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新二皇冠最新手机登录(www.9cx.net):天气转变是我们这个星球面临的最大挑战,人工智能能做些什么?

约稿员 科技 2021-06-28 18 0

万利逆熵网

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天气转变是我们这个星球面临的最大挑战。

已往几十年,南极冰川的质量发生了伟大转变。基于卫星数据研究解释,2002年至2020年间,南极洲每年平均削减1490亿公吨冰,加剧了全球海平面上升。

橙色和红色阴影示意冰量削减的区域,而浅蓝色阴影示意冰量增添的区域,白色示意自 2002 年以来冰量转变很小或没有转变的区域。虽然南极东部区域冰川质量略有增进,然则远不及西南极冰川(深红色)的大量冰块损失

来自天下各国的 1,300 名自力科学专家组成的天气转变专门委员会总结:在已往的150年中,我们现代文明所依赖的工业流动已将大气中的二氧化碳水平从280%提高到416%。在已往50年中,人类发生的温室气体(如二氧化碳、甲烷和一氧化二氮)造成地球温度升高的可能性跨越95%。

该图说明晰全球地表温度相对于 1951-1980 年平均温度的转变,2020 年与 2016 年是有纪录以来最热的年份(泉源:美国宇航局戈达德太空研究所)

自工业化以来,人类流动使地球的全球平均温度升高了约1摄氏度(1.8 华氏度),现在这个数字每十年增添0.2摄氏度(0.36 华氏度)。当前的大部门变暖正在以人类几千年中亘古未有的速率生长。

倘若全球气温升高明过2 C,将损坏全球天气的稳固。团结国已经忠告,2021年是我们在应对全球变暖斗争中做出重大改变的最后时机。

克日,斯坦福大学的两个关于能源/天气人工智能研究项目获得了120万美元的资助。斯坦福大学以人为本研究中央(HAI)主任李飞飞说,“我们信托,人工智能有能力给我们这个时代面临的最大挑战一些辅助,天气和能源无疑是地球上最紧迫的问题之首。能够支持 Precourt Institute for Energy 的 Precourt Pioneering Projects 拨款奖,我们真的很喜悦。”

斯坦福大学以人为本AI研究院团结主任李飞飞

那么,人工智能到底可为天气转变做些什么?

人工智能辅助更好领会天气转变

从全球天气建模到小我私人天气预告,一切都依赖于大量变量,而这对于人类大脑来说是不能能自力完成的。例如展望极端天气事宜、重修已往的天气条件或天气转变,剖析降水对社会经济影响,AI可以辅助决议者实时接纳行动并拯救生命。

天气是影响企业业绩颠簸的最主要的外部因素,仅在美国,每年由于天气就造成近5000亿美元的经济损失。

三年前IBM和The Weather Company互助,确立了天下上最先进的天气展望引擎 ――一个物联网机械学习平台,可以从数十亿个数据点“动态”学习,以准确展望未来的天气。

这个平台可为数百万消费者和 3,500多家企业提供准确、个性化和可操作的天气数据和剖析;天天提供约 260 亿次展望,每15分钟笼罩全球22亿个地址;天天处置来自全球种种泉源的400 TB数据。

算法不仅在展望天气转变方面能显示很好,还可展望气温上升及推荐决议,剖析我们接纳的措施与全球气温上升速率之间的关系。

来自日本京都京都大学实地科学教育与研究中央团队将已往30年的全球月度温度提供应神经网络,而不是接纳传统的凭证物理定律(符号推理)编写庞大的模子。在没有任何其他数据的情形下,神经网络乐成展望了未来10年的暖度升降,准确率高达97%

人工智能还可以辅助领会天气转变的缘故原由。例如,它可以基于卫星图像,检测和绘制主要的CO 2 讲述,通过律例削减排放源。

优化现有系统,削减CO 2排放

AI可以辅助我们优化现有系统来削减CO 2排放,已普遍应用于电力系统、交通、修建和都会、农业……

例如,在电力系统中,全球CO 2排放量的1/4来自于此,AI通过使用卫星数据监测燃煤电厂的排放,可更好地领会空气污染的泉源。Carbon Tracker智库设计剖析4000到5000个发电厂的排放量,确立最大的数据库并将其公然。这可以辅助我们在解决碳排放和削减空气污染方面拥有全球视野。它还将核核对应碳排放认真的公司,并实行排放价钱。

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不仅云云,AI还可辅助治理能源消耗。

数据显示,全球的数据中央/云盘算消耗了全球6%的电力(跨越印度),并发生了全球4%的二氧化碳排放量

例如,谷歌数据中央消耗了全球3%的能源消耗。DeepMind通过一个机械学习系统来优化数据治理,凭证之前的数据学习,不停对所有仪表和阀门举行优化设置,最后将能耗降低了40%!

微软则找到了另一个解决方案:自给自足的水下数据中央。在人工智能的支持下,它们由海洋冷却并由海浪能提供动力。想象一下,若是所有行业都实行类似的系统,可以阻止若干CO 2排放量?

人工智能赋能可连续产物和手艺

除了优化现有系统,人工智能还可以协助设计新的可连续产物和手艺,阻止甚至逆转CO 2排放。

在设计可连续产物时,必须思量大量因素,例如原质料的足够性、特征、律例、报废选择、价钱……人类甚至无法想象所有的可能性。

机械学习可以整合所有因素,检查所有可能的质料和设置,并提出最佳组合。通过这种方式,AirBus公司设计了一种新的3D可打印飞机部件,不仅比以前更轻,还削减了航行时CO2排放量,而且使用的原质料更少。

AirBus团队

另外,机械学习在设计长寿命和更高能量存储容量电池方面,也是一个很主要很有前途的工具;它还可以加速核聚变反映堆的研究,成为一种平安、无碳的电力生产替换方案(具有大量可调参数)。

若是我们有更大的梦想,为深度学习算法提供关于我们宇宙的准确数据,也许AI可以辅助我们更好地明白宇宙,将太空旅行带到一个完全差其余维度,甚至不再需要改变地球上的天气。

三十年前,我们甚至无法想象互联网将若何改变我们的生涯,人工智能或许也可以改善人类的未来。

固然,天气危急带来的挑战也可能是科技企业家的时机。

写在最后

本文列出的所有解决方案都不是应对天气转变的“灵丹妙药”,它需要国际“智慧”互助。这些例子只是人工智能若何改善天气并辅助我们过渡到可连续的、绿色的,但也许也是难以想象的未来的冰山一角。

虽然人工智能可以成为辅助人类延续我们种族的最主要工具之一,但我们更需要的是天气专家、人工智能专家、企业家和 *** 之间的互助,行使我们的整体知识来实现这一目的。

地球是我们配合和唯一的家园,熟悉到天气转变严重并为之起劲是每一个生涯在这个星球上的人的责任和义务。

眼下,比天气危急更大的危急是人们对天气转变的“未知”,AI商业周刊撰写此文,也希望在叫醒人们认知上孝顺一点点气力。我们缔造了一个智能时代,生怕不得不依赖智能改善天下。

References:

https://www.ipcc.ch/site/assets/uploads/2018/02/ipcc_wg3_ar5_summary-for-policymakers.pdf

https://plana.earth/academy/ai-climate-change/

https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2019.00032/full

https://www.climatechange.ai/summaries

https://www.nationalgeographic.com/environment/global-warming/pollution/

https://plana.earth/academy/datacenters-environmental-threat-or-chance-of-a-sustainable-future/

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