人工智能的进步已经为一些商业和非商业问题提供了解决方案。现在是时候，应该出现技术来为环境做出有益的事情了。根据某些报告，业务决策者相信AI的潜力，它可以彻底改变环境的可持续性。
USC社会AI中心副主任兼协会会员Bistra Dilkina说，正如Tech Republic所指出的那样，环境问题通常涉及科学家尚未完全理解的复杂过程，而我们所拥有的资源却有限。用于计算机。她补充说，随着机器学习和深度学习的进步，我们现在可以利用AI的预测能力，以更好的数据驱动的环境过程模型来提高我们研究当前和未来趋势的能力，包括水的可利用性，生态系统的福祉和污染。 。
迪尔基纳说，通过将算法方法引入这项工作，人工智能在增强环境决策和政策制定工作中也可以发挥关键作用。
此外，对话始于艾伦(Allen)人工智能研究所的最新研究，该研究主张优先考虑“绿色AI”工作，该工作侧重于AI系统的能源效率。
什么是绿色AI?
术语“绿色AI”是指在不增加计算成本且理想地减少计算成本的情况下产生新颖结果的AI研究。红色AI导致计算成本(以及碳成本)迅速上升，而绿色AI则相反。如果效率度量被广泛接受为研究的重要评估指标以及准确性，那么研究人员将可以选择关注模型的效率，从而对环境和包容性产生积极影响。
绿色AI的愿景提出了许多激动人心的研究方向，有助于克服红色AI的包容性挑战。进步将以最小的性能降低来减少计算费用，或者随着发现更有效的方法甚至提高性能。另外，由于大脑的高效运行，绿色AI似乎可以使我们朝着更加认知合理的方向发展。报告指出：“重要的是要重申，我们认为绿色AI是有价值的选择，而不是排他性的授权-当然，绿色AI和红色AI都可以做出贡献。我们希望通过强调绿色AI的好处，倡导标准的效率衡量方法来提高其普及率。下面，我们指出一些重要的绿色研究方向，并突出一些未解决的问题。
2020年的环境人工智能
2020年代可能会看到AI的惊人进步，但就基础架构和能源的有效利用而言，我们仍处于先锋时代。随着AI研究的发展，我们必须坚持构建模型的最佳平台，工具和方法易于访问且可重现。这将导致节能AI的持续改进。
