人工智能气候预测_人工智能气候

1.近期四项研究，人工智能助力地球科学与宇宙探索

2.HP250GS人工智能气候箱使用方法

3.RTOP人工智能气候培养箱光照强度怎么调节

4.人工智能助力改善大气环境质量的研究进展

霍金曾预言人类的未来可能会恶化，这是警告也是提醒。

几十年来，霍金一直呼吁人类试着永久定居其星球。霍金给出的理由是，人类最终会成为灭绝级灾难的受害者，这迟早会发生。人类作为地球顶级动物，一旦生态发生重大改变，最先毁灭的便是处于生物顶端的物种。霍金意识到人类今天的潜在威胁并没有这么简单，人工智能、气候变化、转基因以及核战争等都是未来可能会出现的问题。

人工智能在今天才刚刚起步，但霍金就这一技术的发展提出了严重的警告。霍金指出未来人工智能可以发展出自己的意志，一种与我们意志相冲突的意志。在这些可能发生之前，就应该制止这种情况。

霍金的预言介绍：

1、2060年人类离开地球移民火星

霍金在这个预言里，提到的是人类全部离开移民火星。如果在这种情况，人类不离开地球，将会面临死亡的危险。根据地球化石能源的储备，在人类的日常消耗下，化石能源将会在近几十年内消失，人类出行将不能驾车出行。

2、2100年人类进入外太空，新人种出现

霍金预言人类在外太空，会出现新人种，其主要是人类移民火星，在新环境下人类失去了地球生存的环境，失去自由，在火星每天除了吃和睡，必然会出现新的人种。

近期四项研究，人工智能助力地球科学与宇宙探索

人工智能带来的积极影响如下：

1、人工智能让人类生活更美好：广泛应用的无人驾驶，不仅减轻了人们的判源负担，也钛大降低了事故率。比如，今天苹果系统的SIR手写版系统、生物识别系统都是人工智能的应用，显著提高了人类的生活质量。

2、人工智能可以帮助人类繁荣：因为人类文明中的一切都是智能的产物，我们使用人工智能来放大自己的智慧，这可能会帮助生命像以前一样繁荣，并解决我们最棘手的问题，从疾病到气候变化等。

3、人工智能促进了人类的理性进步，而人类的理性进步又可以促进人类的发展：人工智能的研发过程本身就具有研究人脑认知和功能的需求和特点，使人类能够学习这一过程中的学习方法，从而增强逻辑思维能力。人工智能更新了人类处理问题的方式。

4、带来更多的工作机会：正如大量曾经脱离传统农业和手工业的劳动力在现代工业生产和城市服务业中找到了新的工作机会一样，人工智能的进步也将如此一当前数据密集型的机器学习和机器学习与人工智能对话的系统所延伸的许多领域将在未来带来许多工作机会。

5、可以连续工作。不像人类，机器不会累，即使要连续工作几个小时，也没有反应。人类需要时间休息来提高效率。然而，就机器而言，它们的效率不受任何外部因素的影响，可以不间断地工作。

人工智能带来的弊端：

1、大规模失业：人工智能的发展导致很多人失业。根据人社部新闻发布会，2016年底我国失业率达到4.05%。机器人不会犯错误，不会累，不需要休息或支付。这完全可以替代很多职业，比如工人、司机等等，不需要思考。这会导致大量的人失业，大量的人整天无所事事。

2、人类的一次大淘汰：人工智能时代的到来可能是人类的一次大淘汰。机器类的淘汰，如果处理不当，可能会导致核战争， 那将是人类的灾难，人类可能会因此灭亡。

3、脆弱：人工智能系统无法理解场景或上下文之外的行为。虽然在象棋或游戏等固定规则范围内不会暴露这种弱点，但一旦场景发生变化或者这种变化超过一定范围，人工智能可能就无法立即。

4、不可预测：户无法预测人工智能会做源升出什么决定，这既是优势也是风险，因为系统可能会做出不符合设计者掘裂态初衷的决定。

5、安全问题和漏洞：机器会重视结果而忽视过程。它只会通过寻找系统漏洞来达到字面上的目的，但它用的方法不一定是设计者的初衷。比如网站会推荐一些极端主义的，因为刺激性的内容会增加浏览时间。

HP250GS人工智能气候箱使用方法

编辑/绿萝

目录：

如果我们周围的一切都只是……全息图呢？

问题是，它可能是——密歇根大学的一位物理学家 Enrico Rinaldi 正在使用量子计算和机器学习来更好地理解这个想法，称为全息对偶性（holographic duality）。

全息对偶性是一种数学猜想，它将粒子理论及其相互作用与引力理论联系起来。这个猜想表明，引力理论和粒子理论在数学上是等价的：引力理论在数学上发生的事情发生在粒子理论中，反之亦然。

一些科学家认为我们的整个宇宙是粒子的全息投影，这可能导致一致的量子引力理论。

在《 PRX Quantum 》 杂志上发表的一项研究中，Rinaldi 和他的合著者研究了如何使用量子计算和深度学习来 探索 全息对偶性，以找到称为量子矩阵模型的数学问题的最低能量状态。

研究人员对矩阵量子力学的量子计算和深度学习方法进行了首次系统调查，并将它们与晶格模拟进行了比较。它们在解决更复杂的问题之前提供了基线基准。特别是，通过计算低能谱来测试每种方法的性能。

论文链接：s://journals.aps.org/prxquantum/abstract/10.1103/PRXQuantum.3.010324

相关报道：s://phys.org/news/2022-02-black-hole-physicist-quantum-machine.html

地图对于我们了解地球及其过程很重要，但通常情况下，我们无法在空间的每一点直接观察我们感兴趣的变量。出于这个原因，我们必须使用模型来填补空白。

然而，科学家们认为，在自然环境中可能存在更多微妙的关系，而基于传统手动特征工程方法的模型可能会忽略这些关系。

来自英国埃克塞特大学（University of Exeter）、格拉斯哥大学（University of Glasgow）和英国埃克塞特气象局的研究人员创造了一种复杂的新方法来更详细和准确地模拟地球的自然特征。

该研究中开发的开创性的新人工智能方法将环境信息提取作为一个优化问题。这样做允许它自动识别和利用关系，否则这些关系可能会被人类使用更传统的建模方法忽视和利用。

除了提高地图质量外，这种方法还释放了人工智能在自然环境中发现新关系的潜力，同时消除了建模过程中的大量试错实验

该研究以「 Bayesian Deep Learning for Spatial Interpolation in the Presence of Auxiliary Information 」为题，发表在《 Mathematical Geosciences 》杂志上。

新技术可以识别地形的复杂特征和方面，远远超出传统方法的能力，并使用它们来生成质量更高的环境地图。至关重要的是，新系统还可以为解锁自然环境中关系的新发现铺平道路，这可能有助于解决 21 世纪一些更大的气候和环境问题。

在 NN-SVG 软件 (LeNail 2019) 的帮助下可视化的深度神经网络架构概述。

论文链接：s://link.springer/article/10.1007/s11004-021-09988-0

相关报道：s://phys.org/news/2022-03-technique-harnesses-cutting-edge-ai-capabilities.html

陨石为我们了解太阳系的起源和演化提供了一个独特的视角。南极洲是回收陨石最多产的地区，这些外星岩石集中在陨石搁浅区。迄今为止，含陨石的蓝色冰区大多是通过意外发现和昂贵的侦察任务来识别的。

来自布鲁塞尔自由大学（ULB）、代尔夫特理工大学和的一组研究人员使用人工智能技术寻找隐藏在南极冰层中的陨石。通过在机器学习算法中结合最先进的数据集来识别富含陨石的区域，并提供在整个大陆范围内对在任何给定位置找到陨石的概率的估计。

由此产生的约 600 个陨石搁浅区，估计精度超过 80%，揭示了尚未 探索 的区域的存在，其中一些位于研究站附近。分析表明，迄今为止，南极冰盖表面的所有陨石中，只有不到 15% 被发现。数据驱动的方法将极大地促进以协调和具有成本效益的方式收集剩余陨石的 探索 。

该研究以「 Unexplored Antarctic meteorite collection sites revealed through machine learning 」为题，发表在《 Science Advances 》上。

论文链接：s://.science.org/doi/10.1126/sciadv.ab138

相关报道：s://phys.org/news/2022-01-machine-space-antarctica.html

从地球大气中去除二氧化碳 (CO2) 是应对气候变化的有力工具。所谓的碳捕获和封存 (CCS) 使用机械和化学技术从空气中去除二氧化碳，将其浓缩，然后将其注入地下进行长期储存。尽管 CCS 目前只代表了减缓气候变化工作的一小部分，但它可能会在未来几十年变得越来越重要。

CCS 的一个关键要素是确保收集的 CO2 浓度安全稳定地储存在注入它们的地质单元中，这主要通过 3D 地震观测的时间序列来完成。随着二氧化碳被注入岩石孔隙中，它会显著改变岩石的整体密度和其他体积特性，从而对传入的地震波产生不同的响应。

延时 3D 地震勘测是详细了解 CO2 随时间变化的关键工具。然而，记录的地震数据必须经过严格的处理路线，以匹配基线和延时数据集，以便人工检测和解释差异。

来自新加坡国立大学和美国普渡大学的研究人员建议使用神经网络 (NN) 来促进人类解释。它提供了直接从 4D 地震图像到 3D CO2 分布的高效端到端映射。通过在训练期间合并不同处理的数据，NN 获得了针对基线和延时图像之间的中度不匹配的稳健性。训练后的神经网络在不同延时数据上的普遍应用显示出在整个监测 历史 中的高度一致性，这为作为时间函数的 CO2 羽流（plume）发展提供了可靠的分析。

在这次 3D 地震观测中，人类评估人员已将二氧化碳储层标记为绿色，但根据一项新研究，机器学习算法可能很快就会取代人类来完成这项任务。

该研究以「 Neural Network-Based CO2 Interpretation From 4D Sleipner Seismic Images 」为题，发布在《 Journal of Geophysical Research: Solid Earth 》上。

论文链接：s://agupubs.onlinelibrary.wiley/doi/10.1029/2021JB022524

相关报道：s://phys.org/news/2022-01-neural-networks-carbon-dioxide-seismic.html

RTOP人工智能气候培养箱光照强度怎么调节

按一次设定按钮，按2次循环按钮，进入设定状态。按向右按钮直到光标到达温度显示框，按向上的按钮设置温度，依次设定十位数，个位数，小数点后一位数，设定完温度后，继续按向右按钮，光标到了光照显示框之后，再按一次向右按钮（非常重要!），查看并保存刚才的设置。按照提问，只修改温度的话，就直接按循环按钮24次回到0：00，就可以了。

需要设置周期的话，就在对应的时间点重复上述操作。设置完相应温度、湿度。光照后，再按一次向右按钮，保存设置。

人工智能助力改善大气环境质量的研究进展

光照强度以及二氧化碳浓度是植物有机物质合成的重要因素，两者的强度以及浓度直接影响到了有机物质合成量，对产量有着直接的影响性。在发芽后，慢慢的存在叶绿素开始进行光合作用，有机物质的合成直接影响到了幼苗的生长以及发育，发芽的最佳环境是人工气候室，该环境内不仅仅能够为发芽提供合理的温湿度，同时能够进行调解环境中的光照强度以及二氧化碳浓度，为幼苗的生长发育起到了促进的作用，人工智能气候室是如何进行调解环境中的光照强度以及二氧化碳的浓度呢？

植物生长室光源的设计的2个原则：一是光源的光谱类同于太阳光的光谱；二是光源的光照强度大于所栽培植物生长发育所需的光饱和点。研究表明：植物进行光合作用所需的谱线并不包括所有的太阳光谱线，其所需谱线主要分布在400~500nm紫光区和600~700nm的红光区，其他谱线对植物的光合作用贡献不大。综合比较国内外各种植物型人工光源的光谱曲线，选定了荷兰飞利浦农艺钠灯和金卤灯，利用钠灯和金卤灯组合得到的光谱性能很好的满足了植物光合作用对光照的要求。为了提供不同光照强度的光环境，将所有钠灯和金卤灯光源分为高、中、低3档，并进行组合交替排列，从而提供植物生长发育均衡的光照环境。

初创公司的尝试

汉堡初创企业 Breeze Technologies 的使命是衡量和改善城市中的可持续空气质量，并取得有效的结果。这家屡获殊荣的公司成立于2015年，致力于开发低成本的小型传感器，该传感器可安装在几乎任何位置，可测量烟尘，氮氧化物，氨气，臭氧或颗粒物等污染物，同时还能确定其来源。

尽管车辆是常见的污染源，但大型建筑工地也可能在短时间内大大增加空气污染。?德国当地某门户网站实时发布 Breeze Technologies 收集的数据，以便受影响的居民可以在任何给定时刻了解当前情况。此外，Breeze Technologies 还制定了一系列全面的措施，以帮助城市和社区专门改善当地的空气质量。

起初，Breeze 利用微软Azure云处理了其联网的传感器数据。?现在，Breeze 创始人Robert Heinecke 现在希望在AI的帮助下将他的项目提升到一个新的水平，即他们的? AI for Earth ?项目。Breeze 已经获得了12,000美元的云使用费用，这些费用将用于在Azure中建立新的机器学习开发环境。“我们现在已经建立了自己的AI实验，以测试AI如何为我们提供更好的支持，” Heinecke 解释说。

尝试使用AI

到目前为止，Heinecke和他的团队已经确定了可以使用AI的三个领域。?

1. 首先，传感器担负着收集数据的重任，但有时会收到硬件本身或者周边环境的影响，收集到有误导性的数据，AI可以分析单个传感器的测量误差来从传感器数据中排除测量环境的影响和异常值，来显著提高测量数据的质量，并在现场绘制更准确的数据图。同时，AI还可以根据传感器的数据来提前预测何时需要维修甚至更换传感器，减少人工维护成本。

2.? AI还可以 对未来的空气质量做出预测，既可以在多个散落在不同地点的传感器上做出联合分析，也 在 不同的传感器上对其周围的空气质量 做出预测 ，这样，对空气 质量敏感的人，比如 哮喘病人， 有肺病的人， 可以提前准备好预防措施。这里的AI技术主要是时间序列结合地理位置进行数据分析。

3.AI结合地理位置分析算法，在多个传感器数据联合分析下，可以定位空气污染来源及位置，帮助及时准确的切断污染源。这样对提高特定范围的空气质量有很好的效果。

试点项目

目前，试点项目已经在德国的汉堡，默斯和内卡苏姆展开，Heinecke 和他的团队已经与许多其他城市进行协作，有的城市态度积极，有的城市进度缓慢，尽管有时可能会有摩擦， 用Heinecke的话说，“一些城市可能还不希望确切地知道空气到底有多糟糕，因为那样的话他们将不得不取行动。”

AI for Earth

AI for Earth帮助研究人员和组织使用人工智能来开发保护水，农业，生物多样性和气候的新方法。 在接下来的五年中，微软将向 AI for Earth 投资5000万美元。要成为 AI for Earth 的一部分，开发人员，研究人员和组织可以将他们的想法申请微软的研发经费。 如果你能设法说服 Microsoft ，你将获得财务和技术支持，还将受益于全球AI地球网络中的知识转移和联系。 作为 Microsoft 柏林 EarthLab 以及其他产品的一部分，Breeze 的想法令人信服，并将在将来成为 “ AI for Earth ” 的一部分，以进一步促进其环境创新。

查看历史文章，关注AI与环保的前沿技术，请关注蓝钻环保！