IT-bransjens innvirkning på globalt klima er velkjent. Utallige servere, lagringssystemer og nettverksenheter i like utallige datasentre rundt om i verden sies å konsumere rundt 3 prosent av den totale energiforsyningen hvert år, og det vil trolig øke når flere milliarder av IoT-enheter kommer på nettet.
Men som det viser seg, denne utvidede datainfrastrukturen viser seg å være avgjørende i arbeidet med å løse noen av de mest vanskelige problemene som påvirker klimaendringene - alt fra jordbrukspraksis til moderne transport. Spesielt kunstig intelligens (AI) og dens mange iterasjoner, som maskinlæring (ML) og nevrale nettverk (NN), viser seg å være svært dyktige til å oppdage de mange ineffektivitetene i det moderne samfunn som bidrar til klimastabilitet.
AIs evne til å påvirke klimaet er omtrent like variert som selve teknologien. Columbia Universitys Renee Cho bemerker at det hjelper bønder med å øke avkastningen per hektar med 30 prosent gjennom mer nøyaktig forberedelse, gjødsling og vanning. Samtidig hjelper det elektriske verktøy rundt om i verden med å drive ut ineffektivitet i nettet og stimulere til større bruk av fornybare energikilder. Det fører også til revolusjonerende fremskritt både når det gjelder påvisning og prediksjon av naturkatastrofer som orkaner og tropiske sykloner, med noen modeller som nå gir intensitet og traséspådommer med 90 prosent nøyaktighet eller bedre. Dette gjør at utvinningsorganisasjoner bedre kan fordele ressurser til forebyggende operasjoner som å shore opp sjøvegger og evakuere innbyggere, og i kjølvannet for skadevurdering og for å strømlinjeforme levering av nødforsyninger. (For mer om AI i oppdrett, sjekk ut de 6 mest fantastiske AI-fremskrittene i landbruket.)
