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谷歌：利用人工智能应对气候变化
谷歌宣布推出三款将人工智能和机器学习应用于环境数据的新产品，以帮助企业应对气候影响。
科技巨头谷歌设定了多个可持续发展目标，旨在树立在该领域的领导者形象。例如，该公司努力实现到2030年在其运营的每个电网上都使用无碳能源，其数据中心和办公室的无碳能源全球平均水平为64%。
此外，Google Cloud Next正在通过Google Maps平台的新产品扩展其可持续性提供，该产品运用人工智能和机器学习来帮助减轻公司的全球影响。开发者、企业和组织可以利用这项技术来构建能够绘制和减少环境影响的工具。
利用人工智能监测太阳能
Sunroof项目是于2015年启动的一个倡议，使用户能够探索其所在地区的太阳能潜力。多年来，Solar API产品扩展到利用地图和计算资源，为全球40个国家超过3.2亿座建筑提供详细的屋顶太阳能潜力数据。
为了实现这一目标，谷歌训练了一个人工智能模型，能够从航拍图像中提取关于屋顶几何形状的3D信息，并考虑到历史天气模式等因素。在访问潜在区域之前，太阳能安装商现在可以看到建筑物接收到的阳光量以及它们的潜在节能情况，同时帮助房主更快更方便地安装太阳能板。
通过技术提高空气质量
通过在Google Maps平台上构建空气质量API，用户可以获得可靠的空气质量数据，从而能够在旅行偏好方面做出明智的决策—在极端天气条件下尤为重要。该API处理来自多个来源（包括政府站点和气象数据）的大量数据，以创建一个综合指数，结合实时交通数据分析特定地区的拥堵情况和车辆数量。
通过机器学习，该API能够预测特定时间区域内不同的污染物。这种能力使得医疗保健、汽车、交通运输等行业的企业能够向他们的用户提供精确及时的空气质量信息，无论他们所在的位置在哪里。
利用技术减少过敏原
谷歌的新花粉API提供了65个以上国家常见过敏原的最新花粉信息。
该技术提供了定位花粉产生植物的区域花粉计数数据，以热图形式展示，并提供有关植物的详细过敏原信息和实际建议，以帮助过敏者尽量减少暴露。这通过利用机器学习来识别花粉产生植物的位置，并结合当地的风向模式来计算花粉季节性、日常生成量和花粉扩散进行实现。
通过利用这些信息，企业能够提升人们的福祉，并获得基于数据的洞察。例如，旅行规划应用可以利用花粉数据来改进日常通勤或度假计划。
