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与能源相关的二氧化碳排放量再创新高2018年排放量纪录上涨“1.7%，达到二氧化碳的历史性33.1亿吨”根据国际能源机构(IEA)的报告。随着全球能源需求以指数速度增长，许多科学家开始转向使用可再生能源作为化石燃料和其他传统来源的可行且可靠的替代品，这些来源继续将温室气体排放到大气中。尽管多年来可再生能源在技术方面取得了一些进步，但仍有一些普遍存在的障碍继续阻碍进一步发展。但是借助机器学习和人工智能，可再生能源有望克服这些障碍，提供一个时代，这种技术可以解释过去，优化现在，
虽然围绕可再生能源问题存在若干挑战，但最重要的挑战可能是天气的不可预测性。可再生能源，太阳能和风能的两个主要来源在很大程度上取决于天气，以实现最大效益和能量储存。即使我们今天所拥有的精确和准确的天气预报，总是存在大气中极端和意外变化的可能性，这可能对能量流产生不利影响。由于存在这些漏洞，可再生能源公司必须开始支持人工智能研究，以提高这些资源的效率和生产率。
电网是地球上最复杂的系统之一，随着可变可持续电源的扩展而迅速发展。然而，目前的电网在容纳可再生能源方面面临许多障碍。几乎不可协商的是，该行业必须开始利用“智能系统”来改善可再生能源与现有电网的结合，以使可持续能源成为全球能源供应中的等效参与者。通过AI的集成，智能系统将能够帮助合并微电网并有效地管理能量分配。通常，当将社区级可再生能源发电单元添加到主电网时，可能难以稳定电网的能量流。
然而，可持续发展领域人工智能的最大成就可以决定其能否监督可再生能源带来的间歇性和不可预测性，同时提供更高的安全性和可靠性。借助人工智能技术，研究人员将能够更有效地理解能耗模式，以更有效的方式识别设备的能量泄漏和健康状况。例如，AI驱动的预测分析可以从风力涡轮机传感器收集数据以监测日常磨损。该系统将能够监控设备的整体健康状况，并在需要维护时提醒操作员。
随着气候变化的影响变得更加严重，我们必须能够通过清洁能源维持自己。尽管可再生能源确实存在一些缺点，但使用人工智能技术的进步有助于提高其效率和生产率，最终使其逐渐成为解决巨大问题的更实用的解决方案。