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摘要：随着越来越多的气候变化挑战的出现，AI和ML提供了监视环境和可持续管理的创新方法。本文旨在讨论人工智能技术的使用，包括长期记忆（LSTM）网络，卷积神经网络（CNN）和随机森林模型来解决全球环境挑战。借助辅助数据，本研究对AI在温度异常预测，森林砍伐模式识别和各种生态系统的碳捕获增强方面进行了批判性评估。的发现表明，就精度和容量而言，AI模型比当前的监测系统更有效，这对于政策制定者和环保主义者来说可能是有价值的信息。尽管如此，数据质量，模型可解释性和模型鲁棒性之类的问题仍未解决，应集中于随后的研究主题，涉及可持续AI解决方案和多学科合作的可行性。本文还展示了如何利用AI来增强气候变化并改善对我们和子孙后代更好的世界。关键字：机器学习，环境监测，人工智能，森林砍伐，预测模型，碳固存，可持续性，神经网络，气候变化，LSTM 1。引言由于气候变化正在逐渐加深其影响，因此监测环境和实施可持续性措施的挑战在数量和复杂性上增长。但是，AI有可能提高可持续性管理实践的性能。2。在面对全球环境变化时，通常通过机器学习（ML）通常通过机器学习（ML）成为一种革命性技术和方法。AI评估大量且困难的气候数据的能力提出了未实现的气候和环境管理的潜力。从飓风和其他自然灾害到生态系统变化的一切都可以通过及时的AI-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-ai-severnal进行分析，从而可以更好地决策。在AI的两个子场中，机器学习对于环境实践和研究是最佳的，因为所涉及的数据高度多样，而且通常是非结构化的。当卫星图像，传感器和气候模型在人类无法分析的程度上产生信息时，ML确定了人们无法分析的模式[1]。mL已被用于在森林砍伐威胁下跟踪位置，评估生物多样性损失的未来概率，增强碳固存以及在哪里行动以及在启用这些地区的保护时。此外，通过智能预测设计，以其核心AI系统的智能预测设计增强了迄今为止可疑的现象所提供的外推。补充农业，能源和运输领域中的资源应用，人工智能可以减少温室气体的排放并增加可再生能源的实施[2]。先进的智能系统已负责能源系统，学习了如何预测需求，并改善了更多可再生能源类型（例如风能和太阳能），使它们在更大的水平上更具可持续性。然而，气候科学中的AI纳入了其缺点。诸如数据预处理，模型解释性以及AI自动化政策实施的社会责任之类的领域也值得考虑。在本文中，作者旨在分析气候变化中智能综合的ML和AI及其对可持续环境未来的影响。文献评论2.1常规环境监测的缺点。现有的传统环境监测系统具有许多缺点，这些缺点会影响收集和分析的环境数据的质量和可靠性。这些系统的特征是低覆盖范围，即它们
气候变化的AI：利用机器学习环境
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