摘要这篇全面的文章探讨了人工智能(AI)在解决全球气候危机方面的变革性作用,重点是其在气候建模,可再生能源优化和灾难反应中的应用。通过广泛的文献综述,案例研究和专家访谈,我们研究了AI技术如何彻底改变气候预测的准确性,增强数据处理能力并启用复杂的气候场景模拟。本文深入研究了AI对可再生能源预测,智能电网管理和能源储能优化的贡献,突出了其加速向可持续能源系统过渡的潜力。我们还研究了AI驱动的灾难响应和韧性方法,包括预警系统,与气候有关的灾难期间的资源分配以及污水策划后的恢复计划。在承认AI带来了气候行动带来的重大进步的同时,本研究还解决了挑战和局限性,例如数据质量问题,道德考虑和技术障碍。展望未来,我们讨论了新兴的AI技术,它们与其他解决方案的集成以及对有效气候变化缓解和适应的政策含义。这项研究强调了AI在对抗气候变化中的关键作用,同时强调了对这些技术负责开发和部署的需求,以确保可持续和韧性的未来。关键字:气候AI,用于气候建模的机器学习,可再生能源优化AI驱动的灾难弹性,可持续的AI治理
简介 2021 年,世界卫生组织 (WHO) 发布了人工智能 (AI) 使用建议,确认该技术可以代替人类读者来解读胸部 X 光片 (CXR) 图像,以筛查和分诊结核病 (TB),这为卫生领域人工智能指南开创了历史性先例 [1]。该前瞻性指南强调了 CXR 在结核病中的效用,尽管 WHO 过去不愿将其用于结核病规划 [2]。在诊断算法中使用 CXR 可以识别出无症状但肺部病理提示结核病的亚临床结核病患者,并将他们转诊进行检测和诊断 [3]。CXR 还可以大大减少所需的确认测试数量,这可以节省结核病规划的成本并避免给患者带来不必要的不便 [4]。CXR 在结核病中的应用限制通常是由于缺乏设备或训练有素的读者 [5, 6]。放射科医生,甚至是训练有素的医生,并不总是那么容易找到,特别是在大城市以外的结核病高负担地区 [7]。
2019 年,Energy Innovation Policy & Technology LLC® 与 Vibrant Clean Energy 合作,汇编并分析了 2018 年煤炭、风能和太阳能的资本、运营和维护以及燃料成本数据集。我们的第一份《煤炭成本交叉》报告发现,与使用新的本地风能或太阳能生产相同数量的能源相比,62% 的现有煤炭产能是不经济的。为了进行这种比较,我们评估了运行每个煤电厂的边际成本与新风能和太阳能的平准化成本,其中平准化能源成本 (LCOE) 是建造和运营新资源的成本除以其生命周期内的能源产量。分析预测,到 2025 年,即使没有联邦激励措施,超过 80% 的煤炭发电厂也将无法与新的可再生能源竞争或将被淘汰。2
来源Intel测量的结果与H100数据源:https://github.com/nvidia/tensorrt-llm/blob/ain/ain/main/main/aind/courds/cource/perferct/perf-overview.md Input-uptup-output序列:128-2048tps on 2 Accelerators/gpus/gpus。Intel结果在2024年11月9日获得。硬件:两个Intel Gaudi 3 AI加速器(128 GB HBM)与两个NVIDIA H100 GPU(80 GB HBM); 。软件:Intel Gaudi软件版本1.18.0。有关H100软件详细信息,请参见NVIDIA链接。结果可能会有所不同。基于公开信息的定价估算和英特尔内部分析
1 成田国际机场公司,《数字化转型》,《自动化和劳动效率》,https://www.naa.jp/en/airnarita/automation.html 2 “政府正在使用人工智能更好地服务公众”,美国,https://ai.gov/ai-use-cases/ 3 Arunima Sarkar 等人,“聊天机器人 RESET 框架:卢旺达人工智能 (AI) 分类”,世界经济论坛,2022 年 3 月 31 日,https://www.weforum.org/reports/chatbots-reset-framework-rwanda-artificial intelligence-ai-triage-pilot 4 AI 用例清单(下载电子表格的链接),“政府正在使用人工智能更好地服务公众”,https://ai.gov/ai-use-cases/ 5 Cristina García-Herrera Blanco,“税务机关对人工智能的使用:原则问题”,美洲税务机关中心, https://www.ciat.org/the-use-of-artificial-intelligence-by-tax Administrations-a-matter-of-principles/?lang=en
• OpenAI 于 2022 年 11 月发布基于大型语言模型 (LLM) 的聊天机器人 • OpenAI 是 Sam Altman、Elon Musk 等人于 2015 年底创立的人工智能研究机构。微软还投资 • 开发从自然语言生成图像的模型 DALL-E 和语音识别模型 Whisper • 总部位于旧金山
Amita Verma 3 博士生 3 人类发展与家庭研究系,CCS HAU,哈里亚纳邦希萨尔 摘要 诵读困难是一种常见的学习障碍,其特征是阅读、写作和拼写困难,影响着相当一部分人口。传统的支持和干预方法取得了不同程度的成功,通常受到专业教育工作者和资源的限制。人工智能 (AI) 的出现为增强对诵读困难患者支持提供了新的机会。这篇评论文章探讨了人工智能在帮助诵读困难患者方面的当前应用前景,重点关注早期诊断、个性化学习和实时帮助的工具。本文研究了人工智能驱动的诊断工具,这些工具利用机器学习算法在早期识别诵读困难倾向,从而实现及时干预。此外,本文还讨论了适应个人学习节奏和风格的人工智能教育平台,提供定制练习以提高阅读和写作技能。本文还回顾了语音转文本和文本转语音系统等实时辅助技术在缓解诵读困难者在学术和专业环境中面临的挑战方面的有效性。本文强调了关键的研究结果,评估了各种人工智能应用的有效性,并确定了未来的研究领域。通过将人工智能融入诵读困难支持策略,可以提高诵读困难患者的生活质量。关键词:诵读困难、人工智能、诊断、干预简介诵读困难是一种神经生物学、发育性、语言学习障碍,影响个人准确流利地学习或阅读的能力,以及他们发展拼写技能的能力。由于语言的音系成分缺陷,诵读困难者很难将口语与书面文字联系起来。这种解码单词的准确性和流利度方面的困难会阻碍阅读理解和词汇量的增长(Snowling,2019)。此外,拼写问题会影响书面作文的质量。诵读困难可能导致学习成绩差、自尊心低下和缺乏动力,但这并不代表智力低下、懒惰或视力不佳,它会影响各种智力水平的人(Denton 等人,2006 年)。最近的研究表明,全球多达 20% 的人口患有特定学习障碍 (SLD),其中最常见的是诵读困难(Wagner 等人,2020 年)。根据印度诵读困难协会 (2022) 的数据,10-15% 的印度儿童患有诵读困难。在印度进行的其他研究也报告了类似的结果,患病率从 6% 到 13.67% 不等。
利用大数据、商业分析和人工智能 (AI) 来提供解决复杂挑战的解决方案不仅仅是技术和数据科学专家的责任。相反,组织领导层有责任了解和指导这些方法以实现其业务目标。
搜索可再生起源和低成本的新相变材料(PCM),作为使用石蜡蜡的替代方法,有助于太阳能热能系统的环境弹性。可再生原产的PCM的重要来源是植物油和脂肪,尤其是那些具有既定农业链的脂肪。在全球范围内,棕榈油在许多工业领域都定位为必不可少的产品。棕榈油炼油的主要副产品之一是棕榈脂蛋白,可以将其氢化以改善其热性能。本文介绍了位于哥伦比亚Paramo地区的太阳能热储能系统(STESS)的性能的结果,高度为3,200 M.A.S.L.系统将热量储存在550千克氢化棕榈树脂蛋白(HPS)中,其中包含在矩形容器中,可以为乡间别墅提供热水和空间加热。白天的平均环境温度为12°C,晚上为7°C。这个实验站实现了一个可靠的测量和控制系统,其中包括39个PT-100型温度传感器,以及基于Arduino和Raspberry Pi设备的控制系统连接的不同执行器。此配置许可证还可以实现远程监视系统。构造的Stess采用140个收集器管,在95°C的最高温度下运行。根据运行7小时的能量负荷测试,将大约40.0 mJ的热量存储在氢化的棕榈树脂蛋白中。在同一时期,传热液接收了约170 MJ的能量。在随后的放电测试中,储存在HPS中的热量使房间内的环境温度在夜间在外部环境温度高达8小时以上的周围温度保持在8°C,这表明从可再生源中使用此新PCM的技术可行性。
加速在全球南方国家推广太阳能将减少各国使用化石燃料发电的比例——限制温室气体排放,减少进口依赖,并为供应冲击提供缓冲。这将带来就业和投资。这将改善电力供应,可能惠及数亿人。原则上,仅七分之一的“闲置”产能就可满足电力需求增长,并将基本电力供应扩展到本报告中考虑的 88 个全球南方国家的所有人口。