Rumah Peranti teknologi AI Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim

Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim

Apr 12, 2023 pm 07:43 PM
AI kewangan perubahan iklim

Setiap hari, kita semua dalam organisasi kita membuat keputusan, berpotensi beratus-ratus keputusan—keputusan yang sama ada meningkatkan atau mengurangkan kemampanan. Pembekal mana yang patut kita pilih? Adakah produk kami diperbuat daripada kaca hijau atau kaca jernih? Patutkah kita mengadakan mesyuarat di London atau New York?

Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim

Sama seperti AI menambah baik keputusan yang dibuat oleh organisasi untuk mengoptimumkan prestasi kewangan, menambah baik proses, memenuhi keperluan pelanggan dan banyak lagi, ia akan menjadi kritikal dalam membantu mereka mencapai matlamat iklim mereka. Malah, kerana ia boleh mengumpul, melengkapkan dan mentafsir set data yang besar dan kompleks mengenai pelepasan dan kesan iklim, AI adalah penting untuk membantu mengurus semua isu berkaitan iklim.

BCG (Boston Consulting Group) baru-baru ini telah menjalankan tinjauan terhadap 1,000 pemimpin global dalam bidang kecerdasan buatan dan iklim, membolehkan kami mengetahui lebih lanjut tentang potensi kecerdasan buatan, dan halangan dalam perjalanan ke hadapan. Tinjauan mendapati bahawa 87% responden percaya analitik lanjutan dan kecerdasan buatan, atau singkatannya "AI", adalah alat yang berguna dalam usaha memerangi perubahan iklim hari ini, tetapi hanya 43% mengatakan mereka mempunyai persamaan dalam usaha perubahan iklim mereka sendiri. untuk menggunakan kecerdasan buatan dalam.

Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim

Kira-kira 87% responden kepada tinjauan BCG mendapati AI sebagai alat yang berguna dalam memerangi perubahan iklim.

Mereka percaya bahawa nilai komersial terbesar kecerdasan buatan terletak pada mengurangkan dan mengukur pelepasan. Malah, pemimpin global boleh menggunakan kecerdasan buatan dalam pelbagai cara untuk mencapai matlamat mereka:

Mitigasi. AI boleh membantu mengukur pelepasan pada tahap makro dan mikro, mengurangkan kesannya dan mengeluarkan pelepasan sedia ada dari atmosfera. Dalam kerja kami, kami mendapati bahawa AI boleh membantu mengurangkan pelepasan gas rumah hijau bersamaan 5% hingga 10% daripada jejak karbon organisasi, dan 2.6 hingga 5.3 gigaton setara CO2 jika ditingkatkan secara global.

Terdapat beberapa contoh menarik tentang teknologi yang sudah melakukan kerja ini. Climate TRACE (Menjejak Pelepasan Karbon Atmosfera Masa Nyata), sebuah konsortium yang disokong oleh Al Gore, menggunakan imejan satelit dan kecerdasan buatan untuk mengukur pelepasan. Blue Sky Analytics ialah ahli Climate TRACE dan pakar dalam menganggarkan pelepasan daripada kebakaran. Pachama menggunakan imejan satelit dan kecerdasan buatan untuk mengukur dan memantau karbon yang disimpan dalam hutan dari semasa ke semasa, mengenal pasti kredit karbon berkualiti tinggi.

Platform AI CO2 BCG membantu organisasi mengukur, mensimulasikan, menjejak dan mengoptimumkan pelepasan mereka pada skala. Perisian sedia untuk digunakan ini boleh digunakan di semua industri, termasuk minyak dan gas, biofarmaseutikal, automotif dan produk pengguna. Ia bukan sahaja mengukur dengan tepat pelepasan yang dihasilkan secara langsung oleh aktiviti syarikat sendiri (Skop 1 dan 2), tetapi juga mengukur pelepasan tidak langsung yang lebih sukar diukur yang dihasilkan oleh keseluruhan rantaian nilai syarikat (Skop 3).

Kebolehsuaian dan daya tahan. AI juga sangat sesuai untuk membantu meramalkan bencana berkaitan iklim, sama ada dengan menambah baik ramalan jangka panjang kejadian setempat seperti kenaikan paras laut, atau dengan menaik taraf sistem amaran awal untuk fenomena ekstrem seperti taufan atau kemarau. Satu contoh bagaimana kecerdasan buatan dan analitik lanjutan boleh membantu komuniti menyesuaikan diri dengan iklim yang berubah-ubah ialah projek di Asia Tenggara. Dengan menggabungkan data satelit dengan model banjir termaju, pasukan itu dapat mengenal pasti infrastruktur kritikal seperti hospital dan tanah lembap yang paling terdedah kepada banjir, dan memahami tempat halangan buatan yang diletakkan secara strategik boleh memberi impak yang paling besar.

AI juga boleh membantu dengan pengurusan kelemahan dan pendedahan, memantau krisis semasa, mengukuhkan infrastruktur (cth. melalui pengairan pintar), melindungi populasi dengan meramalkan corak migrasi berskala besar dan melindungi dengan mengenal pasti dan mengira Kepelbagaian Biologi spesies.

Penyelidikan, Kewangan dan Pendidikan. AI juga boleh menjadi alat untuk menyokong penyelidikan dan pemodelan iklim untuk memahami skala perubahan dan memaklumkan keputusan dasar. Dengan meramalkan harga karbon, ia boleh memainkan peranan penting dalam kewangan iklim. AI boleh membantu mendidik orang ramai dan mempengaruhi tingkah laku melalui alat diperibadikan yang menganggarkan jejak karbon atau membuat cadangan untuk pembelian mesra iklim. Melabur dalam asas dipacu AI ini akan menjadi kunci kepada kejayaan usaha mitigasi dan penyesuaian serta daya tahan.

Mengatasi Halangan AI

Terdapat begitu banyak peluang hebat untuk AI untuk membuat perubahan dalam perjuangan ini, tetapi apakah yang menghalang organisasi daripada memanfaatkannya lebih banyak? Walaupun penyelesaian AI sudah mantap dan sedia untuk digunakan secara meluas di sesetengah kawasan, kebanyakan penyelesaian sedia ada berpecah-belah, mungkin tidak boleh diakses dan kekurangan sumber untuk skala. Dalam kalangan responden tinjauan, 78% mengatakan halangan adalah disebabkan oleh kepakaran AI yang tidak mencukupi, 77% melaporkan ketersediaan terhad, dan 67% melaporkan kekurangan keyakinan terhadap data dan analitik berkaitan AI.

Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim

Kira-kira 78% responden kepada tinjauan BCG berkata mereka tidak mempunyai akses kepada kepakaran dan sumber AI yang mencukupi. Sumber: Kumpulan Perunding Boston

Kecerdasan buatan bukanlah ubat mujarab, ia adalah salah satu daripada banyak alat yang patut kita gunakan untuk menangani cabaran global ini. Tetapi ia boleh membantu kita mendapatkan laluan yang lebih bijak, lebih dipacu data, lebih pantas kerana kita tidak mempunyai masa untuk dibazirkan.

Atas ialah kandungan terperinci Kuasa kecerdasan buatan untuk membantu mengurangkan dan mengurus perubahan iklim. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator

AI Hentai Generator

Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

R.E.P.O. Kristal tenaga dijelaskan dan apa yang mereka lakukan (kristal kuning)
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Tetapan grafik terbaik
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
R.E.P.O. Cara Memperbaiki Audio Jika anda tidak dapat mendengar sesiapa
3 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌
WWE 2K25: Cara Membuka Segala -galanya Di Myrise
4 minggu yang lalu By 尊渡假赌尊渡假赌尊渡假赌

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Bytedance Cutting melancarkan keahlian super SVIP: 499 yuan untuk langganan tahunan berterusan, menyediakan pelbagai fungsi AI Jun 28, 2024 am 03:51 AM

Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Pembantu pengekodan AI yang ditambah konteks menggunakan Rag dan Sem-Rag Jun 10, 2024 am 11:08 AM

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Bolehkah penalaan halus benar-benar membolehkan LLM mempelajari perkara baharu: memperkenalkan pengetahuan baharu boleh menjadikan model menghasilkan lebih banyak halusinasi Jun 11, 2024 pm 03:57 PM

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Tujuh Soalan Temuduga Teknikal GenAI & LLM yang Cool Jun 07, 2024 am 10:06 AM

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Untuk menyediakan tanda aras dan sistem penilaian menjawab soalan saintifik dan kompleks baharu untuk model besar, UNSW, Argonne, University of Chicago dan institusi lain bersama-sama melancarkan rangka kerja SciQAG Jul 25, 2024 am 06:42 AM

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Lima sekolah pembelajaran mesin yang anda tidak tahu Jun 05, 2024 pm 08:51 PM

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Prestasi SOTA, kaedah AI ramalan pertalian protein-ligan pelbagai mod Xiamen, menggabungkan maklumat permukaan molekul buat kali pertama Jul 17, 2024 pm 06:37 PM

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Meletakkan pasaran seperti AI, GlobalFoundries memperoleh teknologi gallium nitrida Tagore Technology dan pasukan berkaitan Jul 15, 2024 pm 12:21 PM

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G

See all articles