像AI這樣的數據驅動技術可以解決與氣候變化有關的一些重大問題。例如，加拿大正在進行大規模的公私部門推動，將信息和資源結合起來，以解決關鍵領域，包括自然資源，糧食生產以及采礦，能源生產和發電對環境的影響。加拿大并不是唯一希望通過AI尋求答案的。事實上，人工智能已成為近年來從消除工作場所偏見到喂養社區的全球問題答案的一部分。

　　生存取決于高科技人才

　　在北美，清潔能源供應商已經從更多地獲取消費者數據以及與機器學習技術的連接中受益，這些技術可以加熱家庭，交易電力，提高風力發電量并保持管道安全。安大略省去年推出 “綠色銀行” 時首先要做的第一件事 就是放棄100,000個智能恒溫器，努力改變消費習慣，轉向可持續發展。

　　然而，該地區還有一種不同的能源危機：人才。清潔技術在北美和全球的成功部署，依賴于來自不同背景和具有特定專業知識的人才不斷涌現。

　　就我個人而言，我認為開發清潔技術的技術比消費者或企業IT的目的更具有收獲 - 坦率地說，更重要 - 因為它直接涉及拯救世界的工作。清潔技術行業需要大量人才來開發算法驅動的系統，從各種可信賴的數據源獲取數據，并確保該信息在應用于特定行業工作時的完整性。主要的困難在于理解如何吸引和留住人才，這些人才可能在技術社區的其他地方找到潛在薪酬更高或更奢侈的工作。

　　在礦業，能源和農業等行業內實現多元化， 精于人才的人才流動將推動盡量減少全球足跡并實現當地收益最大化。世界需要我們最優秀和最聰明的人致力于能源效率，食品分銷和自然資源保護的可擴展解決方案。

　　AI驅動的全球可持續發展未來

　　將AI系統應用于清潔技術領域可以提高效率，從而通過使用更少的資源來幫助工業生產更多產品。農業組織可以利用AI系統，使用更少的能源，水和肥料來種植和加工更多的食物。采礦公司可以更安全地從地面中提取更多礦物和金屬，同時使用更少的燃料并減少浪費。但是當你看到能源部門時，AI的影響會變得更加引人注目。

　　AI幫助公用事業和公司監控管道的完整性，加速核聚變發電的發展，并使智能基礎設施與電網互動成為可能。AI正在幫助替代能源公司從太陽能和風力發電場中有效吸取消費者就緒的能源。AI驅動系統分析的數據還有助于供應商預測發電廠設備何時需要維護，以便在發生系統故障之前修復問題。

　　像通用電氣這樣的全球性公司正在利用人工智能來推動不同形式的能源生產，并從技術驅動的數據報告中獲取信息，以預測全球的性能和維護需求。在北美，Canvass Analytics和羅克韋爾自動化等公司 正在應用AI將工業工廠運營與物聯網連接，并提高清潔技術行業的系統效率。同時，算法驅動的技術，如MineSense系統和Goldspot的機器學習平臺正在開始改變采礦，礦產勘探和自然資源公司如何確保和調整影響環境的運營。大數據驅動的智能設備，例如Ecobee和Nest的恒溫器，開始轉變消費者與能源的關系，特別是在加拿大向低碳經濟轉型的過程中。

　　本土人工智能工作者可以改變世界

　　北美-這部分要歸功于加拿大的連接 AI研究界和美國”地域拓展科技產業-提供生活，基礎設施和必要的人才的燃料產業攻喜歡AI的新興技術，使全球性的影響質量。我希望，清潔技術也是如此，這個行業需要一個多元化，熱切和高尚的社區來解決具有全球意義的復雜問題。

　　具體來說，我們需要發展和維持一個專門的AI開發人員社區，他們在AI驅動的系統上創建和創新，這些系統可以轉變世界各地的關鍵清潔技術行業，能源消耗習慣和人們的生活。我們的未來可能取決于它。