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人工智能助力人類應對氣候變化的重點與方向

媒體:中國經(jīng)濟時報  作者:周宏春
專業(yè)號:當歸 2023/5/29 16:44:12

氣候變化是全人類面臨的共同挑戰(zhàn)。人類是地球這艘“飛船”上的乘客,是命運共同體,必須攜手合作應對氣候變化的挑戰(zhàn)。

“人工智能預測地球氣溫將在2033年至2035年間升溫超過1.5攝氏度關口”的余音仍在,世界氣象組織(WMO)關于“未來5年全球年平均氣溫較工業(yè)化前水平升高出1.5攝氏度的可能性為66%;2023至2027年至少有一年將成為有紀錄以來最熱年份的概率高達98%”的警示振聾發(fā)聵。

目前,利用人工智能助力人類應對氣候變化問題,正為我們帶來極大機遇:可體現(xiàn)在碳減排行動方案實施、氣候變化的適應以及公眾理解等方面。

人工智能,隨著大數(shù)據(jù)模型的迭代進步,越來越被認為是下一代通用技術,成為技術革命和產(chǎn)業(yè)革命的突破性技術。通過對數(shù)據(jù)分析、建模和預測以及優(yōu)化生產(chǎn)流程、提高供應鏈效率和生產(chǎn)力,人工智能產(chǎn)生的影響越來越大。

在應對氣候變化方面,人工智能具有廣闊的應用空間并將發(fā)揮越來越重要的作用。

人工智能可提高天氣預報的準確性。有關研究表明,87%的人工智能專家證實,人工智能將成為應對氣候變化的有效工具。具體而言,人工智能在以下方面可以發(fā)揮重要作用:一是預測洪水、干旱、火災等風險發(fā)生概率較大的區(qū)域;二是預測災害性氣候(氣象事件)并發(fā)出預警,以減少人力成本;三是在行政管轄空間內(nèi)為不同用途的土地更好地分配水資源;四是選擇效用更好的水壩、消防工程等基礎設施項目投資。

波士頓咨詢集團發(fā)布的《人工智能如何成為應對氣候變化的有力工具》報告表明,使用人工智能有助于一個機構(gòu)減少5%到10%的溫室氣體排放,如果擴展到全球?qū)p少26億到53億噸二氧化碳當量的溫室氣體排放。

有關研究表明,人工智能在為人類應對氣候變化助力方面,包括提高能源效率、重要領域減排、公眾參與、數(shù)據(jù)中心節(jié)能以及制定實施氣候變化的適應計劃等。

對于提高能源效率。

未來3到5年內(nèi),人工智能將提高相關領域能源效率15%。機器學習能支持從自動維護、到泄漏監(jiān)控、再到流程優(yōu)化、設施管理乃至發(fā)電、配電效率等多個方面。一些人工智能工具可以提前36個小時預測風向,進而優(yōu)化風電場運行,減少棄風現(xiàn)象。人工智能可以選擇并優(yōu)化可再生能源的開發(fā)利用,將各種類型的可再生能源發(fā)電節(jié)點、基地等環(huán)節(jié)鏈接起來,調(diào)節(jié)平衡供需。

工業(yè)制造、交通運輸、建筑、消費品、公用事業(yè)等領域都可以利用人工智能收到減碳效果。

具體做法是,先進行碳排放監(jiān)測。利用人工智能的數(shù)據(jù)分析來跟蹤自身運營及供應商、用戶等價值鏈各環(huán)節(jié)的碳足跡,并補充數(shù)據(jù)缺失以提高監(jiān)測的準確性。通過對價值鏈各方面的詳細分析洞察,AI能提高企業(yè)在生產(chǎn)、運輸及其他方面的效率,減少碳排放并降低成本。人工智能可以優(yōu)化車流路徑、交通信號,不斷減少運行排放,并為減緩氣候變化作出貢獻。

在農(nóng)業(yè)和碳匯方面,林業(yè)碳匯等自愿減排項目是碳達峰碳中和路線圖施工圖不可或缺的組成。通過對大氣溫度、土壤、鳥類遷徙以及種植、灌溉、殺蟲劑和化肥的使用和收獲等條件的分析和建模,人工智能的研究和計算還可以大大提高作物產(chǎn)量、效率和可持續(xù)性周期。

碳足跡和氣候變化宣傳。氣候變化對全球生態(tài)環(huán)境、社會和經(jīng)濟系統(tǒng)產(chǎn)生了明顯的影響,“實現(xiàn)碳達峰、碳中和是一場廣泛而深刻的經(jīng)濟社會系統(tǒng)性變革”。在應對氣候變化方面,人工智能可以幫助人們構(gòu)建平臺,以跟蹤個人乃至企業(yè)的碳足跡,有針對性地設計出應對之策,降低人們在衣食住行用等日常生活中的碳減排,實現(xiàn)以較低的能耗和碳減排支撐人們生活水平的提高和福祉的改善。

人工智能有助于制訂氣候變化適應計劃。比如最容易受到氣候變化影響的國家,通過系統(tǒng)使用人工智能來啟動其適應行動;一些國家利用人工智能啟動作物分布精確繪圖,并預測氣候變化對農(nóng)作物收成的影響等。

機器學習等計算密集型技術發(fā)展帶來的碳足跡也不可忽視。因此,除盡可能使用可再生能源外,還應設計具備普適性的通用神經(jīng)網(wǎng)絡、人工智能或機器學習模型,并通過測量碳效率的最佳實踐和工具以降低碳減排。要從小處著手;使用成本最小的概念設計AI解決方案,并及時對方案進行迭代、整合和完善。加強能力建設,發(fā)展賦能型技術平臺,實施新的治理模型,以激發(fā)人工智能助力碳減排的最大效益。

(作者系國務院發(fā)展研究中心研究員)

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