Борьба с изменением климата с помощью машинного обучения

Tackling Climate Change with Machine Learning
Demis Hassabis, Yoshua Bengio, Alexandre Lacoste, Jennifer Chayes, John Platt, Konrad P. Körding, Andrew Y. Ng, Tegan Maharaj, Carla P. Gomes, Lynn H. Kaack, Priya L. Donti, Felix Creutzig, David Rolnick, Nikola Milojevic-Dupont, Alexandra Sasha Luccioni, Kelly Kochanski, Kris Sankaran, Andrew Slavin Ross, Natasha Jaques, Anna Waldman‐Brown, Evan David Sherwin, Mukkavilli, Karthik
2022-02-07

изменение климатауправление стихийными бедствиямивыбросы парниковых газовмашинное обучениеумные электросети
Изменение климата является одной из величайших проблем, стоящих перед человечеством, и мы, как специалисты по машинному обучению, можем задаться вопросом, чем можем помочь. В этой статье мы описываем, как машинное обучение может стать мощным инструментом для сокращения выбросов парниковых газов и содействия адаптации общества к меняющемуся климату. От интеллектуальных электросетей до управления последствиями стихийных бедствий мы выделяем задачи, имеющие большое значение, в которых существующие пробелы могут быть устранены с помощью машинного обучения в сотрудничестве с другими областями. Наши рекомендации охватывают как актуальные исследовательские вопросы, так и перспективные возможности для бизнеса. Мы призываем сообщество специалистов по машинному обучению присоединиться к глобальным усилиям по борьбе с изменением климата.
1
Эффективное применение машинного обучения для решения климатических задач требует сотрудничества специалистов по машинному обучению с представителями других областей.
2
Существуют перспективные области применения машинного обучения, например интеллектуальные энергосети, особенно там, где имеются пробелы в существующих возможностях.
3
Машинное обучение может способствовать смягчению последствий изменения климата, помогая сокращать выбросы парниковых газов.
4
Машинное обучение может поддерживать адаптацию общества к изменению климата, включая применение в управлении стихийными бедствиями.
5
Статья выделяет перспективные исследовательские вопросы и возможности для бизнеса, связанные с участием сообщества машинного обучения в борьбе с изменением климата.

Применение методов машинного обучения к задачам смягчения последствий и адаптации к изменению климата

применение машинного обучения для сокращения выбросов парниковых газов и содействия адаптации общества к изменению климата

Publication Details
Publication Date
2022-02-07
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
191
Access Type
Author Information
Authors
Demis Hassabis
Yoshua Bengio
Alexandre Lacoste
Jennifer Chayes
John Platt
Konrad P. Körding
Andrew Y. Ng
Tegan Maharaj
Carla P. Gomes
Lynn H. Kaack
Priya L. Donti
Felix Creutzig
David Rolnick
Nikola Milojevic-Dupont
Alexandra Sasha Luccioni
Kelly Kochanski
Kris Sankaran
Andrew Slavin Ross
Natasha Jaques
Anna Waldman‐Brown
Evan David Sherwin
Mukkavilli, Karthik
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%