


Die Kraft der künstlichen Intelligenz zur Eindämmung und Bewältigung des Klimawandels
Jeden Tag treffen wir alle in unseren Organisationen Entscheidungen, möglicherweise Hunderte davon – Entscheidungen, die die Nachhaltigkeit entweder erhöhen oder verringern. Welchen Lieferanten sollen wir wählen? Sind unsere Produkte aus grünem oder klarem Glas? Sollen wir das Treffen in London oder New York abhalten?
So wie KI die Entscheidungen verbessert, die Unternehmen treffen, um die finanzielle Leistung zu optimieren, Prozesse zu verbessern, Kundenbedürfnisse zu erfüllen und mehr, ist sie von entscheidender Bedeutung, um ihnen dabei zu helfen, dies zu erreichen Klimawandel Ziele sind entscheidend. Tatsächlich ist KI für die Bewältigung aller klimabezogenen Probleme von entscheidender Bedeutung, da sie große, komplexe Datensätze zu Emissionen und Klimaauswirkungen sammeln, vervollständigen und interpretieren kann.
BCG (Boston Consulting Group) hat kürzlich 1.000 globale Führungskräfte in den Bereichen KI und Klima befragt und uns so mehr Einblick in das Potenzial von KI sowie in die Hindernisse gegeben, die dem im Weg stehen. Die Umfrage ergab, dass 87 % der Befragten glauben, dass fortschrittliche Analysen und künstliche Intelligenz, kurz „KI“, nützliche Werkzeuge im heutigen Kampf gegen den Klimawandel sind, aber nur 43 % gaben an, dass sie einen Beitrag zu ihren eigenen visionären Bemühungen leisten Künstliche Intelligenz einzusetzen.
Ungefähr 87 % der Befragten der BCG-Umfrage hielten KI für ein nützliches Instrument im Kampf gegen den Klimawandel.
Sie glauben, dass der größte kommerzielle Wert künstlicher Intelligenz in der Reduzierung und Messung von Emissionen liegt. Tatsächlich können globale Führungskräfte künstliche Intelligenz auf viele verschiedene Arten nutzen, um ihre Ziele zu erreichen:
Mitigation. KI kann dabei helfen, Emissionen auf Makro- und Mikroebene zu messen, ihre Auswirkungen zu reduzieren und bestehende Emissionen aus der Atmosphäre zu entfernen. In unserer Arbeit stellen wir fest, dass KI dazu beitragen kann, die Treibhausgasemissionen um das Äquivalent von 5 bis 10 % des CO2-Fußabdrucks eines Unternehmens zu reduzieren, bzw. um 2,6 bis 5,3 Gigatonnen CO2-Äquivalent, wenn man es global ausweitet.
Es gibt einige spannende Beispiele dafür, dass Technologie diese Arbeit bereits erledigt. Climate TRACE (Tracking Real-time Atmospheric Carbon Emissions), ein von Al Gore unterstütztes Konsortium, nutzt Satellitenbilder und künstliche Intelligenz, um Emissionen zu messen. Blue Sky Analytics ist Mitglied von Climate TRACE und auf die Schätzung von Emissionen durch Brände spezialisiert. Pachama nutzt Satellitenbilder und künstliche Intelligenz, um den im Wald gespeicherten Kohlenstoff im Laufe der Zeit zu messen und zu überwachen und so hochwertige Kohlenstoffgutschriften zu identifizieren.
Die CO2-KI-Plattform von BCG hilft Unternehmen dabei, ihre Emissionen in großem Maßstab zu messen, zu simulieren, zu verfolgen und zu optimieren. Diese einsatzbereite Software kann in allen Branchen eingesetzt werden, einschließlich Öl und Gas, Biopharmazeutik, Automobilindustrie und Konsumgüter. Es misst nicht nur genau die Emissionen, die direkt durch die eigenen Aktivitäten eines Unternehmens verursacht werden (Scope 1 und 2), sondern quantifiziert auch die schwieriger zu messenden indirekten Emissionen, die durch die gesamte Wertschöpfungskette eines Unternehmens verursacht werden (Scope 3).
Anpassungsfähigkeit und Belastbarkeit. KI eignet sich auch 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 extreme Phänomene wie Hurrikane oder Dürren. Ein Beispiel dafür, wie künstliche Intelligenz und fortschrittliche Analysen Gemeinden dabei helfen können, sich an ein sich änderndes Klima anzupassen, ist ein Projekt in Südostasien. Durch die Kombination von Satellitendaten mit fortschrittlichen Überschwemmungsmodellen konnte das Team kritische Infrastrukturen wie Krankenhäuser und Feuchtgebiete identifizieren, die am stärksten von Überschwemmungen betroffen sind, und verstehen, wo strategisch platzierte künstliche Barrieren die größten Auswirkungen haben könnten.
KI kann auch beim Vulnerabilitäts- und Expositionsmanagement, der Überwachung aktueller Krisen, der Stärkung der Infrastruktur (z. B. durch intelligente Bewässerung), dem Schutz von Populationen durch die Vorhersage großräumiger Migrationsmuster und der Identifizierung und Zählung von zu schützenden biologischen Arten helfen Diversität.
Forschung, Finanzen und Bildung. KI kann auch zu einem Werkzeug zur Unterstützung der Klimaforschung und -modellierung werden, um das Ausmaß des Wandels zu verstehen und politische Entscheidungen zu treffen. Durch die Vorhersage von CO2-Preisen kann es eine Schlüsselrolle bei der Klimafinanzierung spielen. KI kann dazu beitragen, die Öffentlichkeit aufzuklären und das Verhalten durch personalisierte Tools zu beeinflussen, die den CO2-Fußabdruck schätzen oder Empfehlungen für klimafreundliche Einkäufe geben. Die Investition in diese KI-gesteuerten Grundlagen wird der Schlüssel zum Erfolg der Eindämmungs-, Anpassungs- und Resilienzbemühungen sein.
Die Hindernisse für künstliche Intelligenz überwinden
Es gibt so viele leistungsstarke Möglichkeiten für KI, in diesem Kampf einen Unterschied zu machen, aber was hält Unternehmen davon ab, es ernster zu nehmen? Was ist mit Land? verwenden? Während KI-Lösungen in einigen Bereichen bereits gut etabliert und für den breiten Einsatz bereit sind, sind die meisten vorhandenen Lösungen fragmentiert, möglicherweise nicht zugänglich und verfügen nicht über die Ressourcen für eine Skalierung. 78 % der Umfrageteilnehmer gaben an, dass die Hindernisse auf unzureichende KI-Expertise zurückzuführen seien, 77 % gaben an, dass die Verfügbarkeit begrenzt sei, und 67 % gaben an, dass es an Vertrauen in KI-bezogene Daten und Analysen mangele.
Etwa 78 % der Befragten der BCG-Umfrage gaben an, dass sie keinen Zugang zu ausreichender KI-Expertise und -Ressourcen haben. Quelle: Boston Consulting Group
Künstliche Intelligenz ist kein Allheilmittel, sondern eines von vielen Werkzeugen, die wir nutzen sollten, um diese globale Herausforderung anzugehen. Aber es kann uns helfen, einen intelligenteren, datengesteuerteren und schnelleren Weg einzuschlagen, weil wir keine Zeit zu verlieren haben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Kraft der künstlichen Intelligenz zur Eindämmung und Bewältigung des Klimawandels. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



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

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

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

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

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

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

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

Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
