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Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Kampf gegen den Klimawandel
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Künstliche Intelligenz ist für die Bekämpfung des Klimawandels von entscheidender Bedeutung

Apr 09, 2023 pm 03:11 PM
人工智能 数据 气候变化

Es ist unbestreitbar, dass der Klimawandel weltweit erhebliche Auswirkungen auf Umwelt, Gesellschaft, Politik und Wirtschaftssysteme haben wird. Daher sind die Eindämmung des Klimawandels und die Fähigkeit, sich an diesen Wandel anzupassen und sich davon zu erholen, von entscheidender Bedeutung. Dies ist von entscheidender Bedeutung für die Bemühungen, bis 2050 Netto-Null-Emissionen zu erreichen, sowie für die Bemühungen, die Folgen des Klimawandels zu bekämpfen und die durch ihn verursachten Schäden zu minimieren. In dieser kritischen Zeit bietet die Anwendung fortschrittlicher Analysemethoden und künstlicher Intelligenz (KI) auf die Klimaherausforderung einen entscheidenden Weg, um sinnvolle Veränderungen herbeizuführen.

Künstliche Intelligenz ist für die Bekämpfung des Klimawandels von entscheidender Bedeutung

BCG (Boston Consulting Group) Kürzlich wurde ein Bericht mit dem Titel „Wie künstliche Intelligenz zu einem leistungsstarken Werkzeug im Kampf gegen den Klimawandel werden kann“ veröffentlicht.

Eine Umfrage unter mehr als 1.000 Führungskräften mit Entscheidungsbefugnis über KI oder Klimaschutzmaßnahmen ergab, dass etwa 40 % der Unternehmen den Einsatz von KI bei ihren eigenen Bemühungen zur Verbesserung des Klimawandels in Betracht ziehen. Doch selbst unter diesen Experten herrscht weitgehend Einigkeit darüber, dass erhebliche Hindernisse für die weit verbreitete Einführung von KI bestehen bleiben: 78 % der Befragten gaben unzureichende KI-Expertise als Hindernis für ihren Einsatz von KI im Kampf gegen den Klimawandel an, und 77 % nannten die Verfügbarkeit künstlicher Intelligenz Intelligente Lösungen sind begrenzt und 67 % haben kein Vertrauen in KI-bezogene Daten und Analysen.

Hamid Maher, Geschäftsführer und Partner bei BCG und BCG GAMMA und Mitautor des Berichts, sagte: „KI verfügt über die einzigartige Fähigkeit, große, komplexe Datensätze zu sammeln, zu integrieren und zu interpretieren.“ kann den Interessenträgern helfen, einen fundierteren und datengesteuerten Ansatz zur Bekämpfung von CO2-Emissionen und zur Bekämpfung von Klimarisiken zu verfolgen. Allerdings sind die meisten bestehenden KI-bezogenen Klimalösungen fragmentiert und oft schwierig umzusetzen. Diese Mängel bestehen auch müssen verbessert werden.“

Ein Team von Datenwissenschaftlern und Experten für künstliche Intelligenz. Ihre Mission ist es, an den „unergründlichen“ Ort im Unternehmen vorzudringen – die Datenbank –, das Licht zurückzubringen – geschäftliche Erkenntnisse, und dem Unternehmen dabei zu helfen, neuen Geschäftswert zu schaffen.

Der Einsatz künstlicher Intelligenz im Kampf gegen den Klimawandel

Globale Führungskräfte können KI auf vielfältige Weise nutzen, um ihre Ziele zu erreichen:

# 🎜🎜# Emissionsminderung: Eine der wichtigsten Anwendungen künstlicher Intelligenz ist die Messung, Reduzierung und Eliminierung von Emissionen und Treibhausgaseffekten (THG). Mehr als 60 % der Führungskräfte im öffentlichen und privaten Sektor glauben, dass die Reduzierung und Messung von Emissionen den größten Geschäftswert für ihre Organisationen darstellt. BCG gab an, dass bei globaler Anwendung künstlicher Intelligenz die Treibhausgasemissionen um 5 bis 10 % reduziert werden könnten, was einer Reduzierung der Kohlendioxidemissionen um 260 bis 5,3 Milliarden Tonnen entspricht.

Bewältigungsfähigkeit: Die Anpassung an den Klimawandel ist eine entscheidende Aufgabe für politische Entscheidungsträger und die Öffentlichkeit, da sie das Bewusstsein für langfristige Klimatrends und extreme Wetterbedingungen stärkt Ereignisse. Künstliche Intelligenz eignet sich gut zur Vorhersage klimabedingter Katastrophen, sei es durch die Verbesserung langfristiger Vorhersagen lokaler Ereignisse wie dem Anstieg des Meeresspiegels oder durch die Verbesserung von Frühwarnsystemen für Extremphänomene wie Hurrikane oder Dürren.

Soziales Bewusstsein verbessern: Künstliche Intelligenz kann zur Unterstützung von Forschungs- und Bildungsbemühungen zum Klimawandel eingesetzt werden, indem sie Stakeholdern hilft, die damit verbundenen Risiken und Auswirkungen zu verstehen, und sie ermutigt, ihre Erkenntnisse zu teilen erlerntes Wissen kennen. Diese Bemühungen unterstützen und erweitern laufende Eindämmungs-, Anpassungs- und Wiederherstellungsbemühungen.

Erfordert volle Unterstützung

Künstliche Intelligenz hat viele wichtige Einsatzmöglichkeiten im Bereich des Klimawandels, aber jede erfolgreiche KI-Lösung muss benutzerfreundlich und leicht zugänglich sein. Es muss den Nutzern greifbare Vorteile bieten und klare Empfehlungen geben, die einfach umzusetzen sind. Daher benötigen KI-Lösungen eine sinnvollere Unterstützung, einschließlich des Zugangs zu Kapitalinvestitionen, politischen Entscheidungsträgern und geschulten Praktikern.

„KI ist ein vielversprechender Beitrag zur Lösung der Klimakrise, aber KI allein reicht nicht aus. Sie hängt von der Bereitschaft der politischen Entscheidungsträger ab, zu handeln und die notwendigen Veränderungen vorzunehmen, was teilweise durch KI unterstützt wird.“ und andere neue Technologien“, sagte Damien Gromier, Gründer von AI for the Planet und Mitautor des Berichts.

AI for the Planet lädt alle interessierten Parteien ein, sich an seinen Lösungen zu beteiligen, einschließlich aktiver Beteiligung in jeder Phase und aus jedem Sektor, ob privat, öffentlich, akademische oder gemeinnützige Institutionen.


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Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

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Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

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