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纽约(CNN)——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动荡。在过去的十年里，该地区的大部分地区都遭受了严重的干旱，导致了严重的作物损失，影响了当地农民的生计。
在地球的另一端，硅谷初创公司Climateai正在开发一个人工智能平台，以评估未来20年农作物对气候变暖的抵抗力。该工具使用特定地点的气候、水和土壤数据来衡量未来几年该景观的生长可行性。
印度马哈拉施特拉邦是2021年首批案例研究之一。农民可以进入ClimateAi应用程序，输入他们正在种植的种子和他们想要种植的种子。
根据这些数据，ClimateAi进行了模拟，发现极端高温和干旱将导致该地区未来20年的番茄产量减少约30%。它警告种植者，他们应该改变策略。
结果证明是至关重要的——番茄生产商调整了他们的商业计划，转而种植更具气候适应性的种子品种，并改变了种植番茄种子的时间。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“现在可以在几分钟内完成，这也为他们节省了很多成本，”在印度长大、ClimateAi联合创始人希曼舒·古普塔(Himanshu Gupta)说。
古普塔在接受CNN采访时表示:“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人工智能技术用于应对气候危机的方法之一。
由于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视野。专家表示，这项技术将给无数行业带来革命性的变化。但气候研究人员多年来一直在思考人工智能如何帮助他们更好地理解和应对气候变化。人工智能是一种计算机程序，可以快速分析大量数据，并以类似于人类的方式完成复杂任务。
现在，专家表示，人工智能将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，优化决策，优化资源，”康奈尔大学工程学院讲座教授游风起表示。“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……到更广泛的气候系统，以帮助我们应对气候变化。”
随着地球以惊人的速度变暖，加快世界部署和实施解决方案的速度至关重要。但是，尽管人工智能前景光明，但支持这项技术的基础设施——摆满一排排功能强大、消耗能量的计算机的数据中心——本身可能会对环境造成压力。专家表示，软件工程师必须与气候科学家密切合作，找到平衡。
哥伦比亚大学地球与环境工程系的副研究科学家卡拉·兰姆(Kara Lamb)说:“这绝对是一种必须考虑的取舍。”不过，“在将其应用于这些类型的方法方面，利大于弊。”
加速发现的技术
人工智能是一个广义的术语，指的是经过训练的各种数字工具，这些工具可以执行各种各样的复杂任务，而这些任务以前可能需要人工输入。一般来说，这些技术的共同点是它们能够快速处理和发现大量不同数据之间的联系。
这使得人工智能特别擅长预测和运行模拟。与传统的计算机程序不同，人工智能工具通常可以随着时间的推移继续学习，因为有新的数据可用，或者系统收到关于其输出质量的新反馈。
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，并在人类研究人员所需的一小部分时间内进行数字实验。
尤说:“对于气候模型，从根本上说，我们试图解决这些方程……这些大气模型是如何相互作用的，这需要很长时间才能解决。”同样，研究新的能量传导材料，比如太阳能电池板，可能需要无数小时的测试，现在可以使用人工智能来加快测试速度。
“在过去，人们需要试错，我们需要……研究人员夜以继日地工作，”你说。“现在，由于人工智能不需要睡眠，只需要电力，它可以全天候工作，这对加速发现非常有帮助。”
在应对气候变化的斗争中，人工智能可能不会取代人类。但它可以使他们的工作更快、更有效。
例如，影响力投资公司Newday的首席沟通官丹·基勒(Dan Keeler)说，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最佳地点，以针对这些重新种植的努力。Newday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从水中的毒素或破坏性航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的所有因素。
基勒说:“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有可能。”
人工智能在气候研究中“干脏活”
科学家发现，北极的变暖速度是地球其他地区的四倍。不断上升的气温正在融化海冰，解冻永久冻土，并在地球上最寒冷的地区之一引发野火。
气候专家表示，北极发生的事情是世界其他地区的风向标。但是，科学家用来预测长期变化的气候模型并没有捕捉到气候变暖的速度。
在人工智能的帮助下，伍德韦尔气候研究中心(Woodwell Climate Research Center)的科学家安娜·利杰达尔(Anna Liljedahl)可以在季节性的时间尺度上，而不是典型的100年时间尺度上，对永久冻土进行预测，这让她和其他研究人员更好地了解了北极融化的速度。
“人工智能正在做肮脏的工作，”Liljedahl告诉CNN。“但人工智能并不完美，所以我们将其视为第一个工具，然后人类才会介入，真正检查并确保事情有意义，并探索人工智能提出的建议。”
该技术也可用于解决方案。2019年，谷歌DeepMind的一个项目根据天气预报和历史风力涡轮机数据训练了一个人工智能模型，以预测风力发电的可用性，帮助风力农民提高可再生能源的价值。基勒说，人工智能还可以帮助预测能源需求最高的时间和地点，使电网运营商能够“确保他们有电力在线，准备好满足需求，同时确保他们没有正在生产和将要消耗的电力，因为这显然是一种巨大的浪费。”
ClimateAi的古普塔说，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，人工智能也被用于研究可以有效地从大气中重新捕获碳的材料，以及模拟和预测大洪水，以帮助地方政府机构更好地准备和应对潜在的紧急情况。
媒体公司The Cool Down旨在帮助消费者更好地了解气候危机和潜在的解决方案，该公司联合创始人兼内容与合作主管安娜·罗伯逊(Anna Robertson)表示，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。该工具将利用其网站上关于消费者最感兴趣的气候信息的数据，引导用户找到相关信息，包括回答诸如“我能怎么处理我的旧牛仔裤?”或者“我想换洗衣液，从哪里开始呢?”
罗伯逊在接受CNN采访时表示:“部分问题在于，这个问题本身已经变得如此势不可当，主要是悲观和悲观，而不是我们手头上的解决方案。”“我们希望让人们更容易做出更好的选择。”
找到适当的平衡
康奈尔大学的You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，许多数据中心的运行地点仍然严重依赖化石燃料。数据中心通常还需要水来冷却，而在包括美国西部在内的一些地方，这种资源正在减少。
目前，与交通或建筑消耗的能源相比，用于驱动人工智能的能源相对较少。“但这将会发展得非常快，在它呈指数级增长之前，我们现在确实需要非常小心，”你说。
荷兰研究人员亚历克斯·德弗里斯(Alex de Vries)在10月份的一项研究中估计，“最坏的情况”表明，假设谷歌的人工智能系统在当前的硬件和软件中全面采用人工智能，那么谷歌人工智能系统最终每年消耗的电力可能与爱尔兰一样多。该研究总结道，应该建议开发人员“不仅要专注于优化人工智能，还要首先批判性地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能从人工智能中受益，或者收益总是大于成本”。
一些数据中心运营商已经开始着手解决这些问题。
亚马逊网络服务是这家在线购物巨头的云计算部门，该公司承诺到2030年实现“节水”，这意味着该公司将“向我们拥有数据中心基础设施的社区回馈更多的水，”首席执行官亚当·塞利普斯基在10月的一次采访中告诉CNN。
例如，在俄勒冈州，近年来干旱加剧，AWS将用于冷却其数据中心的废水免费提供给当地农民灌溉。
You说，建造和运行数据中心以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行的地区。例如，如果数据中心建在世界上较冷的地区，冷却所需的水就会更少;斯堪的纳维亚已经成为数据中心的热门地点，这也得益于其相对强劲的可再生能源供应。
尤补充说，美国和国外的立法者——最近几个月越来越多地将注意力转向为人工智能开发护栏——在制定法规时应该考虑这项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、政策制定者在看待(人工智能)行业的增长时，真的需要考虑到这一点，”你说。“这个行业的增长不仅在于软件、工具等，还在于他们如何运营这些数据中心。”
科技专家还警告说，必须让低收入国家能够负担得起人工智能，尤其是那些处于气候危机前沿、但对全球污染贡献最小的南半球国家。古普塔希望通过扩大ClimateAi的资源来解决这个问题。
古普塔说:“当谈到人工智能在气候变化方面的应用时，我认为我们只是触及了它可能对企业产生的影响以及对人类产生的影响的潜力的表面。”
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