万古神帝新传黄建伟探索智能低碳之道引领技术革新
在万古神帝的辉煌历程中，智能低碳之道成为了探索的新篇章。黄建伟，IEEE Fellow，以其深厚的技术背景和对未来趋势的敏锐洞察，为我们揭示了如何赋能大规模分布式计算系统，加速碳达峰与碳中和进程。在这场关于AI赋能低碳经济、能源产业降碳、交通产业减排的讨论中，我们不仅见证了理论突破，更感受到了技术革新的力量。
首先，让我们回到2016年的巴黎协定，那时，全世界近180个国家共同签订了一份历史性的文件——《巴黎协定》。这个协定旨在控制全球平均气温上升，并通过控制温室气体排放来实现这一目标。随后，中央政府不断强调2030年实现碳达峰、2060年实现碳中和，这标志着“双碳”战略已经成为国家战略。
今天，我们站在一个全新的起点：全球54个国家已将其所占总量40%以上的 碳排放达到峰值，而29个国家或地区已经宣布实现了“双零”目标，即同时达到“无增加原有污染物排放”和“二氧化硅等主要大气污染物整体减少”的目标。这一转变不仅是对环境负责，更是一种对未来的承诺。
那么，在这一过程中，AI又扮演怎样的角色呢？AIRS（香港中文大学（深圳）校长讲座教授）通过集成人工智能助力低碳经济构建生态，以及助力能源产业降低并优化能源利用效率，从而推动整个社会向更加绿色、高效方向发展。此外，它还致力于通过人工智能优化交通系统，提高资源利用效率，同时减少因运输造成的人为影响，从而有效地降低整个社会的 碳足迹。
在具体技术层面，黄建伟提出了群智感知、机器学习、优化控制等多方面创新。他指出，要想有效地促进数据流通，不仅要解决数据共享的问题，还要考虑到隐私保护。而AIRS正是在这样的背景下提出了一系列关键技术，如实时信息交易市场框架，以及联邦学习模型交易市场，使得不同用户之间能够安全高效地进行信息交换，同时保障个人隐私权益。
此外，对于联邦学习中的挑战，如如何激励大量参与者积极参与以及如何优化性能，AIRS也提供了解决方案，如基于契约理论设计最优激励机制，以及自适应方法对联邦学习参数进行调整，以提升整体精度和收敛速度。在处理小样本问题时，他们提出多智能体少样本学习算法，以提升联合学习性能。
在帮助建立可持续性电网体系方面，黄建伟提出了基于可再生能源配额和绿证交易制度的一系列分布式新能源容量优化算法，这些算法可以有效促进新能源投资，从而更好地实施减缓气候变化政策。此外，他还强调了电网区分调度、用户侧建模、大数据分析以及绿色充电调度规划等领域对于确保电力系统高效运行至关重要。
综上所述，无论是在理论研究还是实际应用方面，都显示出AI作为一种工具，可以极大地支持我们的环境保护努力。在未来的日子里，无疑会有更多创新的步伐踏上，每一步都离那遥远但坚实的事业——创建一个更加清洁、高效且公平的地球——越来越近。