这不仅仅是科幻小说，今天有六个领域正在使用人工智能来减少人类的碳排放，无论是在个人还是在广泛范围内。

应对气候变化是一项紧迫的挑战，需要汇集来自各个领域的专家来实施解决方案以减轻最严重的影响。人工智能的快速采用可能会导致温室气体排放，因为为大规模数据中心容量供电需要电力供应。但人工智能也在创造可能的解决方案，这些解决方案以前可能是理论上的。

波士顿咨询集团（BCG）的一项调查发现，87%的全球公共和私营部门气候和人工智能领导者将先进的分析和人工智能视为应对气候变化的有用工具。此外，67%的私营部门人士表示，政府应采取更多措施支持人工智能在应对气候变化方面的应用。

人工智能算法和模型可以通过哪些方式帮助减少碳排放？

监测和预测天气趋势

根据天气数据训练的人工智能模型，如卫星数据图像、气候模型和历史天气模式，可以越来越准确地预测极端条件以及气候条件变化对不同地区的长期影响。然后，他们可以提供决策工具，以确定有效的准备和应对措施。这些模型还可以帮助识别风险因素并制定减轻风险的方法。

准确的预测有助于提供飓风、干旱或洪水的早期预警，使政府和社区能够主动减少其影响。

例如，FloodNet项目是美国纽约市、纽约大学坦登工程学院、纽约市立大学和社区合作伙伴之间的合作，已在纽约市易发洪水地区部署了开源传感器。该项目使用深度学习算法分析传感器数据和河流卫星图像，实时预测洪水。

在撒哈拉以南非洲，气候变化预计将加剧干旱和其他极端情况，联合国机构正在布隆迪、乍得和苏丹开展人工智能驱动的IKI项目，该项目根据流离失所热点地区过去的环境变化进行预测，以帮助社区适应气候变化并准备人道主义援助。

在肯尼亚，MyAnga手机应用程序根据全球气象站和卫星的数据，帮助肯尼亚牧民管理牲畜，为干旱做好准备。

政策制定者可以使用人工智能模型来确定和实施最有效的战略，以减少排放，增强地方系统的弹性，并帮助公民适应不断变化的条件。他们还可以使用人工智能来跟踪这些政策在实施中的有效性。

智能电网管理

云连接、人工智能驱动的系统可以增强智能电网，以管理电力需求和满足电力需求所需的发电量，从而减少过量排放。

机器学习、数据分析和物联网设备使智能电网能够管理复杂的发电、输电和配电。

人工智能建模可以帮助智能电网使用传感器、软件和通信网络来预测电力负荷，从而管理间歇性和可变的可再生能源发电。它还可以优化电池存储系统的使用，以根据需要存储和释放多余的能量。增加风能、太阳能和水电在电网中的份额会减少对化石燃料发电的需求，以减少碳排放。

先进的计量基础设施、电压和频率调节、故障检测和隔离与人工智能数据分析相结合，可以通过减少输电过程中的能源损失和在高需求时期运行的污染调峰厂的需求来提高能源效率。

在家庭和办公室使用人工智能和智能电表可以通过监测功耗和分析供暖、通风和空调（HVAC）系统的大量数据来帮助规划和调度，从而改善需求侧管理。人工智能算法可以优化建筑物的能源使用和供应，提高能源效率。建筑建模也可以帮助设计更节能的建筑结构、布局和材料。

例如，为公司提供技术和能源服务的Equans公司使用预测性人工智能建模来识别复杂数据集中的能源效率低下和排放源，以优化工业流程和能源性能。

预测性维护

预测性维护使用实时数据来确定进行设备维护的最佳时间，并在故障发生前发出故障警告，以防止意外停机。

人工智能使用机器学习算法分析历史传感器数据，并建立模型来识别正常操作，然后从实时数据中识别异常情况，以发送即将发生的风险或故障警报。通过在设备出现潜在问题之前识别这些问题，组织可以减少停机时间，优化维护时间表，并提高能源效率。

在制造业，这可以最大限度地减少设备故障，防止污染物的释放，而在石油和天然气行业，预测故障率以在需要时进行维护，而不是定期更换资产，可以减少过度燃烧。

火炬燃烧是故意燃烧天然气以防止在维护和停运期间损坏基础设施，据估计，其每年的温室气体排放量占全球的5-10%。人工智能还可以检测天然气基础设施中的甲烷泄漏，以便对其进行修补，以限制释放到大气中的甲烷量。

例如，总部位于美国的人工智能解决方案提供商SparkCognition的SparkPredict软件聚合历史数据，并创建随着时间的推移而学习的模型，以处理更多的数据。一家重要的石油和天然气生产商在其远程控制中心的陆上部署了SparkPredict，以提供警报、10分钟诊断和提高运营可见性。

一个特别的警报发现一个温度传感器提供了故障值，可以迅速解决，以防止可能需要长达两天的维护。

在可再生能源领域，人工智能驱动的预测性维护可以限制设备故障并优化电力生产，从而减少化石燃料发电的需求。

废物和回收管理

人工智能驱动的系统可以通过分析废物生产、收集和处置的历史和实时数据来优化废物管理和回收。

建模可以预测交通状况和垃圾箱的填充水平。这可以帮助公司和市政当局优化其废物管理系统，以减少废物，提高回收率，节省成本，并减少收集车辆的碳排放。

机器学习算法可以分析数据，以确定回收和堆肥的机会，通过改进可回收材料的分离来减少垃圾填埋场废物。在回收设施中，先进的机器人和人工智能视觉系统可以比体力劳动更有效地分拣材料，提高可回收材料的数量和质量。这减少了管理垃圾填埋场废物的排放，同时也提高了回收能力，以限制对新的碳密集型生产的需求。

例如，总部位于加拿大的废物机器人公司将计算机视觉、深度学习算法和机器人技术集成到废物处理过程中。其高光谱相机技术能够进行详细的材料分析和识别，实现精确的分拣和分离。同时，其多传感器模型能够准确识别材料的成分和特性，最大限度地回收资源。

提高运输效率

人工智能系统可以优化交通管理和公共交通路线，以提高燃油效率并减少碳排放。

人工智能交通管理系统可以分析来自传感器、GPS设备、摄像头和其他来源的实时数据，以减少闲置车辆的拥堵和油耗。人工智能模型可以分析乘客需求，以优化公共汽车、火车和有轨电车的路线、时间表和容量分配，从而提高燃油效率。

人工智能还可以优化供应链和物流运营的路线规划，从而实现更高效的资源分配和更快的交付。

谷歌的“绿灯项目”旨在通过允许城市交通工程师使用人工智能来优化十字路口的红绿灯，通过进行具有成本效益的基础设施更新来减少汽车在红灯时的停车次数，从而帮助改善交通。该项目的早期数据表明，有可能将停车量减少30%，并将十字路口的排放量减少10%。

跟踪空气质量

世界各地城市的空气污染导致了严重的健康状况，包括心肺疾病、产前并发症和癌症，增加了住院率。

人工智能辅助的空气质量监测可以通过预测系统增强智能城市管理，帮助当局预测空气污染的增加，并做出减少碳排放和改善公众健康的决定。

解释和预测空气污染需要模拟天气和化学的复杂数值模型。人工智能系统可以轻松处理这一问题，并分析传感器产生的数据和监测站的测量结果，以提供详细信息。

全球空气环境监测系统（GEMS/Air）由联合国环境规划署和IQAir共同创建，是世界上最大的全球空气质量信息网络。IQAir汇集了140多个国家25000多个监测站的数据，并使用人工智能提供实时空气质量影响的见解，为健康保护措施提供信息。

人工智能系统可以自动分析发电厂的卫星图像，以定期更新碳排放情况。他们还可以测量当地的基础设施和用电量，以衡量发电厂的影响，包括燃气发电厂，因为燃气发电厂的可见排放量比燃煤发电厂少。例如，碳追踪非营利智库使用卫星图像、传感器和人工智能技术来监测煤炭和天然气厂的排放，跟踪空气污染的来源，并向公众提供这些信息。

小结

人工智能有很多方法可以帮助减轻气候变化的最坏影响，从预测趋势和提供预警系统到优化能源生产、运输系统和废物管理，以减少碳排放。

生成式人工智能模型的快速采用将有助于增加全球公司和政府对这些人工智能驱动系统的部署。这将提供比传统数据系统更多的数据分析和见解，使人工智能成为实现减排目标的宝贵工具。