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今天论坛的最后一个演讲者是来自Meta的Julius Kuma博士。他是一个研究科学家，致力于数据中心的可持续发展。数据中心在我们使用的应用程序，比如Facebook、Instagram、WhatsApp和Quist等方面非常重要。而且数据中心也支持互联网的运行。他的工作在Meta科技网站上有展示，他与研究和工业专家合作，利用人工智能来优化混凝土配方。他们开发了一个新的人工智能模型，可以在早期实地测试中同时优化混凝土的可持续性和强度。在测试中，碳排放减少了40%，同时强度要求超过了预期。如果成功的话，这项工作的影响将远远超出数据中心建设领域，对整个建筑行业都有广泛应用。谢谢大家，感谢尼山的邀请。现在确实是人工智能、可持续发展和混凝土领域的黄金时代。
我曾经住在波士顿，我妻子曾在AI现代艺术博物馆工作，当时这里只有一座建筑，其他地方都是停车场。我告诉从纽约来的人，你开车过来，停车，他们看不到你，然后你乘坐红线地铁到我家，现在你什么都看不见了，到处都是建筑，还是以混凝土为主，这是想到可持续性的时候。但是我知道你们的第一个问题是，为什么一个来自Meta的人会在这里发表演讲。我会告诉你们为什么。首先，我们对人工智能有一些了解，我们希望能够做出贡献。其次，数据中心非常重要，我们已经承诺在2030年实现零净排放。不幸的是，在数据中心建设方面，混凝土是二氧化碳排放的头号来源，我们希望能够减少混凝土的使用。实际上，根据去年的计算结果，混凝土占据了整个建筑中30%的碳排放。对于这个观众来说，混凝土并不陌生，我们已经在混凝土领域工作了很长时间，我们知道如何在强度和成本方面进行优化，无论成本的形式是体积、重量、钢筋还是其他材料。最近我们开始优化施工速度，因为我们想要快速建设、快速启动和享受成果。最后，可持续发展是一个全新的概念，这需要我们一起发现。
随着全新材料、工艺和水泥的出现，我们需要发现如何快速优化混凝土配方。这是一个复杂的优化问题，我相信需要人工智能来加速。我们在这个领域做了一些测试，我们找了一位专家帮助我们理解如何帮助混凝土行业达到减碳的目标。我们从实验室测试开始，用一些基本的人工智能和数据进行了一些测试，结果看起来很不错，以至于我们能够说服我们的合作伙伴进行测试，并根据我们共同发现的配方建造了一个数据中心建筑。接下来让我们谈谈数据，数据和人工智能是密不可分的。不幸的是，如前所述，有系统、清晰的数据并不容易找到，因此现在人工智能必须做两件事情。一方面，它必须能够吸收任何可用的数据资源，并能够学习并生成可以测试的新配方。为此，它必须能够在两个竞争的目标之间进行优化。我们在这个领域有一些工作，并且非常喜欢P torch这个人工智能机器学习平台，它是开源的，为贝叶斯优化服务。我们认为我们可以在学习和之前提到的指标上进行优化。随着时间的推移，人工智能变得越来越智能，希望能够获得更好的结果。这一点非常重要，因为正如前面提到的，新材料往往是区域性的，我们需要了解在不同的条件下如何应用这些新材料。对于公司来说，我们有一些看起来非常有前景的结果。根据我们的初步测试，我们成功地将碳排放减少了40%，而且混凝土的强度要求超过了预期。这对于数据中心建设领域来说是一个重大的突破，因为它将有助于实现可持续发展目标，并为未来的建筑行业提供了一个新的方向。
我们的人工智能模型与混凝土专家和研究人员的合作发挥了关键作用。通过整合他们的专业知识和我们的技术，我们能够针对可持续性和强度同时进行优化。我们的目标是找到一个平衡点，既能减少碳排放，又能满足建筑的结构和性能要求。
除了在数据中心建设领域的应用，我们相信这项技术也可以扩展到其他建筑项目中。混凝土是建筑中最常见的材料之一，它的使用量非常大。如果我们能够在全球范围内推广这种可持续发展的混凝土配方，将会对整个建筑行业产生巨大的影响。
此外，我们还看到了人工智能在优化建筑施工速度方面的潜力。通过使用数据分析和预测模型，我们可以更好地规划施工过程，提高效率和减少时间。这对于快速建设、快速启动和更好地应对紧急需求的数据中心非常重要。
总的来说，我们相信人工智能和可持续发展在建筑行业中的应用前景非常广阔。通过结合专业知识、数据分析和人工智能技术，我们可以创造出更环保、高效和可持续的建筑解决方案。我们很高兴能够在这个论坛上分享我们的工作，并期待与各行各业的专业人士共同探索如何利用人工智能来实现可持续发展的目标。谢谢大家。
