印度中部的番茄种植者越来越担心极端天气事件给该地区带来的波动。对于该地区的大部分地区来说，过去十年间发生了严重干旱，导致农作物严重损失，影响了当地农民的生计。
在世界的另一边，硅谷初创公司 ClimateAi 正在开发一个人工智能平台，以评估未来二十年农作物对气温变暖的脆弱程度。该工具使用特定地点的气候、水和土壤数据来衡量该地区未来几年生长的可行性。
印度马哈拉施特拉邦是 2021 年的首批案例研究之一。农民可以进入ClimateAi 应用程序，输入他们种植的种子以及想要种植的地点。
根据这些数据，ClimateAi 进行了模拟，发现极端高温和干旱将导致未来二十年该地区的番茄产量减少约 30%。它警告种植者应该改变策略。
事实证明，结果至关重要——番茄生产商调整了他们的商业计划，改用更能适应气候变化的种子品种，并改变了番茄种子的种植时间。对于受气候变化影响的农民来说，寻找新的种植地点通常需要一段时间，但“现在只需几分钟即可完成，而且还为他们节省了大量成本”，在印度长大的希曼舒·古普塔 (Himanshu Gupta) 表示。 ClimateAi 的首席执行官兼联合创始人。
古普塔告诉美国有线电视新闻网：“我们对人工智能的看法是，它是气候变化解决方案的时间和效率倍增器。”
更好地评估农业未来的风险只是利用人工智能技术应对气候危机的方法之一。
得益于 ChatGPT 等流行的、面向消费者的人工智能工具，人工智能今年首次进入公众意识，专家表示，这项技术将彻底改变无数行业。但气候研究人员多年来一直在思考人工智能——能够快速分析大量数据并以类似于人类的方式完成复杂任务的计算机程序——如何帮助他们更好地理解和应对不断变化的气候。
现在，专家表示，人工智能有望加速从减少污染到改善天气模型的一切。
“效率是人工智能非常擅长的一件事，它可以优化决策、优化资源，”康奈尔大学工程学院讲座教授尤凤起说。“这是一个具有非常强大的预测能力的系统，可以在许多领域提供极大的帮助，从（理解）小规模分子……到帮助我们应对气候变化的更广泛的气候系统。”
随着地球变暖的速度惊人，加快世界部署和实施解决方案的速度至关重要。但尽管人工智能的所有承诺，支持该技术的基础设施——充满一排排强大的、耗能的计算机的数据中心——本身就可能对环境造成压力。专家表示，软件工程师必须与气候科学家密切合作，以找到平衡点。
“这绝对是必须考虑的权衡，”哥伦比亚大学地球与环境工程系副研究科学家卡拉·兰姆说。尽管如此，“就将其应用于此类方法而言，积极的一面大于消极的一面。”
加速发现的技术
人工智能是一个广义的术语，指的是经过训练可以执行各种复杂任务的各种数字工具，而这些任务以前可能需要真人的输入。一般来说，这些技术的共同点是能够快速处理大量不同数据并找到它们之间的联系。
这使得人工智能特别擅长预测和运行模拟等事情。与传统的计算机程序不同，随着新数据的出现或系统收到有关其输出质量的新反馈，人工智能工具通常可以随着时间的推移继续学习。
虽然科学发现过去依赖于人类收集、观察和分析证据的能力，但计算机现在可以处理大型数据集、识别模式并运行数字实验，而所需时间只是人类研究人员所需时间的一小部分。
“对于气候模型，我们从根本上试图解决这些方程……这些大气模型如何相互作用，这需要很长时间才能解决，”尤说。同样，对新能源传导材料（例如太阳能电池板的材料）的研究可能需要无数个小时的测试，而现在可以使用人工智能加快测试速度。
“过去，人们需要反复试验，我们需要……研究人员日以继夜地工作，”尤说。“现在，由于人工智能不需要睡眠，它只需要电力，它可以 24/7 持续工作，这对于加速发现非常有帮助。”
人工智能可能不会取代人类在气候变化斗争中的需求。但这可以使他们的工作更快、更有效。
例如，寻求通过重新种植海草来恢复海岸线的研究人员正在使用人工智能来模拟重新种植工作的最佳位置，影响力投资公司 Newday 的首席通讯官 Dan Keeler 表示，该公司参与了支持海岸恢复的慈善活动。 。
经过训练来解决这个问题的人工智能算法可以考虑各种因素，从水中的毒素或破坏性的 航运路线到重新种植工作如何影响附近的海洋生物甚至沿海旅游业。
“用传统方法很难将所有这些整合到一个模型中，但人工智能实际上使这变得更加可能，”基勒说。
人工智能在气候研究中“做肮脏的工作”
科学家发现，北极变暖的速度是地球其他地区的四倍。气温上升正在融化海冰，融化永久冻土，并在本应是地球上最冷的地区之一引发野火。
气候专家表示，北极发生的情况是世界其他地区的风向标。但科学家用来预测长期变化的气候模型并没有捕捉到变暖的速度。
在人工智能的帮助下，伍德韦尔气候研究中心的科学家安娜·利耶达尔（Anna Liljedahl）可以在季节性时间尺度（而不是典型的 100 年时间尺度）上进行永久冻土预测，从而使她和其他研究人员更好地了解北极的变化速度正在融化。
“人工智能正在做肮脏的工作，”利杰达尔告诉美国有线电视新闻网。“但人工智能并不完美，所以我们将其视为第一个工具，然后人类会介入并真正检查并确保事情有意义并探索人工智能建议的事情。”
该技术还可用于解决方案。2019 年的 Google DeepMind 项目根据天气预报和历史风力涡轮机数据训练了人工智能模型，以预测风力发电的可用性，帮助增加风电场可再生能源的价值。人工智能还可以帮助预测能源需求何时何地最高，使电网运营商能够“确保他们有在线电力，准备好满足需求，而且他们没有刚刚生产的电力，它将被消耗，因为这显然是一种巨大的浪费，”基勒说。
ClimateAi 的古普塔表示，问题在于如何将可再生能源整合到现有的以化石燃料为主的电网中。人工智能可以实时识别消费者需要的地区有哪些可再生能源，从而优化消费者对可再生能源的需求和供应。
在其他地方，人工智能还被用于研究能够有效地从大气中回收碳的材料，并对重大洪水进行建模和预测，以帮助当地政府机构更好地准备和应对潜在的紧急情况。
The Cool Down 是一家媒体公司，旨在帮助消费者更好地了解气候危机和潜在的解决方案，该公司将于明年初推出一款人工智能工具，该工具将回答用户有关如何过上更可持续的生活方式的问题 。 -内容和合作伙伴关系的创始人兼负责人。该工具将使用其网站上关于消费者最好奇的气候信息类型的数据来 引导用户获取信息，包括回答诸如“我能用我的旧牛仔裤做什么？”之类的问题。或者“我想更换洗衣粉，我应该从哪里开始？”
罗伯逊告诉美国有线电视新闻网：“部分问题在于，这个问题本身已经变得如此势不可挡，而且主要是由厄运和悲观情绪主导，而不是我们触手可及的解决方案。” “我们希望让人们更容易做出更好的选择。”
找到正确的平衡点
康奈尔大学的尤说，所有这些计算能力都有一个缺点：运行人工智能模型是能源密集型的，而且许多数据中心运行的地区仍然严重依赖化石燃料。数据中心通常还需要水来冷却—— 在一些进行这种计算的地方，包括美国西部，水的资源正在减少。
目前，与交通或建筑物消耗的能源相比，用于为人工智能提供动力的能源量相对较少。“但这将会增长得非常快，在它呈指数级增长之前我们此刻确实需要非常小心，”尤说。
荷兰研究人员 Alex de Vries十月份的一项研究估计，“最坏的情况”表明，假设在当前的硬件和软件中全面采用人工智能，谷歌的人工智能系统最终每年消耗的电力可能与爱尔兰一样多。应建议开发人员“不仅要专注于优化人工智能，而且首先要认真考虑使用人工智能的必要性，因为不太可能所有应用程序都会从人工智能中受益，或者收益总是大于成本。”研究得出结论。
一些数据中心运营商已经开始解决这些问题。
在线购物巨头的云计算部门亚马逊网络服务公司（Amazon Web Services）首席执行官亚当·塞利普斯基（Adam Selipsky）承诺，到 2030 年将实现“水资源积极”，这意味着该公司将“向拥有数据中心基础设施的社区返还比我们消耗的更多的水”。在 10 月份的一次采访中告诉 CNN。
例如，在近年来干旱加剧的俄勒冈州，AWS 向当地农民免费提供用于冷却数据中心的废水，用于灌溉。
尤说，构建和运行数据中心来执行人工智能工作负载的公司也可以考虑战略性地将它们放置在可能需要较少自然资源来运营的区域。例如，如果数据中心建在世界较冷的地区，则冷却所需的水就会减少；斯堪的纳维亚半岛已成为数据中心的热门地点，这也得益于其相对强大的可再生能源可用性。
尤补充道，美国和国外的立法者——近几个月来越来越多地将注意力转向开发人工智能护栏——在制定法规时应该考虑该技术在应对气候变化方面的潜在好处及其对环境的影响。
“监管机构、决策者、政策制定者在考虑人工智能行业的增长时确实需要考虑这一点，”尤说。“该行业的增长不仅与软件、工具等有关，还与他们运营这些数据中心的方式有关。”
技术专家还警告说，必须让低收入国家能够负担得起并使用人工智能，特别是处于气候危机前线但对全球污染影响最小的发展中国家，古普塔希望在扩大气候人工智能的范围时解决这一问题。资源。
“当谈到人工智能应用于气候变化时，”古普塔说，“我认为我们只是触及了其潜力的表面，无论是在它可能对企业产生的影响方面，还是在它可能产生的影响方面。人性层面。”
该报道已更新，注意到希曼舒·古普塔 (Himanshu Gupta) 既是 ClimateAi 的首席执行官兼联合创始人。
（谷歌翻译：How AI could power the climate breakthrough the world needs）
