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在过去的几十年里，人工智能（AI）已经从科幻小说中的东西变成了科学事实的重要组成部分。它现在是我们现在不可或缺的一部分，我们开始看到它对我们每天使用的工作场所、经济和技术的影响。但是它对环境的影响呢？我们如何利用人工智能来建设一个更绿色、更可持续的未来？

长期以来，人工智能一直是小说中最受欢迎的主题，无论是书籍、图画小说还是电影——想想《2001：太空漫游》、《黑客帝国》甚至《终结者》。为了戏剧性和悬念，所描绘的人工智能往往是恶意的，机器对接管世界有半只眼睛（或者在黑客帝国的情况下，机器实际上是世界）。

虽然人工智能是虚构的，但表达的恐惧是非常真实的。1961年，《生活》杂志发表了一篇题为“机器正在接管：计算机在他的工作中胜过人类——很快就会超越他”的文章，其中描述了不仅能够在商业和工业中执行分析和决策任务，而且能够自己学习的机器。

快进到 2023 年，这些机器现在在我们中间努力工作。然而，他们远非60年前人们认为的对人类生存的威胁，现在他们为我们的日常生活做出了宝贵的贡献。那么，人工智能究竟可以在哪些方面对环境问题做出贡献呢？

我们来看看人工智能可以对环境产生直接和积极影响的六个领域。

更晴朗的天空

泰雷兹的PureFlyt飞行管理系统就是一个典型的例子。它使用人工智能来优化飞机轨迹，从而减少燃料消耗和噪音污染，目标是到 10 年将飞机二氧化碳排放量减少 2%。飞行测试还使用人工智能模拟了大约2023亿个场景，相当于100亿个飞行小时。

此外，正在研究如何使用这些人工智能辅助轨迹，通过让飞机在略低的高度飞行来减少飞机凝结尾迹对环境的影响，以及让飞机连续下降到着陆，而不是按水平下降。这两项措施都有助于减少燃料消耗和空气污染。

人工智能也对空中交通管理产生了积极影响，空中交通管理不仅要应对传统飞机，还要应对空中无人机数量的增加。泰雷兹认为，人工智能不会取代人类，而是将他们从重复的低价值任务中解放出来，使他们能够专注于人类干预至关重要的更关键领域，从而增强他们的能力。

这种以人为本的关注将创造更安全、更高效的空域管理;此外，人工智能的先进预测能力将减少空中和地面的延误，这反过来意味着更少的燃料消耗和航空业的碳足迹。

气候监测

人工智能在观察和理解气候现象方面也发挥着至关重要的作用，而气候现象是应对气候变化的关键。它最明显的应用是提高卫星的图像处理能力，这将能够更好地分析和预测气候现象。

例如，在欧洲哥白尼地球观测和气候监测计划的框架内，泰雷兹正在为这项工作做出贡献，这将有助于更好地了解人类活动对环境的影响。

绿色出行

然而，人工智能不仅在天空内外对环境问题做出了重大贡献。泰雷兹还为铁路运输开发了复杂的、对生态负责的系统，利用基于学习和知识的人工智能，消耗更少的能源。

驾驶员咨询和交通管理系统，以及地铁和自动驾驶列车自动运行的管理系统，通过精心定义的驾驶策略以及实时计算最佳加速和制动曲线来优化能耗。

这些系统还可以预测网络上的事件，从而减少由轨道上的障碍物引起的意外列车停运。车站监控系统还可以实时分析能耗，传感器根据客流确定精确的能源需求，确保能源消耗符合要求。

能源消耗和物联网

人工智能真正发挥作用的领域之一是面对泰雷兹研究与技术项目经理兼高级科学家格雷戈尔·帕夫林（Gregor Pavlin）所说的“邪恶数据”。例如，在IoT（物联网）领域，现代系统收集了大量不同类型的数据。传统上，这些数据在中央计算机或云中处理，然后将结果发送回现场的应用程序。然而，这不仅引发了安全问题，而且既不经济也不节能。

泰雷兹的专业知识使其能够开发一个平台，用于在现场简单集成分布式AI算法，该算法处理靠近应用程序的大部分数据（所谓的边缘计算），并且仅传输处理结果，将数据保留在安全的防火墙后面，并显着降低能耗。

横向思维：生态设计与节俭人工智能

然而，可持续技术不仅仅是可见的影响，例如减少能源消耗或碳排放。它还涉及查看从概念到操作的整个过程，以了解真正的变化可能发

生在哪里。Pavlin表示：“我们也是向更节俭、更可持续的技术转变的一部分。生态设计是我们所有开发项目的关键原则。

作为关键决策支持解决方案的专家，泰雷兹是第一家基于只需要少量能量的算法开发“节俭”人工智能的公司。泰雷兹的研究人员正在优先考虑基于知识的符号或混合人工智能，这种人工智能的能源效率要高得多。注意力正在从大数据转向智能数据，有利于质量而不是数量，并改进电子设计和实现，以提供消耗很少能量的电子电路。

未来的人工智能：神经形态计算

下一件大事呢？虽然它仍处于起步阶段，但神经形态计算可能是彻底改变人工智能的技术。

泰雷兹处于该领域研究的最前沿，这要归功于位于帕莱索的CNRS/泰雷兹联合物理部门的团队所做的开创性工作。研究总监Julie Grollier解释说：“今天大多数人工智能人都专注于有助于实现特定结果的算法。人工智能算法可能受到人脑及其神经网络工作的启发，但它们基于在传统计算机芯片上运行的虚拟神经网络。

“另一方面，神经形态芯片是神经网络的物理复制品。在我的工作中，我们从大脑的组织和结构中汲取灵感 - 特别是神经网络组织为皮层中连续神经元层的方式 - 开发能够非常有效地运行这些算法的处理器，并且能耗要少得多。

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