面对环境和可持续发展的全球性挑战,AI能帮助我们做什么?

我们生活在一个共同的星球之上,土壤、氧气、水、温度和大气,编织成了一张丰富而复杂的生命之网。

自然生态系统对人类自身的延续和繁荣来说至关重要,但人类活动却正在让它受到威胁。无论是人口数量的增长,还是自然资源的持续消耗,这些活动从根本上改变了我们赖以生存的自然系统,对全球气候可能产生长远的不利影响。

因此,我们必须缓解和适应迅速变化的气候,保证粮食和水的供应,并且阻止生物多样性衰退的进程。人工智能技术将在其中扮演不可或缺的重要角色,微软正在致力于推进解决地球环境与可持续发展挑战的一系列举措,希望能为人类可永久存续的繁荣未来作出独特的贡献。

微软宣布

将在2030年实现负碳排放

随着人类活动排放的温室气体已经远远超过了大自然的再吸收能力,全球温度持续上升。过量的碳进入大气后,需要数千年的时间才能够彻底消散。因此“净零”排放是全世界的共同目标。

为此,微软承诺到2030年实现负碳排放,到2050年,消除微软自1975年成立以来的碳排放量总和,包括直接排放或因用电产生的碳排放。同时,微软将在未来四年内投入10亿美元设立一项气候创新基金,来帮助加速全球碳减排、碳捕获和碳消除技术的发展。微软还发出倡议,通过运用微软人工智能数据科学和数字化领域的技术积累来帮助全球各地的供应商和客户减少碳足迹。

面向可持续发展的

存储、网络和计算技术

近年来,人类产生的数据量正在以指数级增长,而对于大多数行业来说,关键数据的丢失更可能造成不可承受的损失。与此同时,目前人们依赖的网络和存储技术也耗费了大量的能源资源。

这一愿景促使微软在存储、网络和计算这三个关键领域上重新思考和发明全新的颠覆性技术。2019年,微软与华纳兄弟首次将电影《超人》存储在了一块能容纳 75.6GB 数据的石英玻璃中,它不仅防水、耐磨、耐高温,更无需用高功耗的方式保存和维护,可以稳定地将数据存储上万年。由于海量的数据在网络传输中会耗费大量的能量,微软还研发了一种能够大大降低网络传输能耗的光学网络。这些技术都代表了微软对下一代的云存储与网络技术的展望。

微软和华纳兄弟成功在一块杯垫大小的石英玻璃上对电影《超人》进行了存储和读取
此外,微软也始终致力于研究最新的人工智能算法,来减少计算资源的消耗以及在计算过程中产生的碳排放。比如,微软亚洲研究院研发了一系列轻量级机器学习模型,通过算法创新来完成复杂模型的轻量而高效的实现,能够在计算资源少几个数量级的情况下训练出高精度的机器学习模型。

AI for Earth,

延续我们生存的家园

微软“地球人工智能计划” (AI for Earth) 是一个致力于为解决环境和可持续发展问题的个人和组织提供云计算、开源工具和 AI 技术支持的平台,利用 AI 技术助力农业、水、生物多样性和气候问题的解决。

例如,非营利组织切萨皮克湾保护协会(Chesapeake Bay Conservancy)的使命是保护这片美国面积最大的河口湾。他们斥资百万制作了这片流域的高分辨率地图,但由于花费时间较长,流域内的信息变化导致地图已经过时了。而在 AI for Earth 平台的支持下,该保护协会得以在极短的时间内低成本地重建了方圆64000平方英里的地图,并使用深度学习技术精确地更新了数据。

切萨皮克湾保护协会与微软合作建立的切萨皮克湾流域地图的一部分

在 AI for Earth 的支持下,Wild Me 在与世界各地的动物保护组织合作时,利用计算机视觉机器学习技术将野生动物的照片和视频转化为数据,来保护濒临灭绝的物种;Terrafuse 运用云计算和 AI 技术建立了山火预测模型,来帮助人们了解与气候相关的环境风险……

Wild Me 利用计算机视觉机器学习技术来保护濒危物种
更多的合作伙伴正与微软共同探索以创新技术保护地球家园的方式,确保人类的繁荣发展得以永久存续。我们始终相信,人类共同的未来就掌握在你我手中。
微软研究院AI头条
微软研究院AI头条

专注科研19年,盛产黑科技

产业机器学习计算机视觉微软
相关数据
微软亚洲研究院机构

微软亚洲研究院于1998年在北京成立,是微软公司在亚太地区设立的基础及应用研究机构,也是微软在美国本土以外规模最大的一个研究院。微软亚洲研究院从事自然用户界面、智能多媒体、大数据与知识挖掘、人工智能、云和边缘计算、计算机科学基础等领域的研究,致力于推动计算机科学前沿发展,着眼下一代革命性技术的创新,助力微软实现长远发展战略。通过与微软产品部门紧密合作,微软亚洲研究院将众多创新技术转移到了微软的核心产品中,如Office、Windows、Azure、Bing、Visual Studio、Xbox Kinect以及小冰、Cortana和Microsoft Translator等人工智能产品。

https://www.msra.cn/
Microsoft机构

微软是美国一家跨国计算机科技公司,以研发、制造、授权和提供广泛的计算机软件服务为主。总部位于美国华盛顿州的雷德蒙德,最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office办公室软件,以及Xbox的游戏业务。微软是美国《财富》杂志2015年评选的世界500强企业排行榜中的第95名。

https://www.microsoft.com/en-us/about
深度学习技术

深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。

机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

数据科学技术

数据科学,又称资料科学,是一门利用数据学习知识的学科,其目标是通过从数据中提取出有价值的部分来生产数据产品。它结合了诸多领域中的理论和技术,包括应用数学、统计、模式识别、机器学习、数据可视化、数据仓库以及高性能计算。数据科学通过运用各种相关的数据来帮助非专业人士理解问题。

计算机视觉技术

计算机视觉(CV)是指机器感知环境的能力。这一技术类别中的经典任务有图像形成、图像处理、图像提取和图像的三维推理。目标识别和面部识别也是很重要的研究领域。

云计算技术

云计算(英语:cloud computing),是一种基于互联网的计算方式,通过这种方式,共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。

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