IBM和联合国开发计划署 日前宣布在UNDP的全球 GeoHub平台上推出新的能源交互式模型。这些创新解决方案使用了 IBM watsonx 人工智能和数据平台等技术，使得从国家与社区层面的政策制定者到普通民众的用户都能利用先进的人工智能 （AI） 技术来分析复杂的能源问题，并获取广泛资源，助力支持数据驱动的决策，实现公正的能源转型。

　　联合国开发计划署和IBM推出预测能源获取和能源公平性的新模型工具　　

　　IBM 副总裁兼首席影响官 Justina Nixon-Saintil 表示："我们非常荣幸，可以把 UNDP 在可持续发展方面的知识和全球领导力与 IBM 在 AI 和混合云方面的突破性创新结合起来，推出这些创新解决方案。这些方案展示了我们是如何发挥技术的力量，而对环境和社区产生持久、积极的影响的。我们的目标是通过向公众免费提供这些创新模型，能够为领导者、组织和社区成员提供见解，从而可以在世界各地做出具有影响力的能源决策。"

　　作为联合国开发计划署Data Futures Exchange(DFx) 的一部分，GeoHub 是一个由地理空间数据和服务组成的集中式生态系统。它提供了一个平台，可以轻松地上传、可视化和分析数据集，把面向时间和地理数据与卫星图像相结合。GeoHub 支持采用精细、本地化和循证的方法应对发展挑战和进行综合性政策制定，例如确定国家以下的各级地方电力供应分配，评估社区随时间推移对气候变化影响的脆弱性水平等。

　　联合国开发计划署政策和计划支持局可持续发展目标整合团队负责人 Laurel Patterson 说："联合国开发计划署与 IBM 的创新合作，旨在帮助各国利用发展数据和技术创新来改善生活和保护地球。我们共同制定的解决方案提供了可靠的证据基础，帮助各国在实现公正的能源转型方面取得有意义和实际的进展。净零投资和以人为本的发展战略是加速实现可持续发展目标的基础。"

　　通过 "IBM可持续发展加速器计划(IBM Sustainability Accelerator)"，UNDP 和 IBM开展合作两年多。该项目始于 IBM Garage (车库创新)的协作共创，确定了通过两个创新模型来增强 UNDP 的 GeoHub：AI 模型 "电力获取预测(Electricity Access Forecasting)"，以及统计地理空间模型 "清洁能源公平指数(Clean Energy Equity Index)"。

　　电力获取预测(Electricity Access Forecasting)AI 模型，使用 IBM watsonx人工智能和数据平台、IBM Cloud 和开源机器学习库，通过评估一系列因素(包括人口、基础设施、城市化、海拔和卫星数据)以及 IBM 环境智能(IBM Environmental Intelligence) 提供的土地利用数据，提供到 2030 年的大规模电力供应的未来预测。通过对这些因素进行建模来进行未来预测，与更为常见的当前用电估算相比，电力获取预测模型提供了明显的优势。该模型将包含来自南半球 102 个国家/地区的数据，包括非洲、亚太地区、拉丁美洲和中东。

　　清洁能源公平指数(Clean Energy Equity Index)统计地理空间模型，由 IBM 和联合国开发计划署与石溪大学共同开发，是首个将地理空间分析与环境、经济和社会因素(如教育、温室气体排放和相对财富)相结合的统计地理空间模型，得出 0-1 的清洁能源公平得分。这个分数从公平和公正转型的角度反映了清洁能源发展的机会和紧迫性。在此仪表板中，GeoHub 用户还可以单独查看和自定义模型中分析的每个环境、经济或社会因素，以评估哪些因素对公平获得清洁能源的影响最大，从而做出更好的决策。该模型将提供来自 53 个非洲国家的数据。

　　以往类似的高级模型不见得可以免费访问并适用于所有用户。此次，IBM 和联合国开发计划署携手共创解决方案，旨在加强公众对复杂的清洁能源信息和先进技术的免费访问，同时为政策制定者、政府、记者和决策者提供必要的能源资源。