減緩氣候變化是當務之急。如果我們失敗了，由于全球COVID-19大流行，我們的世界將面臨比我們經(jīng)歷的更為廣泛的危機。當人工智能（AI）技術(shù)有助于解決問題時，可以更快地解決問題，而解決方案通常是人類需要更長的時間才能發(fā)現(xiàn)的解決方案。人工智能可以推動氣候變化戰(zhàn)略嗎？是的，它已經(jīng)在這樣做了。

沒有時間可浪費：大氣中的CO2水平是有史以來最高的（即使與COVID-19的在家待售訂單相比有顯著下降），平均海平面也在上升（僅在過去25年中為3英寸），并且2019年是有史以來全球海洋最熱的一年。人工智能不是萬靈藥，但它肯定可以幫助我們以各種方式減少溫室氣體（GHG）的排放。根據(jù)凱捷（Capgemini Research Institute）的建模，到2030年，人工智能將幫助從消費品到零售到汽車等行業(yè)的組織，并更多地實現(xiàn)高達45%的《巴黎協(xié)定》目標。人工智能將使溫室氣體排放減少16%。以下是人工智能已經(jīng)或可能影響氣候變化戰(zhàn)略的一些最有希望的方式：

提高能源效率

根據(jù)Capgemini研究所的說法，人工智能將在未來三到五年內(nèi)將電源效率提高15%。機器學習可支持從自動維護和泄漏監(jiān)控到路線優(yōu)化和車隊管理的發(fā)電和配電效率。Google的Deepmind AI可以提前36小時預測風向，以優(yōu)化風電場。電力系統(tǒng)創(chuàng)建大量數(shù)據(jù)。到目前為止，能源公司還沒有利用這些數(shù)據(jù)來進行盡可能的學習。機器學習可以梳理這些數(shù)據(jù)，以了解和預測能源的產(chǎn)生和需求，以幫助供應商更好地利用資源并填補可再生資源的空白，同時減少浪費。人工智能在提高能源效率方面的用途可能始于行業(yè)層面，

優(yōu)化清潔能源發(fā)展

在亞馬遜河流域，水電大壩的開發(fā)者通常一次沒有長期戰(zhàn)略就開發(fā)一個。由康奈爾大學（Cornell University）領(lǐng)導的小組，其中包括計算機科學家，研究人員和生態(tài)學家，他們開發(fā)了AI計算模型來查找可產(chǎn)生最低溫室氣體排放量的大壩（目前在該盆地擬建數(shù)百座水電大壩）。AI模型揭示了比以往任何時候都更加復雜和令人驚訝的減少溫室氣體排放的考慮因素。

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