应对气候危机需要未开发的创新

气候危机在世界各地都非常明显。从历史性的干旱和火灾到飓风和变暖的水域，很明显，气候变化不仅仅是未来的危险。这是当前的现实问题。

正如《纽约时报》最近的头条新闻简洁地解释的那样，“气候变化使极端天气变得越来越正常。

幸运的是，一些帮助正在路上。2022年，《通货膨胀降低法案》签署成为法律。这提供了数百万美元的税收优惠、投资资金和其他资源，以加速可再生能源和气候技术创新。尽管它的名字以金融为重点，但它是美国历史上对可再生能源和气候变化准备工作最重要的投资。

与此同时，太阳能光伏等可再生能源解决方案的成本在过去十年中下降了近90%，而风力涡轮机的价格在此期间下降了50%以上。

这是个好消息，因为可再生能源迅速成为能源公司、立法者和普通公民的首要任务。根据皮尤研究中心的一项调查，69%的美国人认为我们应该“优先发展替代能源，如风能和太阳能”。

我们需要更多的创新——现在

但是，广泛实施的障碍依然存在。例如，普林斯顿大学（Princeton University）研究小组“净零美国”（Net-Zero America）最近的一份报告得出结论，净零碳经济可能需要相当于西弗吉尼亚州的土地面积，以容纳为美国经济提供动力所需的太阳能电池板和风力涡轮机的数量。与此同时，到50年，全球能源消耗预计将增长2050%，需要更多更好的技术来应对气候危机。

换句话说，我们需要更多的创新，我们现在就需要它。由比尔·盖茨（Bill Gates）创立的伞式组织Breakthrough Energy致力于加速可持续能源的创新，他指出：“我们需要找到新的方法来产生，储存和使用低碳电力，同时扩大现有技术，如风能和太阳能，先进的核电，地热能和具有碳捕获的热能发电。

人工智能（AI）和机器学习（ML）的进步可以加快研发成果，使新产品和服务更快地进入市场。以下是气候科技初创公司利用这些强大技术加速研发过程的三个最佳实践。

建立良好的数据管理实践

研发环境通常以实验为导向，将艺术工作室的精神与科学实验室的流程相结合。这使得开发实用的 AI 和 ML 模型变得困难，这些模型依赖于高质量、细致的数据管理才能取得成功。

即使是拼写错误、错误标记的数据或公式配置错误等小错误也可能使这些模型无效。这些错误通常来自人为错误，可以通过自动化数据处理和数据引入来消除。

此外，重要的是要投入时间开发流程，以确保最佳数据可用、可访问和利用。值得注意的是，人工智能不仅仅依赖于大数据。它也可以应用于小型数据集以加速开发，这既需要良好的数据管理实践，也需要数据专家的有意培养。

据估计，数据科学家将39%的时间花在数据准备上，这突显了人工智能对研发过程的根本影响。

人工智能特别擅长识别复杂数据和流程中的隐藏关系，通过更快、更有效的开发来加快研发过程。这使团队能够快速创新。然而，它的影响是基于干净的数据，这使得研发团队建立良好的数据管理实践至关重要。

投资于人类专业知识

在开发新的气候技术解决方案时，人工智能和机器学习技术并不能取代人类的聪明才智。它们通过聚合数据、识别信息或想法之间的关系以及加速计算结果来增强人们的努力。

虽然存在许多不同的ML和AI模型，但在研发环境中，一个常见且有价值的模型是监督学习。

基于监督学习的人工智能仍然需要大量的人工输入。这就是为什么工程和领域专业知识对研发过程至关重要的原因。

简而言之，气候技术创新者、企业家和初创公司不能指望即插即用人工智能技术。他们必须投资于人类的专业知识，以告知计算模型，评估结果并构建更好的产品或服务。

例如，监督人工智能模型需要体验数据和计算技术之间的密切关系。这允许 AI 和 ML 模型评估数据并确定最相关的信息。

这些模型依赖于科学家、工程师和其他经验丰富的专业人士的人工输入。否则，他们就会盲目运作，减少结果并侵蚀研发成果。若要实现最佳 AI 结果，请打破团队之间沟通和协作的障碍，以帮助确保始终提供最佳数据和见解。

团队可以共同利用人工智能进入一个工具性的分步过程，努力实现改变世界的气候技术解决方案。

使用清洁能源作为工作流程的一部分

虽然AI和ML模型可以加速新气候技术解决方案的研发，但它们也可能加剧这个问题。

训练 AI 和 ML 模型需要大量精力。根据马萨诸塞大学研究人员的一项分析，训练单个AI模型可以贡献五辆车生命周期排放量的碳当量。

研究人员和初创公司可以通过依靠可再生能源来为他们的努力提供动力来减轻这种影响。

依靠可再生能源为数据中心和致力于人工智能创新的计算资源提供动力，可以帮助公司在开发改变世界的气候技术解决方案时产生影响。

人工智能可以帮助确定我们现在需要的气候解决方案

2020年，安永会计师事务所的一份报告确定了人工智能和机器学习技术在气候技术研发中的重要性，并解释说人工智能“有能力释放可再生能源的巨大潜力。不接受它意味着冒着落后于曲线的风险。

今天更是如此，因为人们比以往任何时候都更多地感受到气候变化的影响。为了将下一个重大突破推向市场，早期创业公司必须向投资者和利益相关者展示概念证明。

目前，我们有一个独特的机会来加强创新和加速发展。随着风险投资基金向该行业投入资金，气候技术正在经历投资热潮。

换句话说，正如《大西洋月刊》最近的头条新闻所宣称的那样，“气候经济即将爆发”。

为了迎接这一时刻，气候科技公司现在需要研发成果。创新者和企业家可以转向人工智能和机器学习技术来加速和改善他们的结果，而不是依靠直觉和先前的经验。

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