慕尼黑估计表明,在2013 - 2022年期间,自然灾害的全球损失为数万亿美元,其近似值达到2.25万亿美元。在此损失中,大约只有三分之一(35.2%)的损失保险为7935亿美元。 同样,英国政府在《国家风险注册》 2023年版(英国内阁办公室,2023年)中的估计,受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内,有1个发生的可能性为3-4,并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。 这些数字指出,最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备(Suciu&Gunn,2023年)。在此损失中,大约只有三分之一(35.2%)的损失保险为7935亿美元。同样,英国政府在《国家风险注册》 2023年版(英国内阁办公室,2023年)中的估计,受气候变化影响的极端天气事件的发生在5点范围内,有1个发生的可能性为3-4,并且可能导致数百万到数十亿英镑的经济成本和价值100秒的致命性和100秒的致命性。这些数字指出,最近的极端天气事件的影响表明缺乏为各个发展层面各国的气候变异性准备的准备(Suciu&Gunn,2023年)。
生成式人工智能包括多种创建内容的技术,涵盖文本、图像和其他视听元素。它由大型机器学习模型(称为基础模型 (FM))驱动,其中有一个子集称为大型语言模型 (LLM),经过数万亿个单词的训练,可用于各种自然语言任务。包括银行业在内的各个行业采用生成式人工智能具有巨大的潜力,可以提高客户满意度、增强员工体验、提高员工生产力、降低成本、增强决策能力并降低风险。本文主要借鉴了联盟成员在基于语言的生成式人工智能系统(由 LLM 支持)方面的经验,这是最早在金融机构 (FI) 中得到广泛采用的生成式人工智能形式。
快速增长的物联网(IoT)可以避免通过使用无可持续的电池设备来代替数万亿电池的高成本和环境负担,这些设备数十年来无需维护。要开发无电池的物联网系统,研究人员和制造商需要一个通用,价格合理且易于使用的通用平台。但是,有限的可用性和缺乏支持阻止了以前无电池平台的广泛采用。我们介绍了Riotee,这是一个开源和市售的无电池平台,其中包括多个板,广泛的软件和全面的文档。我们通过机器学习应用程序展示了Riotee的功能,并介绍了涉及学生和客户的用户研究结果,他们对其有用性和可用性评为高度评价。
(4) 超级计算机是速度最快、价格最昂贵的机器。与其他计算机相比,它们的处理速度更快。超级计算机的速度通常以 FLOPS(每秒浮点运算次数)来衡量。一些速度更快的超级计算机每秒可以执行数万亿次计算。超级计算机由数千个可以并行工作的处理器互连而成。超级计算机用于高度计算密集型任务,例如天气预报、气候研究、分子研究、生物研究、核研究和飞机设计。超级计算机的一些例子是 IBM Roadrunner、IBM Blue gene。由 C-DAC(先进计算发展中心)在印度组装的超级计算机是 PARAM。PARAM Padma 是该系列中的最新机器。PARAM Padma 的峰值计算能力为 One Tera FLOP。
在药物开发的最新进展中,我们能够构建与目标蛋白相关的大型化学空间库,并通过评估分子的可能功效、毒性和可制造性,快速将其限制为类似药物的特性。该过程使用由研究人员构建的基于片段的潜在分子组合库。他们试图识别形状与目标结合口袋兼容的小分子;这些小分子由“片段”组成。可能与结合口袋中的氨基酸残基结合的片段数量非常大,这些片段可以以不同的方式组合,从而产生数万亿个潜在的先导分子。因此,虚拟组合筛选使我们能够识别或排除先导分子,而无需先发现和制造它们。
新兴市场和发展中国家每年需要数万亿美元的投资,才能在实现气候目标方面取得充分进展,管理气候变化风险,并在 2030 年前实现可持续发展目标 (SDG)。这一挑战的规模要求多边开发银行 (MDB) 在引导私人资本动员方面发挥重要作用,超越多边开发银行传统的主权支持贷款角色,并增加私营部门发展融资部门的投资。近年来,多边开发银行大幅增加了气候融资投资,年均投资从 2017-2018 年的 570 亿美元增加到 2021-2022 年的 930 亿美元。然而,为了实现《巴黎协定》的目标,
从定义上讲,这样的做法是不完整的——技术和创新总是让人惊喜。我们考虑的潜在应用反映了麦肯锡专家以及协助我们研究的行业和学术界的受人尊敬的领导者的看法,这些应用可以说明未来十年或二十年新兴应用的情况,并很好地表明了这些应用可能产生的影响的规模和形式。到 2025 年,我们评估的 12 种技术的应用所产生的综合潜在经济影响可能达到每年数十万亿美元。这些经济潜力中的一部分最终会成为消费者剩余;而这些经济潜力的很大一部分将转化为公司将获得的新收入,并有助于 GDP 增长。其他影响可能包括公司和行业之间利润池的转移。