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為了確定新水電大壩的環(huán)保地點，2019 年團隊利用了來自使用人工智能 (AI) 的復(fù)雜計算模型的數(shù)據(jù)。他們觀察到巴西（一個 以低地為主的國家）的低地水壩往往擁有較大的水庫區(qū)，從而產(chǎn)生更高的碳強度。與玻利維亞、厄瓜多爾和秘魯?shù)纳絽^(qū)相比， 巴西亞馬遜地區(qū)的碳密集型大壩數(shù)量最多。他們發(fā)現(xiàn)，更高的海拔和陡峭的地形使得水力發(fā)電的碳強度更低。 該團隊已經(jīng)提出了新的項目，目前至少有 351 站點分布在亞馬遜河上，那里已經(jīng)有 158 個水電大壩。為了找到最小化這些項目 對環(huán)境影響的解決方案，研究人員正在繼續(xù)利用人工智能利用這些數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型。 基于這些他們發(fā)現(xiàn)，不協(xié)調(diào)的水電擴張會導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)效益的喪失。此外，其他地點的有效大壩布置可以產(chǎn)生四倍的電力。 “人工智能正被華爾街、社交媒體用于各個領(lǐng)域——為什么不使用人工智能來解決可持續(xù)發(fā)展等嚴(yán)重問題呢？”專家們對此提出 了設(shè)想。
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