


Wie kann KI uns bei der Vorbereitung auf die Klimaanpassung helfen?
- Es wird erwartet, dass der Klimawandel in den nächsten Jahrzehnten zu einem erheblichen Störfaktor für die Wirtschaft werden wird, wobei die potenziellen finanziellen Auswirkungen des Klimawandels allein auf die US-Wirtschaft auf Billionen Dollar geschätzt werden.
- Um sich an diese neue Realität anzupassen, müssen detailliertere Erkenntnisse zum Klima gewonnen werden, damit die Beteiligten einen stärker datengesteuerten Ansatz zur Klimaanpassung verfolgen können.
- Aufgrund des Umfangs dieser Daten und der Komplexität von Klimaphänomenen muss künstliche Intelligenz genutzt werden, um Frühwarnsysteme und Prognosemodelle zu unterstützen, die besser zugänglich sind und Reaktionszeiten optimieren.
Trotz Klimaschutzbemühungen, die globale Erwärmung unter 1,5°C zu halten, sagen viele Experten bis zur Jahrhundertwende eine globale Erwärmung von 3,5°C voraus. Diese sich erwärmende Welt bringt Überschwemmungen, Waldbrände und große Verluste an Menschenleben mit sich, wobei in den kommenden Jahrzehnten mit weiteren Schäden zu rechnen ist.
Daher ist es entscheidend, sich auf groß angelegte Klimaanpassung und Klimaschutz zu konzentrieren. Wir müssen unsere Fähigkeit stärken, uns an aktuelle und erwartete Klimaereignisse anzupassen, indem wir umsetzbare Klimaerkenntnisse als Grundlage für die Entscheidungsfindung nutzen. Der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) für die Klimamodellierungsfähigkeiten ist hierfür von grundlegender Bedeutung, aber wir sehen immer mehr KI-Innovationen, die sich auf den Klimaschutz konzentrieren, beispielsweise den Einsatz von KI zur Messung und Reduzierung von Emissionen. Diese Innovationslücke muss geschlossen und die Entwicklung verantwortungsvoller künstlicher Intelligenz muss beschleunigt werden, um umsetzbare Erkenntnisse zum Klima zu gewinnen.
Das bedeutet, dass Regierungen und Unternehmen ihren Ansatz zur Klimaanpassung grundlegend überdenken müssen. Künstliche Intelligenz ist von entscheidender Bedeutung, und eine aktuelle BCG-Umfrage unter mehr als 1.000 Führungskräften des öffentlichen und privaten Sektors ergab, dass 87 % KI als wichtiges Instrument zur Bekämpfung des Klimawandels betrachten.
So kann KI der Schlüssel zur Klimaanpassung sein:
Mit KI Klimaresilienz aufbauen
Ungefähr 3,3 bis 3,6 Milliarden Menschen weltweit leben in Gebieten mit einem hohen Risiko des Klimawandels, in Gebieten, in denen wir bereits sehen oder sehen werden Naturkatastrophen haben erheblich zugenommen und dürften mit der Verschärfung der Klimakrise noch zunehmen. Die diesjährigen extremen Wetterereignisse wie Dürren, Wirbelstürme, Waldbrände und Überschwemmungen haben uns gezeigt, dass die Anpassung unserer Gesellschaften an die Gefahren des Klimawandels eine gewaltige Aufgabe ist.
Bei der Modellierung extremer Wetterereignisse muss eine große Anzahl von Variablen einbezogen werden, und KI ist aufgrund ihrer Fähigkeit, große Datensätze zu sammeln, zu vervollständigen und zu analysieren, gut positioniert, um diese Komplexität zu modellieren. Es kann in Frühwarnsystemen und langfristigen Vorhersagemodellen lokaler Klimaereignisse eingesetzt werden und ermöglicht es den Beteiligten, einen stärker datengesteuerten Ansatz zur Klimaanpassung zu verfolgen.
Zum Beispiel zielt Destination Earth unter der Leitung der Europäischen Weltraumorganisation darauf ab, ein auf künstlicher Intelligenz basierendes Erdmodell zu erstellen, um Wechselwirkungen zwischen Klimaphänomenen wie Dürre und menschlicher Aktivität zu überwachen und vorherzusagen. Sobald es umgesetzt ist, werden globale politische Entscheidungsträger einen besseren Zugang zu Klimaerkenntnissen haben, um ihre Anpassungsbemühungen zu unterstützen.
Der Einsatz künstlicher Intelligenz zur Vorhersage und Prävention von Waldbränden ist ein weiteres großartiges Beispiel. Es ermöglicht die interaktive Kartierung von Hochrisikogebieten und kann die Brandentwicklung mithilfe von Brandausbreitungsalgorithmen nahezu in Echtzeit verfolgen, um eine optimale Ressourcenzuteilung und langfristige Strategien für eine nachhaltige Waldbewirtschaftung zu ermöglichen. Angesichts der weltweiten durchschnittlichen jährlichen Kosten von Waldbränden von etwa 50 Milliarden US-Dollar ist dies zu begrüßen, da KI die Bekämpfung von Waldbränden effizienter und kostengünstiger machen könnte. Um dies zu unterstützen, hat das Weltwirtschaftsforum FireAid ins Leben gerufen, das daran arbeitet, echte KI-Modelle zu entwickeln und diese in Ländern wie der Türkei zu testen.
Diese neuesten Entwicklungen bei der Nutzung künstlicher Intelligenz zur Klimaanpassung haben das Potenzial, Klimaerkenntnisse für alle Beteiligten zugänglicher zu machen. Etwas, das weltweit benötigt wird, insbesondere im globalen Süden, wo der Zugang zu Technologie geringer ist, ist auch dort, wo das Risiko am höchsten ist. Künstliche Intelligenz hat daher das Potenzial, das Missverhältnis zwischen Anpassungsbedarf und Technologieerwerb zu verringern. Um dies zu unterstützen, muss mehr getan werden, um den gleichberechtigten Zugang zu und die Beteiligung an der KI-Entwicklung zur Anpassung an den Klimawandel zu verbessern.
KI ermöglicht die Geschäftskontinuität angesichts des Klimarisikos
Der Klimawandel steht kurz davor, zu einem großen Störfaktor für die Wirtschaft zu werden, wobei die potenziellen finanziellen Auswirkungen des Klimawandels allein für die US-Wirtschaft auf Billionen Dollar geschätzt werden. Unternehmen werden in den kommenden Jahrzehnten mit erheblichen Lieferketten- und Produktionsunterbrechungen konfrontiert sein. Dennoch beziehen nur 33 % der Unternehmensführer Klimarisiken in ihre Geschäftsstrategie ein.
Künstliche Intelligenz kann eine wichtige Rolle bei der Vorhersage spielen, wo diese Betriebsunterbrechungen wahrscheinlich auftreten werden, und dabei die durch den Klimawandel verursachten betrieblichen Schwachstellen detailliert beschreiben. Durch die Extraktion komplexer Datenquellen in einem visuellen Risikodiagramm können Unternehmensleiter verstehen, wie sich die komplexe Dynamik des Klimawandels negativ auf Unternehmenswerte auswirken und Schocks besser standhalten kann.
Zum Beispiel nutzt Esri, ein führender Anbieter von Software für geografische Informationssysteme (GIS), digitale Zwillinge, um Klimarisiken zu modellieren. Ein digitaler Zwilling ist eine digitale Kopie eines Betriebs oder einer physischen Anlage. Durch die Nutzung von Daten und künstlicher Intelligenz können sie die Anfälligkeit kritischer Unternehmensressourcen, wie z. B. Überschwemmungsrisiken, nahezu in Echtzeit beurteilen. Dadurch können Schwachstellen bereits im Vorfeld behoben und verstärkt sowie vorbeugende Wartungsarbeiten durchgeführt werden.
Allerdings muss der Zugang von Unternehmen zu solchen KI-Tools genau wie bei KI zur staatlichen Anpassung an den Klimawandel evaluiert werden. Nur sehr wenige Organisationen nutzen die künstliche Intelligenz voll aus, um sich an den Klimawandel anzupassen. Um die Entwicklung dieser Anwendungen voranzutreiben und Zugang zu dieser Technologie zu erhalten, ist mehr internationale Zusammenarbeit erforderlich, damit alle relevanten Interessengruppen umsetzbare Erkenntnisse zur Klimaanpassung gewinnen können.
Der Weg in die Zukunft
Dies sind zwei aufkommende zentrale Themen, bei denen künstliche Intelligenz zur Klimaanpassung eingesetzt werden kann. Viele weitere vielversprechende Anwendungen entstehen und müssen beschleunigt werden, beispielsweise der Einsatz von KI zur Bewältigung von Klimarisiken in Finanzprodukten oder der Einsatz von KI für präventive humanitäre Hilfe.
Künstliche Intelligenz zur Anpassung an den Klimawandel steckt noch in den Kinderschuhen und viele Bemühungen nutzen fortschrittliche Datenanalysen. Um das wahre Potenzial der KI für die Klimaanpassung verantwortungsvoll zu nutzen, beispielsweise durch die Verwendung synthetischer Daten und prädiktiver Modelle, müssen wichtige Hindernisse gemeinsam angegangen werden.
Derzeit wird der weit verbreitete Einsatz von KI bei der Klimaanpassung durch Datenkompatibilität, Zugang zu bestehenden und neuen KI- und maschinellen Lernmodellen (ML), Zugang zu Rechenressourcen zum Ausführen dieser komplexen Modelle sowie Zugang zu umsetzbaren Erkenntnissen und Domänenbarrieren begrenzt wie technisches Fachwissen und Management-Know-how, um geeignete politische Entscheidungen zu treffen.
Glücklicherweise besteht international der Wille, an dieser Arbeit zusammenzuarbeiten und die Innovationslücke zu schließen, um den verantwortungsvollen Einsatz von KI zur Klimaanpassung in großem Maßstab zu beschleunigen und das Risiko einer Fehlanpassung zu verringern.
Zu diesem Zweck untersucht die Plattform für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen des Weltwirtschaftsforums, welche Rolle das Weltwirtschaftsforum bei der Beschleunigung des Einsatzes künstlicher Intelligenz zur Bekämpfung des Klimawandels spielen kann. Dies wird durch ein konsensbasiertes Governance-Framework, ein Toolkit und Best-Practice-Anwendungsfälle unterstützt. Es wird eine datengesteuerte KI-Roadmap und einen Klimamodellierungsansatz für Behörden des öffentlichen und privaten Sektors demonstriert, um die sozialen, wirtschaftlichen und ökologischen Auswirkungen des Klimawandels zu bewältigen.
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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

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

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

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
