전 세계 기후에 대한 IT 산업의 영향은 잘 알려져 있습니다. 전 세계 수많은 데이터 센터에있는 수많은 서버, 스토리지 시스템 및 네트워크 장치는 매년 총 에너지 공급량의 약 3 %를 소비하는 것으로 알려져 있으며, 이는 수십억 개의 IoT 장치가 온라인으로 전환되면서 증가 할 것으로 예상됩니다.
그러나이 확장 된 데이터 인프라는 기후 변화에 영향을 미치는 가장 다루기 어려운 문제 (농업 관행에서 현대 교통 수단에 이르기까지)를 해결하기위한 노력에서 매우 중요합니다. 특히 인공 지능 (AI)과 머신 러닝 (ML) 및 신경 네트워킹 (NN)과 같은 많은 반복은 기후 불안정에 기여하는 현대 사회의 많은 비 효율성을 발견하는 데 매우 능숙한 것으로 입증되고 있습니다.
기후에 영향을 미치는 AI의 능력은 기술 자체만큼이나 다양합니다. Columbia University의 Renee Cho는 더 정확한 토지 준비, 수정 및 급수를 통해 농민들이 헥타르 당 생산량을 30 %까지 올리도록 돕고 있다고 지적합니다. 동시에 전 세계의 전력 회사들이 전력망의 비 효율성을 높이고 재생 가능한 에너지 원을 더 많이 사용하도록 돕고 있습니다. 또한 허리케인 및 열대 저기압과 같은 자연 재해 감지 및 예측에서 혁신적인 발전을 이룩하고 있으며 일부 모델에서는 90 % 이상의 정확도로 강도 및 경로 예측을 제공합니다. 이를 통해 복구 조직은 방파제를 세우고 시민을 대피시키는 등의 예방 작업을위한 자원을보다 효과적으로 할당 할 수 있으며, 피해 평가를위한 여파로 비상 용품을 효율적으로 제공 할 수 있습니다. (농업에서 AI에 대한 자세한 내용은 농업에서 가장 놀라운 6 가지 AI 발전을 확인하십시오.)
