摘要
一句话总结 本文阐述了如何利用人工智能技术，通过提升气象与生态监测能力、优化现有能源与计算基础设施，以及加速核聚变等前沿科学突破，来全面应对气候变化挑战。
关键要点
- 提升天气预报精度：与英国气象局合作开发了降水临近预报模型，涵盖短期（两小时内）到中期（十天）预报，有助于优化可再生能源系统。
- 生态与生物多样性保护：利用AI和机器学习技术对塞伦盖蒂动物行为进行建模、支持非洲自然保护，并开发基于澳大利亚鸟类叫声的系统以大规模监测野生动物。
- 填补数据空白：与非营利组织“气候变化人工智能”合作，正在建立一份将向公众开放的气候数据集愿望清单。
- 提高系统能效：开发AI技术以优化工业冷却和计算机系统，从而提高能源密集型计算基础设施的效率。
- 提升风能经济价值：2019年开发了一款定制AI工具来预测风力发电量并优化电网供应承诺；谷歌云正基于该模型开发软件产品，并由法国电力公司ENGIE进行试点。
- 加速核聚变研究：与洛桑联邦理工学院（EPFL）合作开发AI系统，成功实现了对托卡马克式核聚变反应堆中等离子体的预测、约束与形态控制。
- 跨界合作机制：强调有效的AI解决方案依赖于代表性数据、领域专家合作、遵循监管政策以及现实世界中的测试机会。
风险与缺口
- 数据缺口：目前气候相关数据存在重要空白，限制了应对气候变化的AI解决方案的开发。
- 能耗风险：目前的计算基础设施（包括AI技术本身）是能源密集型的，且现有电网尚未完全使用清洁能源。
- 工程技术难题：在核聚变技术中，通过快速调整磁场来约束极度高温的等离子体是一项公认的工程难题。
正文
人工智能是一项将深刻改变我们未来的强大技术。我们该如何最好地应用它来应对气候变化，并寻找可持续的解决方案？
我们的气候与可持续发展负责人 Sims Witherspoon 指出：“气候变化是一个多面性的问题，没有单一的解决方案。我们需要超越‘我们能做什么’的讨论，开始将重心放在‘我们该如何做’上。”
气候变化对地球生态系统的影响极其复杂。为了利用人工智能解决世界上最具挑战性的问题，我们正致力于增进对气候及其影响的理解、优化现有系统，并加速气候领域的突破性科学发展。
深入了解天气、气候及其影响
更好地了解核心问题及其影响，是应对气候变化的关键第一步。
- 提升天气预报精度：我们与英国气象局（UK Met Office）合作开发了降水临近预报模型，以更好地了解不断变化的天气。该模型比现有技术更加准确，深受气象专家的青睐。我们的气候和天气研究涵盖了从短期（两小时内）到中期（十天）的预报，这对于优化基于自然资源的可再生能源系统具有巨大影响。
- 保护生态与生物多样性：从对塞伦盖蒂（Serengeti）动物物种的行为进行建模，到支持推进非洲自然保护的机器学习项目，我们一直在帮助科学家追踪并更好地了解气候变化对生态系统的影响。未来，我们的团队还将基于用于识别澳大利亚鸟类叫声的 AI 系统，进一步开发能够大规模监测野生动物变化的工具。
- 填补数据空白：我们正与非营利组织“气候变化人工智能”（Climate Change AI）合作，以填补气候相关数据的重要空白。目前，该合作的重点是建立一个全面的数据集愿望清单，这些数据的获取将极大推动应对气候变化的 AI 解决方案。该清单完成后将向公众开放。
优化现有基础设施
在向更可持续的基础设施过渡的期间，我们必须优化当今世界所依赖的现有系统。
- 提高系统能效：目前的计算基础设施（包括 AI 本身）是能源密集型的。为了解决这些问题，我们一直在开发能够增强现有系统的 AI 技术，包括优化工业冷却和打造更高效的计算机系统。由于目前的电网尚未完全使用清洁能源，在向可再生能源过渡的过程中，尽可能高效地利用现有资源至关重要。
- 提升风能价值：加速全球向可再生能源过渡可以大幅减少碳排放。2019年，我们的团队与谷歌旗下风电场的领域专家合作，旨在提升风能的价值并支持整个行业的增长。我们开发了一款定制的 AI 工具来更好地预测风力发电量，并利用另一个模型来建议向电网供应预期能源的承诺，这极大地提升了风能的经济价值。目前，谷歌云（Cloud）正在利用该模型开发一款软件产品，并由法国电力公司 ENGIE 进行试点。
正如 Sims Witherspoon 所言：“如果我们不构建广泛适用的解决方案，我们在气候倒计时中就会耗尽时间。”
加速突破性科学发展
除了优化现有基础设施，我们还需要科学突破来帮助我们构建可持续的能源未来。其中一个极具潜力的领域是核聚变——这是一项极其强大的技术，有望提供无限的无碳能源。
聚变反应堆由温度高于太阳核心的电离氢加压等离子体驱动。由于极度高温，这种等离子体只能通过快速调整的磁场来约束，这是一项公认的工程难题。掌握等离子体的磁控制，是解决控制核聚变过程并利用其丰富绿色能源的关键。
为此，我们与洛桑联邦理工学院（EPFL）的瑞士等离子体中心合作，开发了一个 AI 系统。该系统学会了如何成功预测和控制托卡马克（tokamak）式核聚变反应堆中的等离子体。它不仅能约束等离子体，还能将其“雕刻”成各种实验所需的形状。
携手应对挑战
为了构建有效的 AI 解决方案，研究人员需要深入了解全球各地人们所面临的挑战。这包括：
- 获取能够代表实际问题的数据；
- 与领域专家合作以确保构建可靠的系统；
- 遵循监管结构的政策指导；
- 寻找在现实世界中测试这些系统的机会。
因此，与受影响的社区、科学家、行业专业人士、监管机构和政府的合作，是我们可持续发展工作的核心。
如果您是行业领域专家或气候科学家，并且有具体的挑战需要解决，以帮助世界了解、缓解或适应气候变化，我们的气候与可持续发展团队非常期待听到您的声音。