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使用人工智慧來建立氣候適應力
面對氣候風險,人工智慧可實現業務連續性
未來之路
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AI如何幫助我們為氣候調適做準備?

Apr 12, 2023 pm 03:22 PM
人工智慧

AI如何幫助我們為氣候調適做準備?

  • #在接下來的幾十年裡,氣候變遷有望成為主要的商業破壞者,據估計,氣候變遷對美國經濟的潛在財務影響將達到數兆美元。
  • 為了適應這個新現實,需要產生更細化的氣候洞察力,以使利害關係人能夠採取更數據驅動的氣候適應方法。
  • 由於這些數據的規模以及氣候現象的複雜性,必須利用人工智慧來支援更易於存取並優化反應時間的預警系統和預測模型。

儘管氣候減緩努力將全球暖化控制在 1.5°C 以下,但許多專家預計到下個世紀之交全球將暖化 3.5°C 。這個不斷變暖的世界帶來了洪水和野火並造成大量生命的損失,預計未來幾十年還會有更多的破壞。

因此,關注大規模氣候調適和減緩氣候變遷至關重要。我們必須加強我們適應當前和預期氣候事件的能力,利用可操作的氣候洞察力為決策提供資訊。將人工智慧 (AI) 用於其氣候建模能力是這一點的基礎,但我們看到更多專注於氣候緩解的人工智慧創新,例如利用人工智慧來衡量和減少排放。需要解決這一創新差距,並且必須加快負責任的人工智慧的發展,以獲得可操作的氣候洞察力。

這意味著政府和企業必須從根本上重新考慮他們的氣候適應方法。人工智慧是其中的關鍵,BCG 最近對 1,000 多名公共和私營部門的高階主管進行了一項調查,發現 87% 的人將人工智慧視為應對氣候變遷的重要工具。

以下是人工智慧如何成為氣候調適的關鍵:

使用人工智慧來建立氣候適應力

全球約有330至36 億人生活在氣候變遷高風險地區,這些地區我們已經看到或將看到自然災害顯著增加,而且隨著氣候危機的加劇,這種情況可能會增加。今年的極端天氣事件,如乾旱、颶風、野火和洪水,向我們表明,使我們的社會適應氣候變遷的危險是一項艱鉅的任務。

在對極端天氣事件進行建模時,必須包含大量變量,並且 AI 能夠很好地為這種複雜性建模,因為它能夠收集、完成和分析大型資料集。它可用於早期預警系統和當地氣候事件的長期預測建模,使利害關係人能夠採取更數據驅動的氣候調適方法。

例如,由歐洲太空總署領導的Destination Earth旨在創建一個基於人工智慧的地球模型,以監測和預測氣候現象之間的相互作用,例如乾旱和人類活動。一旦到位,全球決策者將更多地獲得氣候洞察力,為他們的調適工作提供資訊。

利用人工智慧進行野火預測和預防是另一個很好的例子。它可以對高風險區域進行互動式繪圖,並可以透過​​火勢蔓延演算法近乎即時地追蹤火災的發展,從而為永續森林管理的最佳資源分配和長期策略提供資訊。由於野火的全球平均年成本約為500 億美元,這應該受到歡迎,因為人工智慧可以使撲滅野火的效率和成本效益更高。為了支持這一點,世界經濟論壇已經啟動了 FireAid,它正在努力建立真正的人工智慧模型並在土耳其等國家進行試點。

這些利用人工智慧進行氣候調適的最新發展有可能使所有利害關係人更容易獲得氣候洞察力。全球需要的東西,尤其是在技術訪問較少的全球南方,同時也是風險最高的地區。因此,人工智慧有可能減少適應需求和技術取得之間的不匹配。為了支持這一點,必須採取更多措施來加強公平取得和參與人工智慧開發以適應氣候變遷。

面對氣候風險,人工智慧可實現業務連續性

氣候變遷有望成為主要的商業破壞因素,據估計,僅對美國經濟而言,氣候變遷的潛在財務影響就達數萬億美元。未來幾十年,企業將面臨主要的供應鏈和生產中斷。儘管如此,只有 33% 的商業領袖將氣候風險納入其商業策略。

人工智慧可以在預測這些業務中斷可能發生的位置、詳細說明氣候變遷導致的營運漏洞方面發揮重要作用。透過在視覺化風險圖中提取複雜的資料來源,企業領導者可以了解氣候變遷的複雜動態如何對企業資產產生負面影響並更好地抵禦衝擊。

例如,#Esri是地理資訊系統 (GIS) 軟體的領導者,正在利用數位雙胞胎對氣候風險進行建模。數位孿生是操作或實體資產的數位副本。利用數據和人工智慧,他們可以近乎即時地評估關鍵業務資產的漏洞,例如洪水漏洞。這允許解決弱點並提前加強,並進行預防性維護。

但是,與用於政府氣候調適的人工智慧一樣,企業對此類人工智慧工具的存取需要進行嚴格評估。充分利用人工智慧來適應氣候變遷的組織少之又少。需要更多的國際合作來持續開發這些應用,以及獲得這項技術,以使所有相關利害關係人都能獲得可行的氣候適應見解。

未來之路

這是人工智慧可用於氣候調適的兩個新興中心主題。許多其他有前景的應用正在出現並且必須加速,例如使用人工智慧來解決金融產品中的氣候風險或使用人工智慧進行先發制人的人道主義工作。

用於適應氣候變遷的人工智慧還處於起步階段,許多努力都在使用先進的數據分析。為了負責任地利用人工智慧在氣候適應方面的真正潛力,例如使用合成數據和預測建模,必須共同解決關鍵障礙。

目前,人工智慧在氣候適應中的廣泛使用受到資料相容性、存取現有和新的人工智慧和機器學習(ML) 模型、存取運算資源以運行這些複雜模型、獲得可操作的見解和領域的技術專長等障礙的阻礙和管理專業知識,以做出適當的政策決定。

幸運的是,國際上存在合作進行這項工作的意願,並縮小創新差距,以加速負責任地使用人工智慧來大規模適應氣候,降低適應不良的風險。

為此,世界經濟論壇的人工智慧和機器學習平台正在探索世界經濟論壇在加速利用人工智慧應對氣候變遷方面可以發揮什麼作用。這得到了基於共識的治理框架、工具包和最佳實踐用例的支援。它將為公共和私營部門機構展示數據驅動的人工智慧路線圖和氣候建模方法,以應對氣候變遷的社會、經濟和環境影響。

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