【ESG】應對氣候變化迫在眉睫 人工智能算法如何解決問題?

博客 11:30 2022/01/20

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第26屆全球氣候峰會於去年11月落下帷幕,世界多國領袖均進一步就應對氣候危機作出承諾,各地大型跨國企業亦加速展開行動,在綠色科技及氣候解決方案方面加大投入,力爭早日實現淨零排放。全球邁向加強應對氣候變化的新里程,令人感到振奮。但另一方面,減緩氣候變化將是一個漫長的過程,如何在推進低碳轉型的進程中,主動增強我們的氣候變化適應能力,更好地防範及應對已經出現的各類氣候變化風險,顯得十分必要。

精確天氣預測成決策關鍵技術

隨着全球暖化,近年來極端天氣與自然災害頻現,已造成了不少人命與財產損失。從經濟範疇來看,農業、物流、運輸、可再生能源等天氣敏感行業,更將長期受到極端天氣帶來的負面影響。正因如此,科技革新和進步在協助社會適應氣候變化方面扮演的角色,尤其受到關注。

以人工智能(AI)為例,憑藉不斷成熟的算法模型,配合有關雲端技術應用,可提供精確的短期天氣預測,助社會有效應對極端天氣帶來的挑戰。更及時、高精確度的短臨天氣預測已成為支持不同行業作出天氣相關決策的關鍵技術:在惡劣天氣來臨前做足保護措施,農牧業從業者可儘量減低農作物與牲畜可能受到的損害;運輸、物流企業則可提前規劃路徑、減少運送途中的延誤。光伏發電站等能源供應商亦可透過提前獲知天氣變化而作出最佳決策,妥善部署電力供應計劃,確保在極端天氣事件中依然能為客戶提供充足的能源保障。

內地已採用雲端AI短臨天氣預測

阿里巴巴達摩院早前便推出了雲端人工智能短臨天氣預測平台,並在國內獲使用。該人工智能預測平台算法可對未來6小時内的天氣情況進行精细範圍内高精度的預測。透過卷積神經網絡(Convolutional Neural Network, CNN),平台可從雷達回波和氣象衛星圖片中有效提取氣象特徵;平台還配備經過訓練的機器學習模型,可在數分鐘內提供精準及接近實時的當區天氣預測,同時可利用生成對抗網絡(Generative Adversarial Network, GAN)技術生成清晰且細節豐富的預測圖像。

過往傳統天氣預報所採用的物理模型,如「全球/區域一體化同化預報系統」(Global/Regional Assimilation and Prediction System, GRAPES)等,往往需數小時才能生成預測數據,常常難以滿足需依賴天氣資訊做出近乎實時決策的行業的需求。而如今這一基於人工智能的模型,預測速度及準確度均大幅提升。部分天氣資料均可透過一公里網格範圍的高分辨率圖像進行傳輸,且每十分鐘更新一次。無論是降雨量、風速等日常天氣變化數據,還是雷暴和冰雹等極端天氣狀況,平台均可及時進行追蹤預報,協助天氣敏感行業維持穩定、可持續的營運與發展,減低氣候變化風險可能帶來的損失。

近年來,阿里巴巴一直致力透過科技創新助各行各業務應對環境挑戰。在內地,不少葡萄種植戶已使用阿里雲的物聯網(IoT)系統對土地、濕度、日照等環境參數進行分析,從而更好地規劃澆水和施肥安排,更高效地進行農作物種植。

我們相信,創新科技可為大眾生活帶來裨益,並創造更廣泛的社會及經濟價值。未來,阿里巴巴還將開發並推出更多的氣候解決方案,在支持各界加快低碳轉型的同時,助其有效應對氣候變化風險,共同邁向綠色未來。

 

【關於作者】

多角度分析影響全球科技及電商行業的重大趨勢,解構雲端技術及數據智能(Data Intelligence)等新興科技的最新發展,正如何重塑數碼經濟所需的基礎設施,進而改變企業的營商思維及市場生態。

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撰文 : 金榕 阿里巴巴達摩院機器智能技術實驗室負責人

欄名 : 阿里雲誌

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