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如何面對氣候災難?比爾蓋茲:用最好的準備,做最壞的打算

2021.04.21
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文:比爾蓋茲;譯者:張靖之, 林步昇

氣候調適還有一個面向值得更多關注,那就是我們需要做最壞的打算。

氣候科學家已確定了可能加速氣候變遷的許多臨界點。舉例來說,如果海床上含有大量甲烷的冰狀結晶體變得不穩定並破裂,短時間內災難恐怕就會在世界各地發生,導致我們對抗氣候變遷時疲於招架。氣溫愈高,就愈可能達到臨界點。

我們看似正朝臨界點邁進,而接下來要說明一套大膽 (有人認為幾近瘋狂)的方法,這些都是所謂「地球工程」(geoengineering)的範疇。雖然這些方法尚未得到證實,也引發道德爭議,但我們應該趁仍有餘裕時加以研究與辯論。

地球工程屬於「緊急情況」下的尖端技術,基本概念是暫時改變地球的海洋或大氣層,以降低地球溫度。這些改變並不是為了豁免我們減少碳排的責任,只是幫我們爭取時間,以便藉此好好振作。

多年來,我一直都在資助地球工程的研究(與我支持的減緩與調適措施相比,這筆資金根本微不足道)。大多數地球工程技術都是基於一個想法:為了彌補我們釋放到大氣層中溫室氣體所造成的暖化,我們得把照射到地球的陽光總量減少 1% 左右。

有許多方法可以達成目標。其中之一是在大氣層上層分布極細顆粒,每個顆粒的直徑只有數百萬分之一英寸。科學家知道這些顆粒會反射陽光,導致地球降溫,因為他們已見證過類似的情況:大型火山爆發時,都會噴出類似的粒子,使得全球溫度明顯下降。

另一項地球工程是增亮雲層。由於陽光會被雲層頂部反射,我們可以使雲層更亮。方法是運用鹽霧讓雲層反射更多陽光,從而讓地球降溫。而且也不需要大幅增亮:想減少 1% 的陽光,只要將覆蓋地球面積 10% 的雲層增亮 10% 就可以了。

還有其他類型的地球工程,但都有 3 個共同點:第一,相較於問題的規模,這些方法的成本相對較低,所需前期資金成本低於 100 億美元,而且執行費用極低。第二,雲層增亮的效果可持續一星期左右,所以我們可以依需求加以使用或停止,不會產生長期影響。第三,無論這些方法可能面臨何種技術問題,相較於必定會遭遇的政治障礙都不算什麼。有些批評人士抨擊,地球工程是把地球當成大型實驗品。

不過正如支持者所指出,我們排放大量的溫室氣體,早就在對地球進行大規模的實驗了。

持平來說,我們需要更了解地球工程的在地潛在衝擊。這確實是合理的擔憂,值得多方研究,之後再考慮於現實世界大規模地測試。此外,由於大氣層屬於全球的問題,任何國家都不能自行決定嘗試地球工程。我們需要建立各國的共識。

如今,很難想像如何要世界各國同意以人工方式決定地球溫度,但地球工程是唯一已知的方法,我們希望可以在數年、甚至數十年內降低地球溫度,卻又不至於癱瘓整體經濟。未來有一天,我們也許別無選擇,因此最好現在就做好準備。

本文摘錄自《如何避免氣候災難》,原文標題:面對氣候災難,做最好的準備、最壞的打算,欲了解更多請參考原書。

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疫情下的農業救星!AI 機器農夫助採蔬果,讓供應鏈更穩定

2021.04.14
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食力/文:李依文

2020 年新冠肺炎肆虐全球的疫情,可說是徹頭徹尾的改變了全體人類生活,除了到哪裡都擔心會受到感染之外,群聚感染的疑慮也導致農業層面上,面臨了人力短缺的狀況,而如今,機器人與 AI 智能工具的導入,成為一線曙光,看似能解決這樣的窘境。

機器人不染病,成最佳人力替代選擇

自動化機器人能夠幫助解決人力短缺窘境最大的原因,就是機器不會產染生物病毒,而這樣科技運用到農業的趨勢,從美國到英國都看得到。

其實起初在疫情爆發的時候,並沒有人會料到事態會變得如此嚴重,在進入夏季,也就是農作物採收的旺季時就面臨了人力短缺的問題,當時英國政府甚至對失業國民發出通知,希望提供就業機會,進而解決人力短缺,但實際上的情況是,連失業的人都因為害怕染病而不願意接下這份工作。

也因為這樣的情勢,讓農業相關單位意識到了自動化設備的重要性與發展趨勢,目前英國農業的勞動力相較美國勞動力總數少了 2%,這是由於英國機器數量使用在農產業上已有一定程度的增長。

部分蔬果易損傷,仍難全面自動化

事實上,農業在現階段的發展之下,已經可以說是自動化與使用機器輔助相當高比例的產業,但即使技術概念成熟,在全面自動化的實行仍舊有相當大困難,是因為不同種類的蔬果有不同的特性,而某些蔬果很容易在自動化採摘的過程中受傷。

目前能夠順利實行自動化採收的蔬果農作物有馬鈴薯、小麥與玉米等,這類作物的質地特性較不怕碰撞,使得自動化機器採摘過程中不容易傷害到蔬果本身,採收率也不會因而降低。

但是,若是僅有部分的農作物能夠應用自動化採收技術,就不能為這個產業帶來全面性的實質幫助,而也因為如此,各方科學家與工程師等都在不斷努力去克服技術困難,以期能盡快將自動化採收技術用在各種蔬果上。

AI 技術加入自動化機器運作,可望改寫農業歷史

2018 年,農業機器人新創公司 Root AI 創辦人 Josh Lessing 一直在努力克服機器人無法普及使用在脆弱農產品的問題,如今似乎也看見了一絲轉機。

Root AI 開發了一個名為 Virgo 的機器人,可以精準的摘取那些高價值、精緻的水果。以番茄為例,長期以來,透過機械方式收穫的番茄大多數是用來製作外觀不需保持美觀的番茄糊濃縮物,或者是調味用的番茄醬,而販售到零售市場、重視外觀的新鮮番茄,通常都是手工採摘的。而目前最新以機器人結合 AI 技術,已經可以成功自動化採摘,而又能維持果實的鮮度與外觀。

自動化採收能夠跨出成功的一步,與 AI 智能導入有著絕對的關係,這項新開發的採摘機器人,會透過機器上的攝影鏡頭,準確地在番茄園中移動,在移動的同時,攝像鏡頭同時能夠利用影像回傳系統,且還能利用 AI 智能技術即時計算處理出每顆番茄的質量與成熟度,將番茄的採摘品質掌控得更精準。

疫情推進自動化進程,讓供應鏈能更加安全穩定

一場新冠肺炎疫情的肆虐,全人類的所有生活型態都面臨的巨大的轉變,但也因此迫使許多數位工具能有機會更快地跟上腳步,推進自動化的進程、解決生產困境,讓全球供應體系有機會更加穩妥且安全地循環下去。

全文轉載自食力,原文標題:疫情肆虐影響食農供應鏈,AI 與機器人導入將成農業救星

參考資料
HOW ROOT AI'S AGRICULTURAL ROBOTS ARE POWERING THE FARMTECH REVOLUTION(Built In)

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