教育新闻网气候变化是当今地球面临的最重要的危机。最近，来自世界各地的数百万人走上街头，要求政府采取紧急行动，以帮助控制持续的灾难并扭转气候变化的负面影响。我们将需要调动我们的所有资源，包括人工智能，以保护我们的星球免遭危险。
机器学习和人工智能领域的一些最重要的思想家最近发表了一项研究，他们概述了13个关键领域，在这些领域中，机器学习可以用来减轻气候变化的不利影响。他们提出的建议分为三大类：高杠杆解决方案(在其中机器学习可以产生显着影响)，长期解决方案(至少需要几十年才能获得回报)以及高风险追求(技术在这种情况下)要么还不够成熟，要么我们不够了解有效地预测后果。
改善对电力需求的预测
–为了以更有效的方式部署可再生能源，公用事业公司必须能够更好地实时和长期预测能源需求。已经有很多算法可以预测能源需求，我们可以通过考虑气候模式，当地天气和家庭能源使用情况来进一步完善它们。通过使算法更易于理解，我们可以极大地协助公用事业运营商解释输出并使用结果来安排何时切换到电网中的可再生能源。
设计节能建筑物
–智能设计的控制系统可以大大降低建筑物的能耗。可以对它们进行编程，以适应建筑物的占用，天气预报以及其他各种环境条件，以便居民可以在室内调节制冷，供暖，照明和通风的需求。如果低碳电力不足，智能建筑还可以与电网直接通信并减少用电量。
帮助扩大精准农业的规模
–目前，单一种植在农业实践中占主导地位。它指的是在广阔地区种植一种农作物的做法。对于农民来说，采用这种方法很容易，因为他们可以部署拖拉机和自动化工具来管理田间的保养。但是，随着时间的推移，它会减少土壤中的养分含量并阻碍生产力。因此，农民不得不严重依赖产生一氧化二氮的氮肥，这是最有力的温室气体之一。通过部署使用基于机器学习的软件的机器人，农民可以更有效地管理多种农作物，而AI算法可以帮助预测要种植的农作物的正确混合物，从而再生土壤健康并减少肥料的使用。
改善对森林砍伐活动的跟踪
–森林砍伐是温室气体排放的主要因素。但是，防止砍伐森林是一项费力的地面手工过程。卫星图像与计算机视觉技术的结合可以帮助我们更有效地大规模扫描绿色覆盖层的损失。如果将传感器策略性地种植在地面上，则可以将其与算法结合使用以检测斧头和链锯的声音。这将极大地帮助执法人员发现并制止非法毁林活动。
