像AI这样的数据驱动技术可以解决与气候变化有关的一些重大问题。例如，加拿大正在进行大规模的公私部门推动，将信息和资源结合起来，以解决关键领域，包括自然资源，粮食生产以及采矿，能源生产和发电对环境的影响。加拿大并不是唯一希望通过AI寻求答案的。事实上，人工智能已成为近年来从消除工作场所偏见到喂养社区的全球问题答案的一部分。
生存取决于高科技人才
在北美，清洁能源供应商已经从更多地获取消费者数据以及与机器学习技术的连接中受益，这些技术可以加热家庭，交易电力，提高风力发电量并保持管道安全。安大略省去年推出
“绿色银行” 时首先要做的第一件事 就是放弃100,000个智能恒温器，努力改变消费习惯，转向可持续发展。
然而，该地区还有一种不同的能源危机：人才。清洁技术在北美和全球的成功部署，依赖于来自不同背景和具有特定专业知识的人才不断涌现。
就我个人而言，我认为开发清洁技术的技术比消费者或企业IT的目的更具有收获 - 坦率地说，更重要 -
因为它直接涉及拯救世界的工作。清洁技术行业需要大量人才来开发算法驱动的系统，从各种可信赖的数据源获取数据，并确保该信息在应用于特定行业工作时的完整性。主要的困难在于理解如何吸引和留住人才，这些人才可能在技术社区的其他地方找到潜在薪酬更高或更奢侈的工作。
在矿业，能源和农业等行业内实现多元化，
精于人才的人才流动将推动尽量减少全球足迹并实现当地收益最大化。世界需要我们最优秀和最聪明的人致力于能源效率，食品分销和自然资源保护的可扩展解决方案。
AI驱动的全球可持续发展未来
将AI系统应用于清洁技术领域可以提高效率，从而通过使用更少的资源来帮助工业生产更多产品。农业组织可以利用AI系统，使用更少的能源，水和肥料来种植和加工更多的食物。采矿公司可以更安全地从地面中提取更多矿物和金属，同时使用更少的燃料并减少浪费。但是当你看到能源部门时，AI的影响会变得更加引人注目。
AI帮助公用事业和公司监控管道的完整性，加速核聚变发电的发展，并使智能基础设施与电网互动成为可能。AI正在帮助替代能源公司从太阳能和风力发电场中有效吸取消费者就绪的能源。AI驱动系统分析的数据还有助于供应商预测发电厂设备何时需要维护，以便在发生系统故障之前修复问题。
像通用电气这样的全球性公司正在利用人工智能来推动不同形式的能源生产，并从技术驱动的数据报告中获取信息，以预测全球的性能和维护需求。在北美，Canvass
Analytics和罗克韦尔自动化等公司
正在应用AI将工业工厂运营与物联网连接，并提高清洁技术行业的系统效率。同时，算法驱动的技术，如MineSense系统和Goldspot的机器学习平台正在开始改变采矿，矿产勘探和自然资源公司如何确保和调整影响环境的运营。大数据驱动的智能设备，例如Ecobee和Nest的恒温器，开始转变消费者与能源的关系，特别是在加拿大向低碳经济转型的过程中。
本土人工智能工作者可以改变世界
北美-这部分要归功于加拿大的连接
AI研究界和美国”地域拓展科技产业-提供生活，基础设施和必要的人才的燃料产业攻喜欢AI的新兴技术，使全球性的影响质量。我希望，清洁技术也是如此，这个行业需要一个多元化，热切和高尚的社区来解决具有全球意义的复杂问题。
具体来说，我们需要发展和维持一个专门的AI开发人员社区，他们在AI驱动的系统上创建和创新，这些系统可以转变世界各地的关键清洁技术行业，能源消耗习惯和人们的生活。我们的未来可能取决于它。
