大数据和机器学习是目前科技界最热门的两个话题。大数据是一个术语，用于描述数据集如此庞大和复杂，以至于传统的数据处理技术无法胜任。机器学习是一种教计算机从数据中学习而不显式编程的方法。
大数据和机器学习被用来解决各种生态问题。例如，它们被用来开发更好的预测和探测环境灾害的方法石油泄漏．
他们也习惯了追踪入侵物种的传播并了解气候变化对生态系统的影响。大数据和机器学习的潜在应用是巨大的，它们已经开始改变生态学领域。
在帮助我们适应气候变化的同时，这些前沿技术能够(也将)在保护和保存我们的地球方面发挥越来越重要的作用。事情是这样的，个人努力才能减少我们的碳足迹只能到此为止了。此外，教育和改变人们的习惯，让他们选择更可持续的选择需要一段时间。科技可能是我们的可取之处(最有可能)。
以下是大数据和机器学习在积极影响环境方面的一些应用。
表的内容
智能农业
世界人口预计到2030年将达到85亿到2050年达到97亿。由于需要养活的人越来越多，对粮食生产的需求也越来越高。
联合国粮农组织估计，粮食产量必须增加70%才能满足需求。
需求的增加是由几个因素造成的，比如人口增长、饮食习惯的改变和农业用地的流失。
满足世界人口的需求需要农民、政策制定者和消费者的共同努力。这就是技术介入的时候了。
农民已经在使用大数据和机器学习来发展更高效和可持续的农业经营。效率在这里至关重要。粮食生产(动物和作物)是温室气体的主要来源之一。这还不算拉伸用于食品和肉类生产的水资源．
通过收集天气状况的数据，土壤质量在美国和农作物产量方面，农民可以更好地了解他们的土地，以及如何最好地照顾它。然后，农民可以利用这些信息开发更高效的灌溉系统，优化农药使用，预测作物产量——所有这些都可以减少水和化学品的使用，减少温室气体的排放。
等等，还有更多摩尔定律．
摩尔定律是由英特尔公司的联合创始人戈登·e·摩尔提出的:
“尽管计算机的成本减半，但微芯片上的晶体管数量大约每两年翻一番。”
简而言之，计算能力每年都在下降。想想你的智能手机吧。它充满了科技，这可能会让你失去一只手，一条腿，可能在几年前你的一个肾脏。
现在，想象一下所有这些美好的，强大的技术掌握在农民手中．而且不仅仅是那些穿得很好的人(那些是更高级的衣服);我说的是美国农村的普通农民，亚洲的稻田，或者非洲高地。
应用和机会是无穷无尽的。
随着时间的推移，技术越来越好，越来越便宜，帮助各地的农民练习更多气候智能型农业．社区对干旱和饥荒的抵御能力增强。作物产量在保持生物多样性的同时迅速增长。水的使用量下降了，这意味着更多的被拉伸的资源要走很长的路。
处理食物垃圾
大数据和机器学习为解决……的问题提供了新的方法食物浪费．根据最近的一项研究，食物浪费约占全球温室气体排放的8%。
据估计，生产出来的食物中有三分之一从未被消费。
这为企业和组织减少对环境的影响和节约资金提供了巨大的机会。大数据和机器学习被用来识别食物浪费模式，并制定减少浪费的策略。
例如，一项研究使用机器学习分析了2000多种食谱，发现我们可以用更节约的替代品取代许多常见的食材。a8beplay下载这类研究有助于找到减少粮食浪费和提高粮食系统效率的新方法。
更好的电池存储解决方案
下一站是能源——进步和创新的鼻祖。还有一些人，但现在任何地方都停电了，一切很快就会陷入停滞。
世界能源理事会预计会这样能源需求将随着世界人口的增加而增加到2050年达到97亿。世界经济委员会估计，从现在到2030年，一次能源需求将以每年约1.8%的速度增长。
虽然这一增长速度比前几十年要慢，但就绝对值而言仍然是显著的增长。当然，满足这种增长的需求需要能源生产的大幅扩张。
在这一点上，我们也很幸运。解决方案就在那里，就在我们眼前:太阳能和其他可再生能源，比如风能。
可再生能源仅占全球一次能源供应的30%多一点，但预计这一比例将上升到2030年上升到近50%而且到2050年接近90%．
换句话说，可再生能源预计将在满足未来几十年世界能源需求方面发挥越来越重要的作用。但是，有一个问题。
虽然太阳持续产出17.3万太瓦的能量(几万亿瓦)，足以满足我们10,000倍的需求，但捕获和储存这些能量仍然是个问题。
我们在捕捉太阳能方面做得越来越好，技术也在不断进步。(查看太阳能的最新发展和突破）
可再生能源面临的最大挑战之一仍然是存储。
当太阳不照耀或风不吹时，需要有另一种方式来储存能量，以便我们以后使用。这就是大数据和机器学习来敲门的地方。
通过分析大型数据集，科学家和工程师可以开发更好的电池技术，并发现可以在更长时间内存储更多能量的新材料。
这些进展对于使可再生能源成为为我们的世界提供能源的可行的长期解决方案至关重要。
自动回收系统
回收近年来取得了长足的进步，这在一定程度上要归功于大数据和机器学习的进步。
根据内布拉斯加大学林肯分校的一项研究，这些技术有助于简化分类过程，提高回收设施的整体效率。通过分析传感器和摄像头的数据，机器学习算法可以识别不同类型的材料并进行相应的排序。
这节省了时间和人力成本，有助于减少污染水平，并提高回收材料的质量。
此外，大数据还被用于跟踪全球回收趋势，并开发减少浪费的新方法。例如，IBM最近的一项研究发现，通过分析大型数据集，可以确定最有可能被重用或回收的材料。然后，这些信息被用来创建更有效的回收项目，浪费更少的材料，操作成本更低。
改善公共交通选择
交通占超过25%的温室气体排放．幸运的是，如果我们要避免最糟糕的气候变化，我们必须重新思考和重塑交通。
我们已经为这里的公共交通辩护．但是，正如那篇文章中所指出的，公共交通有一些问题，使它不那么适合通勤者——可预测性、便利性、成本等。
在大数据和机器学习的帮助下，公共交通正变得比以往任何时候都更智能、更高效。
通过收集交通模式和通勤行为的数据，交通机构可以实时调整路线和时间表，帮助人们以最有效的方式到达他们需要去的地方，从而减少路上的汽车和空气污染。
随着越来越多的智能城市上线吧，我们开始品尝各种可能性的边缘。一个运转良好的城市，保证你能以可持续的、经济的、方便的方式到达你需要的地方。和时间!
减少制造业的浪费
制造业对全球温室气体排放负有很大的责任。但是，通过使用大数据和机器学习，制造商正在开发能够减少浪费和污染的高效流程。
例如，通过分析材料使用和生产时间表的数据，制造商可以找到减少不必要步骤的方法，减少材料浪费以及简化生产流程——所有这些都导致更小的环境足迹。
通过利用工业设备和工艺产生的大量数据，制造商可以深入了解产品质量、生产线效率和维护需求等领域。然后，根据这些洞见，使用机器学习自动化决策和行动，从而提高性能和降低成本。
此外，制造商正在利用大数据和机器学习开发预测性维修模型，在潜在问题导致更严重的问题之前识别出这些问题。
保护濒危物种
世界正面临灭绝危机，物种正以惊人的速度消失。（鸟类,例如．）
保护濒危物种的最大挑战之一是收集有关它们的数量和习性的可靠数据。像调查和人口普查这样的传统方法既耗时又昂贵，而且往往得出不准确的结果。
然而，大数据和机器学习为收集和分析濒危物种的数据提供了新的方法。例如，当动物经过一个区域时，传感器被用来自动计数，GPS标签可以跟踪它们的运动。
然后，使用机器学习算法对数据进行处理，以识别传统方法难以检测到的模式和趋势。因此，大数据和机器学习在保护工作中发挥了至关重要的作用，帮助我们更好地了解和保护濒危物种．
结论
正如我们所知，大数据和机器学习正在改变世界——不仅仅是开发新的消费技术或改进业务流程。这些前沿技术也在帮助拯救我们的地球方面发挥着重要作用。
从自动化回收过程到开发更高效的农业实践，大数据和机器学习正以各种方式被用于对环境产生积极影响。
而这仅仅是个开始;随着这些技术的不断发展，它们帮助我们为地球创造一个更清洁、更光明的未来的能力也将不断提高。
