COP27的与会者应认识到，加强合作以改进技术对应对气候变化至关重要。
人类必须以创新摆脱气候问题，但这只有在协作开展并聚焦尖端技术的前提下才可行。
真正的气候网络——一个多国、多学科的伙伴关系——能够塑造结束气候变化所需的技术与行动。
COP27等全球峰会对于使世界达成共识、推动气候变化减缓与适应方面的进展至关重要。
今年将围绕能源转型融资、评估国家自主贡献排放限值的进展以及为气候相关项目在各国之间转移资金等问题展开大量讨论。
这是好的，但还不够。科学与技术处于讨论的核心至关重要。人类必须以创新摆脱气候问题。
以创新摆脱气候变化困境
人工智能（AI）、混合云计算，以及不久后的量子计算，正可以在这方面提供帮助。发现新材料和重塑现有工业流程，是缓解气候变化的一大重要机遇。
例如，更高效地从点源捕集二氧化碳，或引入水泥、钢铁及其他产品的负碳生产工艺。本地化地理空间建模与决策支持系统，可以改善气候变化适应、韧性和应急响应，从而挽救生命、建设具有韧性的基础设施。这些领域的进展需要一种加速科学发现的新方式，更重要的是，让数字工具无论身处何处都能用于创新。
传统上，我们要么像石墨烯的发现那样，偶然撞见一种新材料，要么就投入大量时间和资金进行反复试错。
对于后者，科学家依靠其知识、实验和已发表的文献来设计分子，并期望它具备所需特性。随后，他们要经历多轮合成与测试。然而，分子构型的可能性极为庞大，超过了宇宙中的原子数量。这使得潜在新材料的数量趋于无穷。数据量的持续激增同样巨大，仅材料科学领域每年发表的新论文就有约50万篇，人类不可能在合理的时间内全部阅读。
减缓与适应都需要技术
以气候变化减缓为例。为了寻找一种性能更好的二氧化碳过滤膜新材料，IBM的研究人员将AI与物理学领域知识相结合。
首先，他们列出了所期望膜材料的特性：渗透性、对特定气体的化学选择性以及耐久性。接着，另一个AI模型梳理了膜材料的既有知识、所有相关的现有专利与出版物。他们运用了具有预测能力的所谓生成式模型，来创造可能使材料更高效过滤二氧化碳的分子。下一步是在高性能计算机上对这一新分子进行模拟，以确认其表现符合预期。未来，量子计算机可能使这些分子模拟更加高效。
设计确认后，最后一步是借助AI驱动的实验室来制造实际的膜，例如 IBM RoboRXN。它将AI、云计算和机器人技术相结合，帮助研究人员随时随地设计和合成新分子。
但仅靠减缓还不够。气候变化带来的某些影响已经无法逆转，我们需要学会与之共存。
伙伴关系已经在发挥作用
在气候变化适应方面，推动进展的一个关键要素是伙伴关系，以广泛部署数据与AI技术。
IBM正与多个合作伙伴开展创新合作，包括英国科学与技术设施理事会（STCF）、加拿大环境与气候变化部（ECCC）以及 非洲风险能力机构 （ARC）。他们正共同探索更快速的脱碳路径，并推动与适应和韧性相关的行动。
但大多数气候应用需要来自全球多个存储设施和地点的数据。这些数据来自政府机构、国家实验室、地球成像公司和研究机构，它们每天都在生成PB级的气候相关数据。AI可以通过协作帮助理解这些分布式数据，即所谓的“全球气候网络”。IBM的研究人员及合作伙伴目前正处于探索这一构想技术可行性的早期阶段，合作仍在持续推进。
STFC-IBM团队正在利用多维气候数据索引方面的创新，快速发现与气候相关的信息，例如来自航拍影像、地图、物联网、无人机、激光雷达、卫星、天气预报和气候变化预测的信息。该技术有望将此类数据的发现速度提高1000倍，从而增进我们对气候变化影响的理解并挽救生命。
以洪水为例。在英国，约有180万人居住在面临致命洪水高风险的地区，这些洪水每年造成约16亿英镑的损失。研究团队以此前的工作为基础（即利用气候数据发现技术工具进行的洪水检测），使用一种新的AI模型近实时追踪英国的洪水事件。研究人员使用了欧盟半自动化的哥白尼紧急管理服务所绘制的英国洪水数据，其中包括2015年重创约克市的那场洪水。与地面实况相比，该AI模型对数据建模的平均准确率达到98%。
IBM研究院与ECCC正利用AI比较历史天气数据，加快对恶劣天气的理解，并更好地预测未来的极端事件。
此外，IBM也开始与非洲风险能力机构（ARC）展开合作，并以IBM与WITS大学的战略合作伙伴关系为基础，改进非洲大陆的气候风险建模与预测。非洲受气候变化的冲击尤为严重，大多数国家缺乏早期天气预警系统，因此未来借助AI进行更好的建模与预测将成为重要工具。
科学与科研人才没有国界，所开发的技术可以在全球各地获取和使用。
为进一步加快气候研究与应用，我们必须携手共同勾勒愿景，探讨启动真正气候网络（一个多国、多学科的伙伴关系）的技术可行性。唯有共同努力，我们才能更快地让可持续的未来更加接近。
