研究揭示AI在监测农场碳足迹方面的潜力

根据明尼苏达大学研究人员的研究，人工智能（AI）可能在应对气候变化方面发挥变革性作用，特别是在追踪农场排放方面。

AI在解决农场排放方面的潜力

农场排放的气体早已被公认为是加剧气候变暖污染的重要因素。然而，准确量化特定田地的排放量对科学家来说一直是一项艰巨的任务。 

在最近的一项研究中，明尼苏达大学的研究人员提出，在人工智能和人类输入的协助下，这一挑战可以得到有效解决。 

乡村地区的现状既反映了应对气候变化的潜力，也揭示了其中的挑战。尽管农业已被认可具有固碳能力，但它也是温室气体的一个重要来源。 

在美国，农业排放占全国温室气体排放量的10%，而全球这一比例为25%。在明尼苏达州，农业排放量在过去几十年中保持稳定，根据去年发布的一项研究，它现已成为碳排放的第二大来源。

应对能源需求与可持续发展问题

然而，对人工智能日益依赖也带来了一系列挑战，尤其是能源消耗方面。随着数十亿用户参与人工智能服务，人工智能计算的能量需求正迅速成为科技行业和托管关键基础设施社区面临的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会翻倍，爱尔兰等国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推动，数据中心能源需求预计在未来几年将显著上升。

人工智能对温室气体排放的影响

采用人工智能技术需要更强的计算能力，这是能源消耗增加的主要驱动因素。英伟达（NVIDIA）等芯片制造商处于提供人工智能运营所需硬件的前沿。 

然而，阿姆斯特丹自由大学一名数据科学家的一项研究警告称，如果英伟达计划到2027年部署的所有人工智能服务器单元满负荷运行，它们每年消耗的电力可能超过85太瓦时，可能导致温室气体排放量大幅上升。

虽然人工智能在协助气候相关研究和能源工程方面充满希望，但其不断增长的能源需求给旨在使电力来源脱碳的努力带来了挑战。在向更清洁能源过渡的过程中，“电气化一切”的口号可能因人工智能应用带来的能源需求激增而受阻。

可持续数字基础设施联盟（Sustainable Digital Infrastructure Alliance）的马克·舒尔策（Max Schulze）对能否在同时实现各部门电气化的同时满足不断增长的能源需求表示担忧。能源需求的增加与减少排放的必要性之间的冲突，凸显了在人工智能时代实现可持续能源目标的复杂性。

虽然人工智能为追踪农场排放和应对气候变化提供了创新的解决方案，但其激增的能源消耗带来了重大的可持续发展挑战。在人工智能进步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。