（文章來源：教育新聞網）

氣候變化是當今地球面臨的最重要的危機。最近，來自世界各地的數百萬人走上街頭，要求政府采取緊急行動，以幫助控制持續的災難并扭轉氣候變化的負面影響。我們將需要調動我們的所有資源，包括人工智能，以保護我們的星球免遭危險。

機器學習和人工智能領域的一些最重要的思想家最近發表了一項研究，他們概述了13個關鍵領域，在這些領域中，機器學習可以用來減輕氣候變化的不利影響。他們提出的建議分為三大類：高杠桿解決方案(在其中機器學習可以產生顯著影響)，長期解決方案(至少需要幾十年才能獲得回報)以及高風險追求(技術在這種情況下)要么還不夠成熟，要么我們不夠了解有效地預測后果。

改善對電力需求的預測為了以更有效的方式部署可再生能源，公用事業公司必須能夠更好地實時和長期預測能源需求。已經有很多算法可以預測能源需求，我們可以通過考慮氣候模式，當地天氣和家庭能源使用情況來進一步完善它們。通過使算法更易于理解，我們可以極大地協助公用事業運營商解釋輸出并使用結果來安排何時切換到電網中的可再生能源。

設計節能建筑物–智能設計的控制系統可以大大降低建筑物的能耗。可以對它們進行編程，以適應建筑物的占用，天氣預報以及其他各種環境條件，以便居民可以在室內調節制冷，供暖，照明和通風的需求。如果低碳電力不足，智能建筑還可以與電網直接通信并減少用電量。

幫助擴大精準農業的規模–目前，單一種植在農業實踐中占主導地位。它指的是在廣闊地區種植一種農作物的做法。對于農民來說，采用這種方法很容易，因為他們可以部署拖拉機和自動化工具來管理田間的保養。但是，隨著時間的推移，它會減少土壤中的養分含量并阻礙生產力。因此，農民不得不嚴重依賴產生一氧化二氮的氮肥，這是最有力的溫室氣體之一。通過部署使用基于機器學習的軟件的機器人，農民可以更有效地管理多種農作物，而AI算法可以幫助預測要種植的農作物的正確混合物，從而再生土壤健康并減少肥料的使用。

改善對森林砍伐活動的跟蹤–森林砍伐是溫室氣體排放的主要因素。但是，防止砍伐森林是一項費力的地面手工過程。衛星圖像與計算機視覺技術的結合可以幫助我們更有效地大規模掃描綠色覆蓋層的損失。如果將傳感器策略性地種植在地面上，則可以將其與算法結合使用以檢測斧頭和鏈鋸的聲音。這將極大地幫助執法人員發現并制止非法毀林活動。