA) 的一份情况说明书援引美国国家环境影响中心 (NOAA)的全球气候变化指标报告称。NASA 表示:“自 19 世纪后期以来,地球的平均表面温度上升了约 2.12 华氏度(1.18 摄氏度),这一变化主要是由于二氧化碳排放量增加和其他人类活动所致。”

鼓励主要行业数字化转型的技术创新前景广阔。采用、实施和利用 AI 软件公司的应用程序来应对气候变化,将为我们开辟通往更可持续、可再生的未来之路。

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