本文由Aniko Konya（来自美国伊利诺伊大学芝加哥分校）和Peyman Nematzadeh（独立研究员，大芝加哥地区）撰写，发表于《Science of the Total Environment》期刊，2024年第906卷，文章编号167705，于2023年10月12日在线发布。文章题为《Recent Applications of AI to Environmental Disciplines: A Review》，旨在综述人工智能（AI）在环境科学和工程领域的最新应用，探讨其带来的机遇与挑战。
随着AI技术的快速发展，其在多个领域的应用日益广泛，环境科学和工程领域也不例外。过去十年中，AI在环境领域的应用呈指数增长，尤其是在深度学习算法（Deep Learning, DL）自2010年兴起后，AI工具在环境任务中的应用显著增加。超过65%的环境任务最初依赖于传统的统计和数学模型，而AI工具能够高效处理和分析大量数据，为环境科学和工程带来了新的可能性。然而，AI模型的训练过程消耗大量能源，产生碳排放，这对气候变化提出了新的挑战。因此，开发低能耗、低碳足迹的AI技术成为当前的研究重点。
AI在环境领域的广泛应用
AI工具在环境科学和工程中的应用涵盖了多个方面，包括环境监测、能源分析、环境建模和天气预测等。AI技术能够处理复杂的时空数据，预测环境变化，优化资源管理，并帮助制定环境保护策略。例如，AI可以通过机器学习（Machine Learning, ML）算法分析空气质量数据，预测未来趋势，或通过深度学习（DL）技术处理复杂的海洋监测数据，识别海洋生物和污染源。
AI在环境监测中的应用
AI工具在环境监测中的应用尤为突出。通过物联网（IoT）设备，AI可以实时监测空气和水质，识别污染源，并提供精确的预测。例如，Fabregat等人（2022）利用机器学习模型分析了COVID-19疫情期间的空气质量数据，成功预测了不同污染物在交通限制下的贡献。此外，AI还可以通过深度学习算法处理海洋监测数据，识别关键物种并跟踪其行为，帮助保护海洋生态系统。
AI在能源分析中的应用
AI工具在能源领域的应用主要集中在提高能源效率和减少温室气体排放。通过机器学习模型，AI可以预测可再生能源的发电量，优化能源使用。例如，Ramos等人（2022）利用光伏系统的真实数据，预测了电力的生成和输出，准确率达到了93-95%。此外，AI还可以通过深度学习模型预测风力发电和水力发电的产能，帮助优化能源管理。
AI在环境建模和天气预测中的应用
AI在环境建模和天气预测中的应用也取得了显著进展。通过深度学习算法，AI可以处理复杂的气象数据，预测未来的天气模式和气候变化。例如，Migallón等人（2022）利用非线性模型预测了西班牙安达卢西亚地区的每日最高气温，其预测精度优于传统的机器学习模型。此外，AI还可以通过气候模型预测未来的气候变化，帮助制定应对策略。
AI在环境研究中的应用
AI工具在环境研究中的应用主要集中在生物多样性保护和资源管理。通过机器学习算法，AI可以识别濒危物种，跟踪其活动，并监测栖息地的变化。例如，Sittaro等人（2023）利用机器学习算法分析了入侵植物物种的分布，成功预测了其扩散趋势。此外，AI还可以通过优化水资源管理和废物管理模型，帮助实现可持续发展目标。
尽管AI技术在环境领域的应用带来了诸多好处，但其训练过程消耗大量能源，产生显著的碳排放。研究表明，训练一个大型语言模型所需的能源相当于一个小镇一天的用电量。因此，开发低能耗的AI模型架构成为当前的研究重点。例如，选择合适的AI模型架构可以将能耗降低近90%。此外，AI模型的训练时间和地点也会影响其碳足迹，选择在低碳能源供应充足的时间段进行训练可以有效减少碳排放。
AI在环境领域的应用还涉及伦理问题。AI系统在处理环境数据时可能会引入偏见，尤其是在涉及非人类物种时。因此，确保AI系统的设计考虑到所有物种的利益和价值观至关重要。此外，AI系统的透明性和可解释性也是环境专业人士关注的重点，确保AI工具的使用符合伦理标准，避免对环境和社会产生负面影响。
本文综述了AI在环境科学和工程领域的最新应用，探讨了其带来的机遇与挑战。AI工具能够高效处理和分析大量环境数据，帮助优化资源管理、预测环境变化并制定保护策略。然而，AI模型的训练过程消耗大量能源，产生碳排放，这对气候变化提出了新的挑战。因此，开发低能耗、低碳足迹的AI技术成为当前的研究重点。未来，环境专业人士和AI专家需要加强合作，共同应对环境挑战，推动可持续发展。
本文为环境科学和工程领域的研究者提供了AI技术应用的全面综述，展示了AI在环境监测、能源分析、环境建模和天气预测等方面的潜力。文章还探讨了AI技术的环境影响和伦理问题，为未来的研究提供了重要参考。通过本文，读者可以深入了解AI在环境领域的应用现状及其未来发展方向，为跨学科合作提供了新的思路。