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為了確定新水電大壩的環保地點，2019 年團隊利用了來自使用人工智能 (AI) 的復雜計算模型的數據。他們觀察到巴西（一個 以低地為主的國家）的低地水壩往往擁有較大的水庫區，從而產生更高的碳強度。與玻利維亞、厄瓜多爾和秘魯的山區相比， 巴西亞馬遜地區的碳密集型大壩數量最多。他們發現，更高的海拔和陡峭的地形使得水力發電的碳強度更低。 該團隊已經提出了新的項目，目前至少有 351 站點分布在亞馬遜河上，那里已經有 158 個水電大壩。為了找到最小化這些項目 對環境影響的解決方案，研究人員正在繼續利用人工智能利用這些數據訓練模型。 基于這些他們發現，不協調的水電擴張會導致生態系統效益的喪失。此外，其他地點的有效大壩布置可以產生四倍的電力。 “人工智能正被華爾街、社交媒體用于各個領域——為什么不使用人工智能來解決可持續發展等嚴重問題呢？”專家們對此提出 了設想。
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