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為了確定新水電大壩的環(huán)保地點(diǎn)，2019 年團(tuán)隊(duì)利用了來自使用人工智能 (AI) 的復(fù)雜計(jì)算模型的數(shù)據(jù)。他們觀察到巴西（一個(gè) 以低地為主的國家）的低地水壩往往擁有較大的水庫區(qū)，從而產(chǎn)生更高的碳強(qiáng)度。與玻利維亞、厄瓜多爾和秘魯?shù)纳絽^(qū)相比， 巴西亞馬遜地區(qū)的碳密集型大壩數(shù)量最多。他們發(fā)現(xiàn)，更高的海拔和陡峭的地形使得水力發(fā)電的碳強(qiáng)度更低。 該團(tuán)隊(duì)已經(jīng)提出了新的項(xiàng)目，目前至少有 351 站點(diǎn)分布在亞馬遜河上，那里已經(jīng)有 158 個(gè)水電大壩。為了找到最小化這些項(xiàng)目 對(duì)環(huán)境影響的解決方案，研究人員正在繼續(xù)利用人工智能利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。 基于這些他們發(fā)現(xiàn)，不協(xié)調(diào)的水電擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)效益的喪失。此外，其他地點(diǎn)的有效大壩布置可以產(chǎn)生四倍的電力。 “人工智能正被華爾街、社交媒體用于各個(gè)領(lǐng)域——為什么不使用人工智能來解決可持續(xù)發(fā)展等嚴(yán)重問題呢？”專家們對(duì)此提出 了設(shè)想。
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