研究揭示人工智能在监测农场碳足迹方面的潜力

明尼苏达大学的研究人员表示，人工智能(AI) 可能成为应对气候变化的变革力量，尤其是在 trac农场排放方面。

人工智能在应对农业排放方面的潜力

长期以来，人们一直认为农场排放的气体是造成气候变暖污染的重要因素。然而，准确量化特定农田的排放量一直是科学家们面临的一项艰巨任务。. 

明尼苏达大学的研究人员在最近的一项研究中提出，借助人工智能和人类的投入，可以有效应对这一挑战。. 

农业地区的现状既反映了应对气候变化的潜力，也体现了其面临的挑战。农业固碳能力已得到公认，但同时也是温室气体的重要来源。. 

在美国，农业排放量占全国温室气体排放量的10%，而全球这一比例为25%。具体到明尼苏达州，近几十年来农业排放量一直保持稳定，根据去年发布的一项研究，目前已成为碳排放的第二大来源。.

应对能源需求和可持续性问题

然而，对人工智能日益增长的依赖也带来了一系列挑战，尤其是在能源消耗方面。随着数十亿用户使用人工智能服务，人工智能计算的能源需求正迅速成为科技行业和关键基础设施所在社区面临的一项重大可持续发展挑战。. 

国际能源署（IEA）在其最新发布的全球电力使用报告中强调了科技行业日益增长的能源需求。报告指出，到2026年，全球数据中心的电力消耗量可能翻一番，而像爱尔兰这样的国家的数据中心已经消耗了该国相当大比例的电力。. 

在美国，受人工智能和其他计算需求的驱动，预计未来几年数据中心的能源需求将大幅增长。.

人工智能对温室气体排放的影响

人工智能技术的应用需要更强大的计算能力，这是能源消耗增加的关键驱动因素。像英伟达这样的芯片制造商正处于为人工智能运行提供必要硬件的最前沿。. 

然而，阿姆斯特丹自由大学的一位数据科学家的一项研究警告说，如果英伟达计划在 2027 年前部署的所有 AI 服务器单元都满负荷运行，它们每年可能会消耗超过 85 太瓦时的电力，这可能会导致温室气体排放量大幅增加。.

人工智能在助力气候相关研究和能源工程方面展现出巨大潜力，但其不断增长的能源需求却对电力脱碳进程构成挑战。人工智能应用带来的能源需求激增，可能会阻碍“全面电气化”这一清洁能源转型理念的实现。.

可持续数字基础设施联盟的马克斯·舒尔茨对在满足日益增长的能源需求的同时实现各行业电气化的能力表示担忧。不断增长的能源需求与减少排放的迫切需求之间的冲突，凸显了在人工智能时代实现可持续能源目标的复杂性。.

人工智能虽然为 trac农场排放和应对气候变化提供了创新解决方案，但其激增的能源消耗也带来了严峻的可持续性挑战。在人工智能发展和能源效率之间取得平衡至关重要，以确保技术进步与全球可持续发展目标保持一致。.