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AI如何幫助我們為氣候適應做準備?

人工智能
利用人工智能進行氣候適應的最新發展,有可能使所有利益相關者更容易獲得氣候洞察力…

  • 在接下來的幾十年里,氣候變化有望成為主要的商業破壞者,據估計,氣候變化對美國經濟的潛在財務影響就將達到數萬億美元。
  • 為了適應這一新現實,需要產生更細化的氣候洞察力,以使利益相關者能夠采取更加數據驅動的氣候適應方法。
  • 由于這些數據的規模以及氣候現象的復雜性,必須利用人工智能來支持更易于訪問并優化反應時間的預警系統和預測模型。

盡管氣候減緩努力將全球變暖控制在 1.5°C 以下,但許多專家預計到下個世紀之交全球將變暖 3.5°C 。這個不斷變暖的世界帶來了洪水和野火并造成大量生命的損失,預計未來幾十年還會有更多的破壞。

因此,關注大規模氣候適應和減緩氣候變化至關重要。我們必須加強我們適應當前和預期氣候事件的能力,利用可操作的氣候洞察力為決策提供信息。將人工智能 (AI) 用于其氣候建模能力是這一點的基礎,但我們看到更多專注于氣候緩解的人工智能創新,例如利用人工智能來衡量和減少排放。需要解決這一創新差距,并且必須加快負責任的人工智能的發展,以獲得可操作的氣候洞察力。

這意味著政府和企業必須從根本上重新考慮他們的氣候適應方法。人工智能是其中的關鍵,BCG 最近對 1,000 多名公共和私營部門的高管進行了一項調查,發現 87% 的人將人工智能視為應對氣候變化的重要工具。

以下是人工智能如何成為氣候適應的關鍵:

使用人工智能來建立氣候適應力

全球大約有3.3 至 36 億人生活在氣候變化高風險地區,這些地區我們已經看到或將看到自然災害顯著增加,而且隨著氣候危機的加劇,這種情況可能會增加。今年的極端天氣事件,如干旱、颶風、野火和洪水,向我們表明,使我們的社會適應氣候變化的危險是一項艱巨的任務。

在對極端天氣事件進行建模時,必須包含大量變量,并且 AI 能夠很好地為這種復雜性建模,因為它能夠收集、完成和分析大型數據集。它可用于早期預警系統和當地氣候事件的長期預測建模,使利益相關者能夠采取更加數據驅動的氣候適應方法。

例如,由歐洲航天局領導的Destination Earth旨在創建一個基于人工智能的地球模型,以監測和預測氣候現象之間的相互作用,例如干旱和人類活動。一旦到位,全球決策者將更多地獲得氣候洞察力,為他們的適應工作提供信息。

利用人工智能進行野火預測和預防是另一個很好的例子。它可以對高風險區域進行交互式繪圖,并可以通過火勢蔓延算法近乎實時地跟蹤火災的發展,從而為可持續森林管理的最佳資源分配和長期戰略提供信息。由于野火的全球平均年成本約為500 億美元,這應該受到歡迎,因為人工智能可以使撲滅野火的效率和成本效益更高。為了支持這一點,世界經濟論壇已經啟動了 FireAid,它正在努力建立真正的人工智能模型并在土耳其等國家進行試點。

這些利用人工智能進行氣候適應的最新發展有可能使所有利益相關者更容易獲得氣候洞察力。全球需要的東西,尤其是在技術訪問較少的全球南方,同時也是風險最高的地區。因此,人工智能有可能減少適應需求和技術獲取之間的不匹配。為了支持這一點,必須采取更多措施來加強公平獲取和參與人工智能開發以適應氣候變化。

面對氣候風險,人工智能可實現業務連續性

氣候變化有望成為主要的商業破壞因素,據估計,僅對美國經濟而言,氣候變化的潛在財務影響就達數萬億美元。?未來幾十年,企業將面臨主要的供應鏈和生產中斷。盡管如此,只有 33% 的商業領袖將氣候風險納入其商業戰略。

人工智能可以在預測這些業務中斷可能發生的位置、詳細說明氣候變化導致的運營漏洞方面發揮重要作用。通過在可視化風險圖中提取復雜的數據源,企業領導者可以了解氣候變化的復雜動態如何對企業資產產生負面影響并更好地抵御沖擊。

例如,??Esri??是地理信息系統 (GIS) 軟件的領導者,正在利用數字雙胞胎對氣候風險進行建模。數字孿生是操作或物理資產的數字副本。利用數據和人工智能,他們可以近乎實時地評估關鍵業務資產的漏洞,例如洪水漏洞。這允許解決弱點并提前加強,并進行預防性維護。

但是,與用于政府氣候適應的人工智能一樣,企業對此類人工智能工具的訪問需要進行嚴格評估。充分利用人工智能來適應氣候變化的組織少之又少。需要更多的國際合作來持續開發這些應用,以及獲得這項技術,以使所有相關利益攸關方都能獲得可行的氣候適應見解。

未來之路

這是人工智能可用于氣候適應的兩個新興中心主題。許多其他有前途的應用正在出現并且必須加速,例如使用人工智能來解決金融產品中的氣候風險或使用人工智能進行先發制人的人道主義工作。

用于適應氣候變化的人工智能還處于起步階段,許多努力都在使用先進的數據分析。為了負責任地利用人工智能在氣候適應方面的真正潛力,例如使用合成數據和預測建模,必須共同解決關鍵障礙。

目前,人工智能在氣候適應中的廣泛使用受到數據兼容性、訪問現有和新的人工智能和機器學習 (ML) 模型、訪問計算資源以運行這些復雜模型、獲得可操作的見解和領域的技術專長等障礙的阻礙和管理專業知識,以做出適當的政策決定。

幸運的是,國際上存在合作開展這項工作的意愿,并縮小創新差距,以加速負責任地使用人工智能來大規模適應氣候,降低適應不良的風險。

為此,世界經濟論壇的人工智能和機器學習平臺正在探索世界經濟論壇在加速利用人工智能應對氣候變化方面可以發揮什么作用。這得到了基于共識的治理框架、工具包和最佳實踐用例的支持。它將為公共和私營部門機構展示數據驅動的人工智能路線圖和氣候建模方法,以應對氣候變化的社會、經濟和環境影響。

責任編輯:龐桂玉 來源: 千家網
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