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出典：Igor Sapozhkov / Dreamstime.com
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データインフラストラクチャは、気候変動の主要な要因ですが、それだけで解決策になることもあります。
IT業界の世界的な気候への影響はよく知られています。世界中の同様に無数のデータセンターにある無数のサーバー、ストレージシステム、ネットワークデバイスは、毎年総エネルギー供給の約3％を消費すると言われています。これは、数十億のIoTデバイスがオンラインになるにつれて増加する可能性があります。
しかし、結局のところ、この拡大するデータインフラストラクチャは、気候変動に影響を与える最も手に負えない問題のいくつかに取り組む努力において不可欠であることが証明されています。特に、人工知能（AI）とその多くの反復（機械学習（ML）やニューラルネットワーク（NN）など）は、気候の不安定性に寄与する現代社会の多くの非効率性を見つけるのに非常に熟達していることが証明されています。
気候に影響を与えるAIの能力は、テクノロジー自体とほぼ同じくらい多様です。コロンビア大学のレニー・チョー氏は、より正確な土地の準備、施肥、散水により、農家がヘクタールあたりの収穫高を30％押し上げるのに役立っていると指摘しています。同時に、世界中の電力会社がグリッドの非効率性を排除し、再生可能エネルギー源の利用を促進するのを支援しています。また、ハリケーンや熱帯低気圧などの自然災害の検出と予測の両方に革命的な進歩をもたらし、一部のモデルでは現在、90％以上の精度で強度と経路の予測を提供しています。これにより、復旧組織は、護岸の補強や市民の避難などの予防的運用のためのリソースをより適切に割り当てることができます。また、被害評価のために緊急事態の供給を合理化します。 （農業におけるAIの詳細については、農業における6つの最も驚くべきAIの進歩をご覧ください。）
より良いモデリング
AIは、マクロレベルでの気候変動にも役立ちます。気候学は、これまでに考案された最もデータ集約型の研究分野の1つであり、AIは、大量のデータの収集、分析、および解釈に役立たないものはありません。 DowntoEarth.orgのAkshit Sangomlaによると、AIは複雑な気象パターンを測定する新しい、より正確な方法を提供します。たとえば、日射量、風のパターン、および他のデータセットのホスト間の関係を測定するために使用される大循環モデル（GCM）は、長すぎて基本的に複雑すぎる条件を単純化する「パラメーター化」の実践に依存してきました従来のコンピューターがモデル化するため。しかし、AI、特にニューラルネットワークは、これらの複雑なダイナミクスを簡単に処理して、はるかに正確な予測を提供できます。
多くの場合、低高度の雲の特性を数百メートルの長さで測定する雲分解モデル（CRM）など、これらの高レベルの計算用のモデルは既に存在します。個々に、これらの雲は、より広い気象パターンにほとんど影響を与えませんが、全体として、上層の気流の流れを変えたり、地表近くの温度に影響を与えたりすることがあります。 CRMやその他のモデルが気候学でこれまで大きな役割を果たさなかった唯一の理由は、AIがなければ計算ニーズが持続不可能なレベルにコストを押し上げるからです。
この同じアプローチは、地上の条件にも適用でき、大気の条件と同じくらい気候変動に貢献できます。 MicrosoftのAI for Earthプログラムは、ランドマッピングなどの分野ですでに結果を示しています。これは、従来、費用と時間がかかるプロセスでした。同社のWee Hyong Tokは最近、画像を含むデータを衛星や地上のソースから収集して分析することにより、水管理、森林破壊、種の移動、その他のさまざまな要因に関する新しいパターンが出現していることを指摘しました。脆弱な生態系。
あるプロジェクトでは、地球のためのAIが中央アジアのユキヒョウの急速に消滅する生息地の詳細な画像分析に使用されています。この地域に影響を与える自然の変化と人為的な変化の両方に新しい視点をもたらすことにより、これらの損失を止めるか、さらには逆転させることができます。これらの地域を保護する手段として、また密猟や違法象牙取引と戦う手段として、コンゴやその他の地域の象の生息地を研究するために同じ技術が使用されています。ただし、おそらく最も珍しいアプリケーションはProject Premonitionであり、インテリジェントドローンとロボットを使用して蚊の位置を特定してトラップし、クラウドスケールゲノミクスを使用して血液を分析して、世界の最も遠隔地の動物個体群に関する正確なデータを取得します。 （テクノロジーがどのように気候に悪影響を及ぼしているかについては、「エコカルマ：気候変動がデータインフラストラクチャに悪影響を与えている」をご覧ください。）
スマートアクション
しかし、真の変化は、消費の削減やクリーンエネルギーソリューションの採用などの集団行動によってのみ実現でき、AIもこの点で役立ちます。自動運転車は本質的にクリーンなソリューションとして頭に浮かぶことはないかもしれませんが、PricewaterhouseCoopersのCeline Herweijerが指摘するように、AI誘導車両はオンデマンドモビリティへの移行を可能にし、流通する自動車の数、およびルートと交通の最適化を削減します、運用効率、その他の多くのメリット。そして、これは、ほとんどの自動運転車がAIに最適化されたグリッドによって供給される電力で走行することを考慮する前です。
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このいずれかが天候パターンに顕著な改善をもたらすかどうかは、まだ誰の推測でもあります。地球の気候はオーシャンライナーのようなものです。コースを変更するには、長期にわたる一連の調整されたアクションが必要です。おそらく、最新のAIテクノロジーがもたらされた後でも、上昇する熱指数と破壊的な嵐のpre延はしばらく続くでしょう。
しかし、長期的には、地球温暖化の真に壊滅的な結果を食い止める唯一の方法は、AIかもしれません。