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Tackling climate change with machine learning

David Rolnick, Priya L. Donti, Lynn H. Kaack, Kelly Kochanski, Alexandre Lacoste, Kris Sankaran, Andrew Slavin Ross, Nikola Milojevic-Dupont, Natasha Jaques, Anna Waldman-Brown, Alexandra Sasha Luccioni, Tegan Maharaj, Evan D. Sherwin, S. Karthik Mukkavilli, Konrad Paul Körding, Carla P. Gomes, Andrew Y. Ng, Demis Hassabis, John C. Platt, Felix Creutzig, Jennifer Chayes et Yoshua Bengio

Article de revue (2023)

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Abstract

Climate change is one of the greatest challenges facing humanity, and we, as machine learning (ML) experts, may wonder how we can help. Here we describe how ML can be a powerful tool in reducing greenhouse gas emissions and helping society adapt to a changing climate. From smart grids to disaster management, we identify high impact problems where existing gaps can be filled by ML, in collaboration with other fields. Our recommendations encompass exciting research questions as well as promising business opportunities. We call on the ML community to join the global effort against climate change.

Sujet(s): 2500 Génie électrique et électronique > 2500 Génie électrique et électronique
2800 Intelligence artificielle > 2800 Intelligence artificielle (Vision artificielle, voir 2603)
Département: Département de génie informatique et génie logiciel
URL de PolyPublie: https://publications.polymtl.ca/51114/
Titre de la revue: ACM Computing Surveys (vol. 55, no 2)
Maison d'édition: Association for computing machinery
DOI: 10.1145/3485128
URL officielle: https://doi.org/10.1145/3485128
Date du dépôt: 18 avr. 2023 14:58
Dernière modification: 03 oct. 2024 10:06
Citer en APA 7: Rolnick, D., Donti, P. L., Kaack, L. H., Kochanski, K., Lacoste, A., Sankaran, K., Ross, A. S., Milojevic-Dupont, N., Jaques, N., Waldman-Brown, A., Luccioni, A. S., Maharaj, T., Sherwin, E. D., Mukkavilli, S. K., Körding, K. P., Gomes, C. P., Ng, A. Y., Hassabis, D., Platt, J. C., ... Bengio, Y. (2023). Tackling climate change with machine learning. ACM Computing Surveys, 55(2), 42 (96 pages). https://doi.org/10.1145/3485128

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