通過AI發揮強項 優化能源效率來幫助應對氣候變化

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本文由Rehoo團隊Leery原創，無授權禁轉！(圖片來自網路）

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當今人為氣候變化是一個不可否認的事實，減輕其破壞的必要性勢在必行。我們需要在未來12年內做出重大改變，以防止氣候災害，並實現將全球氣溫上升限制在1.5攝氏度的目標。時間至關重要，這就是AI的用武之地。

Henrik Brink在愛沙尼亞的North Star AI告訴新聞媒體，AI可以更有高效，更快地分析消費數據，找到可用於降低和提高能源利用率的模式。這就是為什麼Brink創立了Ento Labs，它幫助公司和家庭使用AI實現更高的能源效率，節省資金和優化環境。能源效率是降低排放的唯一直接方式，布林克指出：「根據我們的初步研究，這是一個改善降低排放的巨大機會。公司和行業有很多低成本，可以進行優化。如果我們繼續開闢能源使用的更多部分，那麼全球對能源的需求將會飆升。電氣化使我們能夠減少直接排放，這是非常重要的，但我們需要將其與能源效率相結合，以保持低電力生產的間接排放。基本上，我們需要優化能源效率，這是AI的強項。」

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Brink和他的團隊創建了「Ento AI」來幫助公司預測他們的能源消耗並做出相應的計劃。該工具根據環境影響和投資回報，推薦具體的能效計劃，有些是實時的。同時這可能是讓主要企業和行業重新考慮其排放量的最佳方式。

使用AI優化能源效率可能是一個非常複雜的問題，但其中一個更簡單的例子就是選擇何時使用能源。未來能源網的很大一部分是電池，可用於儲存多餘的能源，並減少太陽能和風能等可再生能源的可變產出。AI對於使這些系統工作至關重要，因為它足夠快以觀察無數變數，並進行實時調整以確保始終選擇污染最少的能源。

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使用人工智慧來提高能源效率和減少排放是一種非常有前途的方法，但它取決於數據的可用性，關鍵是好的數據，因為如果你只有數據，你必須花很多時間來清理它。這通常是必須為公司做的事情。我們的大型網格中也存在此問題。智能電錶變得越來越普遍，提供了無限和更好的見解。但是，在大多數情況下，這些數據被鎖定或不集中收集，這使得AI優化變得更加困難。集中數據中心允許我們用一種格式構建這些模型。這就是使它具有可擴展性的原因，如果它不具備可擴展性，那麼它將不會產生有意義的影響。

像Google這樣的公司已經在為他們的伺服器使用基於AI的能源解決方案，但如果我們要在更大範圍內應用AI解決方案，我們需要更好的數據來支持AI創業公司和公司的創新。

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歐洲的少數幾個國家，例如所在丹麥的Ento Labs，它為公司和研究人員提供了獲取能源消耗數據的機會，從而使環境和消費者受益。更多國家需要了解這樣一個事實，即改變他們處理數據的方式可能是實現排放目標的一步 - 允許AI找到我們尚未解決的解決方案。布林克認為，這只是人工智慧在減少排放和尋找更可持續的能源消耗方面的作用的開始。人工智慧將幫助規劃未來的費率和未來的能源生產，以便它變得更加環保。

根據目前的氣候參考，我們需要在2050年之前實現零二氧化碳（CO2）凈排放量，並且幾乎早於零凈值。我們可以通過使用可再生能源，減少塑料和一次性產品來實現這一目標。以及運行適當的數據管理計劃。使用我們掌握的所有工具來緩解氣候變化是我們的共同責任，人工智慧就是其中之一。

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