“随着对高级数字解决方案需求的增加以及潜在的环境影响，人工智能和可持续性变得越来越交织在一起。”

人工智能（AI）和机器学习（ML）有可能改善我们的世界，但它们的快速发展伴随着日益增长的环境足迹。这主要归因于大规模数据中心对能源和水的大量需求以及与硬件生产相关的资源消耗。

然而，材料创新者正在开发解决方案，通过延长性能寿命、提高能源效率和支持AI生态系统的基础设施韧性来应对这些影响。在新标签页中打开例如，通过先进的材料科学，陶氏提供技术，能够增强热管理并减少数据中心的能耗，与使用空气冷却进行热管理的设备相比，有助于减少温室气体（GHG）排放。

什么是人工智能生态系统？

由技术、数据中心、基础设施、组织和参与人工智能开发和使用的流程所构成的互联全球网络，越来越多地被称为人工智能生态系统。 

这些努力展示了如何通过有针对性的创新来解决人工智能对环境的影响，为负责任和可持续的数字化转型铺平了道路。

关键要点

人工智能和机器学习正在改变各个行业，但它们的快速发展也在对环境产生重大影响，而且这种影响还在不断增长。

数据中心能源消耗的很大一部分（高达40%）用于冷却系统。有效的热管理对于减少温室气体排放和运营成本至关重要。

组织正在采用可持续的人工智能实践，例如设计节能网络、使用可再生能源和将回收材料应用于硬件。

公司也在探索先进的核技术，这是一种清洁、可靠且几乎净零排放的能源来源，以帮助满足日益增长的能源需求。

杜邦的先进材料——例如用于消费设备的热管理解决方案、用于冷却系统的数据中心解决方案以及用于电信基础设施的基于硅胶的粘合剂、密封剂和界面材料——在实现可持续的人工智能生态系统中发挥着至关重要的作用。