Nov, 2022

机器学习和深度学习技术在汽车 CO2 排放预测方面的比较研究

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TL;DR本研究利用人工智能技术，提高先前繁琐的 CO2 排放估算方法，进行算法和模型比较，并利用机器学习、深度学习和集成学习方法预测全球温度上升，以此为基础制定政策，如采用电动汽车减少汽车排放。
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发现论文，激发创造
  • 基于统计学和机器学习模型的实时日常排放比较研究

    本文选用六种模型（灰色预测模型、ARIMA 模型、SARIMAX 模型、人工神经网络模型、随机森林模型和长短时记忆模型）对中国所有部门（电力、工业、地面交通、住宅、国内航空、国际航空）在 2020 年 1 月 1 日至 2022 年 9 月 30 日的日期间序列数据进行预测，结果表明长短时记忆模型具有最佳的预测性能。

    Feb, 2023

  • 一种综合应用统计和机器学习技术的高人类发展指数国家二氧化碳排放分析方法

    二十个高人类发展指数国家的 CO2 排放的决定因素，经济、环境、能源利用和可再生资源等因素的纵向研究，应用统计技术和机器学习方法，预测排放趋势和相似排放模式，为制定更加集中和有效的碳减排政策提供实用洞察。

    May, 2024

  • 加拿大世界银行数据上的碳排放预测

    本研究使用世界银行数据集，通过采用机器学习技术对未来十年二氧化碳排放情况进行预测，并对决策树、线性回归、随机森林和支持向量机等不同机器学习模型在相似数据集上的预测表现进行比较。

    Nov, 2022

  • 利用机器学习应对气候变化

    介绍了机器学习如何在减少温室气体排放和帮助社会适应气候变化方面发挥重要作用。提出了许多合作机会和有前途的商业机会，并呼吁机器学习社区为应对气候变化加入全球行动。

    Jun, 2019

  • 利用机器学习估计企业温室气体排放量

    通过训练机器学习模型进行温室气体排放的估算可以帮助投资者符合环保法规措施和实现净零排放的目标。

    Sep, 2021

  • Eco2AI: 机器学习模型碳排放跟踪 —— 可持续人工智能的第一步

    该论文介绍了一个名为 eco2AI 的开源工具，可以帮助科学家跟踪深度神经网络模型训练和推理的能量消耗和等效二氧化碳排放，并鼓励研究社区寻找具有较低计算成本的新型人工智能（AI）架构，并建立可持续 AI 和绿色 AI 的路径。

    Jul, 2022

  • 如何估计深度学习模型训练的碳足迹？指南与综述

    介绍了针对机器学习模型训练期间能源消耗量的多种在线和软件工具，并对这些工具的特定词汇、技术要求进行了评估和比较，并提供了一些建议。

    Jun, 2023

  • 机器学习的碳排放量量化

    本文提出了一个机器学习排放计算器工具，并阐述了影响神经网络训练中所产生的碳排放量的重要因素有哪些，以及个人从业者和组织可以采取的具体行动来减少排放。

    Oct, 2019

  • 二氧化碳（CO₂）的预测、捕获和利用：应用时间序列分析、机器学习和材料设计的集成

    本研究提供了对 2019 年 1 月至 2023 年 2 月的欧洲国家（EU27＆英国，意大利，德国，西班牙）和印度的电力，工业，陆上交通，国内航空和国际航空等行业每日的二氧化碳排放的全面时间序列分析。研究聚焦于确定主要的贡献者，并利用 LSTM 模型进行准确的预测，为政策决策，缓解策略和应对气候变化提供洞察。

    Jul, 2023

  • 绿色人工智能：探索大型语言模型训练中的碳足迹、减缓策略和权衡

    该研究评估了大规模语言模型的二氧化碳排放，并提出减少碳排放的措施，探讨了硬件选择对二氧化碳排放的影响。基于结果，提出了培训更环境友好的人工智能模型的可能性，并认为可以在不牺牲其鲁棒性和性能的情况下实现。

    Apr, 2024