人工智能和可持续性_[阿联酋]穆罕默德·艾哈迈德·阿洛加尼_9787547872857

本书证明了人工智能与追求可持续未来之间的共生关系。随着我们面临气候变化、资源枯竭和社会不平等等紧迫的全球挑战，人工智能成为一把双刃剑运用智慧，可以扩大我们克服这些挑战的努力，或者如果鲁莽地使用，可能会加剧这些挑战。本书融合了理论基础、实验见解和现实世界应用，为读者提供了开发高能效、有伦理和透明的人工智能系统所需的策略。它详细介绍了已成功将可持续实践纳入其人工智能开发计划的不同组织的案例研究。本书面向人工智能从业者、研究人员、学者和教育工作者，旨在激励新一代致力于负责任地推进技术发展的创新者，同时为更可持续和公平的未来作出贡献。

技术进步正在以前所未有的速度重塑世界，我们正站在人工智能与可持续发展这两大变革力量交会的十字路口。这将有可能以过去无法想象的方式重新定义我们的社会经济和环境。在这种错综复杂的背景下，我们开始深入研究人工智能和可持续发展领域的探索之旅，同时我们将努力与阿联酋主办的COP28提出的崇高目标保持一致。
应对气候变化和环境退化的紧迫性不容低估。当我们正在为阿拉伯联合酋长国主办的第28届缔约方会议蓄力迈步，当制定地球可持续发展的路线变得越来越重要，本书不仅是一次探索，更是我们在COP28框架下促进全球对话和推动行动所做出的坚定承诺。
你手中的这本著作，是运用人工智能与追求可持续发展目标之间共生关系的实证研究。随着我们面对气候变化、资源枯竭、社会不平等等日益紧迫的全球性挑战，人工智能犹如一把双刃剑一件用智慧支配的工具，正确使用可放大我们克服挑战所做出的努力，但若盲目滥用，则会加剧这些挑战。
在后续的章节中，我们将深入人工智能的技术版图，揭示其运行机理和多领域应用。从破译气候数据复杂模式的机器学习算法，到简化可再生能源分配的优化技术，读者将见证人工智能如何成为跨行业创新的催化剂，为COP28气候行动目标提供关键技术支撑。
然而，在我们拥抱人工智能的变革力量的同时，我们还需直面伦理困境、透明度困局以及技术红利分配的公平性挑战等核心议题。本书围绕自主决策的伦理考量，人工智能开发主体的责任矩阵，以及如何确保人工智能技术维护人类价值和权利的必要性，来符合COP28倡导的全球治理原则。
可持续发展不是一个单一维度的概念，它具有多维度的特质。它包括生态平衡的维系、社会正义的实现、经济模式的转型，以及代际公平的保障等。本书通过人工智能的视角，透视这些维度，研究人工智能如何赋能包容性提升，加强教育公平性，弥合世界发展鸿沟，这些研究均回应着COP28的诉求。
随着技术可能性界限的拓展，人类的责任也在延伸。本书向读者提出挑战，设想在一个人工智能驱动的创新与自然和谐共存的世界中，技术能够成为繁荣地球的桥梁，与COP28的目标相一致。本节还从个人、组织和社区的故事中获得灵感，展示他们如何利用人工智能推动可持续性往前发展，再生生态系统，并放大边缘化群体的声音，与COP28的主题形成价值共振。
这本书既是一份行动倡议书，更是对投身探索人工智能和可持续发展复杂性与潜能的一份邀约，指引我们以COP28目标校准行动方向。人们普遍认识到，未来并非注定，而是需要我们发挥集体能动性来共同绘制的未来图景。这提醒着我们今天所做的选择将随着时间的推移而逐步扩散，影响着我们留给后代的世界这是与COP28精神同频共振的一份文明遗产。
当您开启这段探索之旅时，我期待您在COP28的愿景中拥抱互通的万物如技术、人文和环境。愿书中的洞见能激发您的好奇心，挑战您的认识范式，提升您成为创新和可持续发展守护者的使命，为COP28所提出的诉求而共同努力。人工智能和可持续发展的融合，绝非只是概念的融合；它还是关乎人类文明存续的一份协议，是开辟一条通往进步与和谐世界的承诺，在这里，人工智能真正服务于维系地球生命共同体的永恒追求，这与COP28所倡导的精神相互呼应。
欢迎进入这段旅程。
第1章聚焦空气质量与生态系统可持续性之间的关系，因为空气质量直接影响着环境健康。全球空气质量恶化对社会进步、环境和公共卫生安全产生了不利的影响。当前必须采取有效措施来应对这一挑战，准确、迅速的空气质量预报对于科学决策、制定有效治理策略以及保护弱势群体至关重要。本研究采用人工智能和线性回归方法来多维度探索空气质量预测问题。它通过数据收集、预处理和特征工程技术，深入分析数据集的可靠性和质量。该研究建立算法选择标准，并比较了各种人工智能算法，强调了线性回归方法的优势。此外，这一章还提供了线性回归算法的详细说明，并附有以文尼察空气质量数据集为背景量身定制的伪代码实现方案。
第2章重点探讨了人工智能系统的应用价值及其潜在效益，同时强调了应用过程中持续存在的不确定性和相关影响。分析遵循了可持续发展框架，系统研究了人工智能产品的开发和评估策略。该研究强调了伦理考量对于设计人工智能产品的意义，以促进对新兴技术的信任和认同。本章着重指出，在人工智能技术不断迭代的背景下，开发可持续、安全且可靠的人工智能产品具有迫切需求。研究结论突出强调了优先考虑可持续性作为人工智能产品的重要性，并建议将可持续性发展理念融入产品开发生命周期中。
第3章重点研究人工智能与传统农业实践，尤其是它们在可持续农业领域的运用。尽管该领域日益受到关注，但仍缺乏考察人工智能与可持续农业三大原则即经济可行性、环境管理和社会责任之间关联的全面研究。本研究采用PRISMA系统框架方法，通过全面梳理相关文献来填补该研究空白。评价发现，尽管许多研究探讨了人工智能的个别应用案例，但很少有研究将这些技术进步置于一个整体的可持续性框架内进行考量。研究结果强调了人工智能在审慎应用时，展现出了解决可持续农业多重挑战方面的潜力。最后，这章强调了人工智能在重塑农业范式方面的变革能力，并强调了该技术在推动农业基于可持续性发展原则并走向未来转型过程中的关键作用。
第4章深入探讨了绿色人工智能的兴起，这是对持续全球变暖和气候变化问题的积极应对。本章重点分析了信息通信领域企业如何采纳可持续的方法来设计、开发和部署人工智能软件。本章回顾了当前环保型人工智能编程实践、设计原则、应用场景以及相关的政策考量、伦理规范和监管框架。其核心论点是，绿色人工智能通过促进多方合作，为应对气候变化提供了极具前景的解决方案。然而，它的成功依赖于建立统一的监管体系，该框架整合了人工智能政策、行业标准、最佳实践和法律架构，以有效应对人工智能技术不断进步带来的新兴挑战。
第5章深入探讨了人工智能在海洋环境污染监测和治理方面的应用研究。该研究采用PRISMA方法，通过全面检索学术数据库，整合了关于人工智能在海洋生态系统管理中发挥作用的关键研究成果。它涵盖了机器学习和深度学习等多种人工智能技术。研究揭示，人工智能方法促进了实时数据分析、预测建模和异常检测等方面的重大进展，为现代海洋保护工作作出重大贡献。然而，该评价同时强调，人工智能系统仍存在需要审慎考量的局限性。值得注意的是，本章不仅讨论了当前人工智能在海洋环境监测中的现有应用，还展望了其未来发展潜力，为研究人员、政策制定者和人工智能开发人员提供了宝贵的见解。通过弥合人工智能技术能力与海洋保护需求之间的差距，这项研究阐明了整合先进计算方法的迫切性，要为子孙后代保护海洋。
第6章聚焦通过利用计算机视觉技术的检测，应对海洋垃圾对海洋生态系统的威胁。研究介绍了基于Ultralytics开源平台YOLOv5模型框架的YOLOv5海洋碎片数据集，旨在通过计算机视觉方法，为海洋垃圾提供可持续的解决方案。通过整合YOLOv5模型的先进检测功能和多样化的YOLOv5海洋碎片数据集，本研究实现了不同水下环境中垃圾目标的精准识别。结合目标检测、图像处理、机器学习等技术的融合，该研究为未来自主机器人平台高效监测并清理海洋垃圾提供了技术路径，从而有效维护海洋生态系统的健康平衡。
第7章探索了数字创新背景下可持续发展与移动应用程序开发的交叉领域。研究采用PRISMA框架系统，深入研究了学术文献，以揭示绿色移动应用程序开发领域中的研究现状、发展趋势和研究空白。该系统从多元数据库中提取文献，进行深度分析研究，发掘数字化技术在推进可持续发展目标方面的潜力。像绿色物联网(G-IoT)、6G网络、包容性公众科学等新兴范式，凸显了移动应用程序在推动环境保护行为和可持续策略方面的广泛作用。然而，该系统也指出了开发人员在平衡技术创新与伦理环境考量之间面对的挑战。总的来说，本章强调了将可持续性发展理念与移动应用程序开发深度融合的重要性，并展望以负责任技术和生态中心型创新为特征的未来图景。
第8章讨论了二氧化碳排放量上升及其全球影响这一紧迫议题，强调了准确预测二氧化碳排放水平对推动可持续实践与决策的重要作用。该研究的目标是开发一个机器学习模型，通过考虑社会经济因素与环境因素，来预测二氧化碳的排放足迹。模型的目的是使全球碳减排能实现有效的规划和决策。这项研究结果有望为管控二氧化碳排放、缓解气候变化影响提供重要科学依据。
第9章探讨了全球能耗上升导致能源浪费与异常消耗模式问题。这一浪费对可持续发展构成了严峻挑战，尤其是在建筑和云计算领域。该研究利用人工智能技术作为可持续性分析的工具，考察建筑和云计算中能耗的异常检测。通过定性研究证明，机器学习等人工智能方法在检测消耗异常方面非常高效。尽管现有的框架试图应对这些问题，但仍面临高成本、海量数据处理效率低下以及技术人员短缺等挑战。为此，该研究提出了一个新的框架，即采用机器学习和深度学习技术来识别云计算和建筑环境中的能耗异常。
穆罕默德·艾哈迈德·阿洛加尼
于阿拉伯联合酋长国阿布扎比

第 1 章人工智能赋能可持续发展：空气质量预测中的人工智能
和机器学习算法应用 001
1.1 引言 001
1.2 空气质量的背景和重要性 002
1.3 人工智能在空气质量预测中的适用范围和关联性 004
1.4 研究目标与结构 004
1.5 模型开发 006
1.6 不确定性量化 008
1.7 实时监测和决策支持 010
1.8 研究创新点 010
1.9 空气污染 012
1.10 主要的空气污染物的来源与影响 012
1.11 空气污染的全球影响和挑战 014
1.12 人工智能在环境监测中的作用 015
1.13 空气质量预测的数据采集 018
1.14 数据预处理和特征工程 020
1.15 空气质量预测的人工智能模型 023
1.16 模型训练、优化和性能评估 027
1.17 性能比较分析与讨论 030
1.18 案例研究：人工智能在中东空气质量监测中的应用 034
1.19 影响和未来方向 035
1.20 结论 037
附录：R 代码 038
参考文献 039
第 2 章可持续人工智能软件标准：可持续人工智能产品的开发
与评估 041
2.1 引言 041
2.2 文献综述 043
2.3 研究方法 052
2.4 结果 056
2.5 讨论 057
2.6 结论 059
附录：PRISMA 框架 060
参考文献 061
第 3 章可持续农业的人工智能：系统评价 066
3.1 引言 066
3.2 研究方法 068
3.3 研究结果 071
3.4 研究讨论 075
3.5 研究结论 076
参考文献 077
第 4 章构建绿色人工智能产品：可持续人工智能软件开发和
评估建议 081
4.1 引言 081
4.2 绿色人工智能的基础 085
4.3 绿色人工智能设计原则 088
4.4 绿色人工智能技术和工具 091
4.5 机器学习和深度学习中的绿色人工智能 093
4.6 绿色人工智能的应用场景 097
4.7 绿色人工智能的政策、伦理和法规 100
4.8 绿色人工智能的未来趋势和展望 102
参考文献 104
第 5 章人工智能在海洋环境污染监测方面的应用：系统评价 109
5.1 引言 109
5.2 研究动机和范围 110
5.3 研究创新点 111
5.4 研究方法 111
5.5 结果 114
5.6 讨论 117
5.7 结论 118
参考文献 119
第 6 章人工智能赋能海洋保护：可持续计算机视觉技术在海洋
垃圾检测与分类中的应用 122
6.1 引言 122
6.2 文献综述 123
6.3 项目研究目标与范围 128
6.4 研究动机与范围 129
6.5 数据集选择与准备 130
6.6 算法开发与训练 130
6.7 性能评估与指标 130
6.8 集成和部署 131
6.9 研究方法 131
6.10 数据集创建和标注 134
6.11 塑料检测和分类 137
6.12 性能评估和指标 140
6.13 定性分析结果 143
6.14 已开发模型优势和局限性的讨论 143
6.15 系统应用和集成 146
6.16 结果与讨论 148
6.17 挑战与未来方向 154
6.18 研究结论和未来工作 156
附录：代码和数据集可用性 158
参考文献 165
第 7 章绿色移动应用程序开发：打造可持续产品 167
7.1 引言 167
7.2 研究方法 168
7.3 研究结果 171
7.4 讨论分析 175
7.5 局限性和未来研究方向 176
7.6 研究结论 176
参考文献 177
第 8 章知行合一：预测 CO2 排放足迹和可持续性的机器学习
算法的实际应用 180
8.1 引言 180
8.2 文献综述 184
8.3 研究方法 187
8.4 研究结果与讨论 197
8.5 研究结论和未来研究方向 205
附录：代码 206
参考文献 211
第 9 章基于人工智能作为可持续发展工具的云计算与建筑能耗
异常检测：当前现状、应用和挑战的系统评价 213
9.1 引言 213
9.2 相关工作 220
9.3 能耗异常检测的建议框架 234
9.4 方法 241
9.5 研究结论 245
参考文献 246

你还可能感兴趣