2019年的自然資源額度將在7月29日被提早用完。相較於前一年是8月2日，生態越界日（Earth Overshoot Day）再度提早到來。
因為大規模森林砍伐、土壤侵蝕、生物多樣性消失，全球生態系統已急遽變化；又因為空氣中大量的二氧化碳，極端氣候更加頻繁發生，已是人類本世紀刻不容緩的首要問題。
為了對付極端氣候問題，並提升能源的運用效率，一群科學家們試著運用AI的力量，找出可能的解決之道，發表了一份名為〈用機器學習對付氣候變遷〉（Tackling Climate Change with Machine Learning）的報告。
其中一位來自賓州大學的博士後研究員羅尼克（David Rolnick），也是報告的作者之一表示：「這是一份希望讓科學家們聚集起來的召集令！」
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報告針對13項領域，包含能源生產、二氧化碳排除、太陽能運用、教育、經濟等，都提出AI可行的運用方法。MIT Technology Review精選出10項最能改善現況的運用：
1. 加強耗電的預測
為了更有效率使用能源，我們需要精確掌握能源使用情形。演算法能預測出我們所需的電量，進而調節實際的發電量，並可以依照天氣的變化，知道家戶用電可能變化的情形，提早做供電的規劃。
2. 發現新的材料
科學家不斷尋找能更有效儲存、運用能源的材料，但這往往需要耗費很長的時間與資源。透過AI可以加快開發速度，如製造太陽能燃料，將陽光轉化為能量，或是找到能吸收二氧化碳的材質。抑或是尋找能取代鋼鐵與水泥的材料，因為這兩者的開發過程佔了全球近10%溫室氣體的產出。
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3. 優化貨運路線
全球化時代的貨運量不斷上升，是消耗石油等原料的一大原因。運用AI運算則可以精密計算貨物大小、重量、航運路徑等，找出最小耗能的運輸方式，提高貨運的資源效率管理。
4. 降低電動車轉化障礙
電動車被視為新的交通選項，AI演算法可協助更加的電力管理，例如找出最佳的充電方式，精確計算一次充電後可使用的時間，並預測開在不同路上的耗電情形，讓駕駛充分掌握電力狀況。
5. 以更有效率的方式蓋建築物
AI透過評估環境中的氣候、光線等因素，可以最有效率的方式規劃出一棟建築物需要的通風、採光、空調等，以充分運用自然環境條件的方法，省下建築過程中不必要的浪費。同時，這樣的智慧建築還能直接協調電力網，針對目前的使用情形調整供電狀況。
6. 預測地區能量消耗的情形
透過衛星照片，可以得知一地區建築的面積與特性，進而計算出精準的能源消耗情形。並且，可以此找出哪一棟建築物需要翻修或整理，以達到更好的能源效率。
7. 優化供應鏈
包含食物、產品的貨物的供應，都能透過大數據演算，找出實際的需求量，進而優化整體供應鏈；過程中也可免去不必要的浪費，例如生產無市場需求的產品、貨物運送的耗能等。並且可以此鼓勵廠商以對環境友善的方式，進行低碳產品的製作。
8. 協助農業精確指標化
現代農業多以大規模種植單一作物為主，如稻米、玉米、小麥等，這讓農夫能簡單管理，不過卻造成作物單一化，在遭遇天災或蟲害時容易大片死亡，也造成嚴重的經濟損失。AI能協助農夫交叉計算出適合混合種植的不同種作物，讓區域內的作物更加多元、豐富，並減少化肥的使用，持續培養出地力。
9. 加強監督森林砍伐行為
近期全球森林遭到大量砍伐，並導致了10%溫室氣體的排放。透過衛星照片與電腦計算，相關人員能監督砍伐行為，並藉由加裝偵測器阻止非法的砍伐行動，維護森林生態。
10. 促使消費者改變消費方式
透過客製化每位消費者的「節能消費」登記，可以促使消費者選擇更環境友善的產品，進而支持相關理念的公司擁有更大影響力。
「機器學習能夠協助解決的問題真的很驚人。」羅尼克對AI的潛力表示肯定，卻又同時提醒它並非救世主。回到根本，再厲害的科技技術，仍要人類開始行動才行。
