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为了确定新水电大坝的环保地点，2019 年团队利用了来自使用人工智能 (AI) 的复杂计算模型的数据。他们观察到巴西（一个 以低地为主的国家）的低地水坝往往拥有较大的水库区，从而产生更高的碳强度。与玻利维亚、厄瓜多尔和秘鲁的山区相比， 巴西亚马逊地区的碳密集型大坝数量最多。他们发现，更高的海拔和陡峭的地形使得水力发电的碳强度更低。 该团队已经提出了新的项目，目前至少有 351 站点分布在亚马逊河上，那里已经有 158 个水电大坝。为了找到最小化这些项目 对环境影响的解决方案，研究人员正在继续利用人工智能利用这些数据训练模型。 基于这些他们发现，不协调的水电扩张会导致生态系统效益的丧失。此外，其他地点的有效大坝布置可以产生四倍的电力。 “人工智能正被华尔街、社交媒体用于各个领域——为什么不使用人工智能来解决可持续发展等严重问题呢？”专家们对此提出 了设想。
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