威尔·卡文迪许博士据说声称这一点人工智能可以找到解决世界上正在进行的气候危机的新方法的关键工具。
Cavendish博士是ARUP的现任全球数字服务领导者，也是DeepMind的前战略负责人，在那里他负责理解人工智能的突破性突破。
根据《卫报》的报告，卡文迪许博士声称AI已经被证明是解决气候和环境问题的重要促进者。在某些情况下，人工智能使用的功率远低于其所取代的传统计算机，例如在能源密集型的复杂气候模型中。
同时，人工智能有可能发现巨大的脱碳前景。卡文迪什（Cavendish）补充说，AI还可以帮助从污染材料（例如混凝土），降低能源和运输系统的碳足迹，并促进现有结构的再利用和重新利用和重新利用。
然而，医生强调，“我们”必须继续提高AI开发的效率，同时确保其在正确和道德上进行。但是，由于至关重要的是使用AI来帮助加快绿色转化。
美国国家航空航天局（NASA）反对气候变化
卡文迪许博士的主张是许多人之一，因为美国国家航空航天局也是报告使用蓬勃发展的技术来应对气候变化。 2023年，NASA和IBM Research合作创建了AI地理空间基础模型。
该模型在NASA的统一Landsat和Sentinel-2（HLS）数据等大规模数据库中进行了培训，是许多AI驱动的研究项目的关键资源，以应对环境挑战。
NASA还使所有有关方面都可以访问该模型，从而促进合作询问和发现。
基础模型是科学家建立各种应用程序的基础，提供强大而有效的解决方案。
NASA首席科学数据官办公室（OCSDO）的数据科学负责人马尼尔·梅基（Manil Maskey）将这些模型与瑞士军刀进行了比较，瑞士军刀很灵活，可用于各种目的。
根据NASA的说法，微调改善了地理空间基础模型识别燃烧疤痕，划定洪水以及对农作物和土地利用类型进行分类的能力。
尽管NASA提供了丰富的数据和科学经验，但IBM提供了AI算法优化的计算资源和专业知识。
NASA和IBM Research还合作，在地理空间基金会的成就后创建天气和气候模型。
与地理空间模型一样，这种天气和气候模型将公开可用，从而促进协作创新和研究。在各种数据集上训练的多个基础模型将需要解决地球科学的所有要素。
AI驱动的家用设备
用户甚至可以据说从AI中受益于气候变化。尽管传统的天气预测给出了地理视角，但AI驱动的智能家居设备为特定用户提供了任何数字体验，包括天气数据。
这些小工具配备了强大的传感器和机器学习算法。他们可以检查当地的天气趋势，历史数据，甚至是用户偏好，以产生超本地预测。
