Dieses Buch diskutiert die Verwendung von Technologie, Data Science und Open Data, um das Netto-Null-Emissionsziel des Pariser Abkommens zum Klimawandel zu erreichen. Es gibt viele Diskussionen über Nachhaltigkeit und Lösungen für den Klimawandel, um die negativen Auswirkungen zu mildern. Die Verwendung von Technologiehebeln zur Bewältigung von Klimaherausforderungen wird jedoch selten als der bedeutendste Katalysator betrachtet. Die verfügbare Forschung in diesem Bereich ist im Allgemeinen qualitativer Natur, bei der Technologie und Daten noch nicht genutzt wurden. Durch den Einsatz von KI/ML sagt das Buch die Klimawandelfolgen aufgrund von Investitionen in den fossilen Brennstoffsektor voraus, schätzt die CO2-Emissionen des Verkehrssektors, prognostiziert die durch nicht erneuerbare Energiequellen verursachte durchschnittliche Landtemperatur und segmentiert indische Bundesstaaten auf der Grundlage von Haushalts-CO2-Emissionen. Die Forscher, Entscheidungsträger, Studenten, Lehrer, Bildungseinrichtungen, Regierungen, Regulierungsbehörden, Unternehmen, internationale Organisationen usw. werden immens von diesem Buch profitieren. Darüber hinaus soll dieses Buch dazu dienen, den nächsten Generationen eine dekarbonisierte Umgebung und eine bessere Zukunft zu bieten.

Autorentext

Neha Sharma ist eine Kämpferin für Data Science, die sich für deren Anwendung zur Erreichung nachhaltiger Ziele, Lösung gesellschaftlicher, staatlicher und geschäftlicher Probleme einsetzt und die Verwendung von Open Data fördert. Sie hat mehr als 22 Jahre Erfahrung und arbeitet derzeit bei Tata Consultancy Services. Zuvor war sie Direktorin des führenden Instituts in Pune, das postgraduale Kurse wie MCA und MBA anbietet. Sie ist Alumna des führenden College of Engineering and Technology, Bhubaneshwar, und hat ihren Doktortitel vom angesehenen Indian Institute of Technology, Dhanbad. Sie ist Senior-Mitglied der IEEE, Sekretärin der IEEE Pune Section und ACM Distinguished Speaker. Neha Sharma hat mehrere nationale und internationale Konferenzen organisiert, zahlreiche Forschungsarbeiten veröffentlicht und Auszeichnungen wie den "Best PhD Thesis Award" und den "Best Paper Presenter at International Conference Award" erhalten.

Prithwis Kumar De ist ein Experte für Daten, Analytik und künstliche Intelligenz (KI) mit über 24 Jahren Erfahrung und ein Nachhaltigkeitsverfechter. Derzeit arbeitet er bei Tata Consultancy Services. Zuvor war er bei Accenture, CRISIL, Ernst and Young und dem Indian Institute of Foreign Trade tätig. Er hat Kunden in verschiedenen Branchen unterstützt, um beschleunigte Geschäftsergebnisse durch Daten und Analytik zu erzielen. Dr. De hat einen Doktortitel in Ökonometrie (angewandte Statistik) und ist Fellow der Royal Statistical Society, UK. Er ist Chartered Statistician (CStat), die höchste berufliche Auszeichnung in Statistik, verliehen von der Royal Statistical Society. Dr. Prithwis ist Mitglied der American Statistical Association (PStat®), USA, und ein renommierter Referent. Er hat mehrere Artikel in Fachzeitschriften, Büchern und Zeitungen veröffentlicht. Mit Leidenschaft für Nachhaltigkeit arbeitet er an Themen im Zusammenhang mit ESG, Klimawandel, Geschäft, Technologie und KI, um den sich schnell entwickelnden Anforderungenin diesem Bereich gerecht zu werden. Er ist der Meinung, dass Daten, Analytik und Technologie eine entscheidende Rolle bei der Schaffung datengetriebener, umweltfreundlicher Lösungen zur Erreichung des Netto-Null-Emissionsziels spielen. Durch dieses Buch möchte er den zukünftigen Generationen eine dekarbonisierte Umgebung und eine bessere Zukunft bieten.

Inhalt
Kapitel 1. Klimawandel und KI im Finanz-, Energie-, Haushalts- und Verkehrssektor.- Kapitel 2. Die Rolle des Bankensektors im Klimawandel - Literaturübersicht und Datenaufbereitung.- Kapitel 3. Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Folgen des Klimawandels aufgrund von Investitionen der Banken in fossile Brennstoffe.- Kapitel 4. Auswirkung von nicht erneuerbaren Energiequellen auf den Klimawandel in Indien - Literaturübersicht und Datenaufbereitung.- Kapitel 5. Einsatz von maschinellem Lernen zur Vorhersage der Auswirkungen nicht erneuerbarer Energiequellen auf den Klimawandel in Indien.- Kapitel 6. Auswirkungen von Haushaltsemissionen auf den Klimawandel in Indien - Literaturübersicht und Datenaufbereitung.- Kapitel 7. Verwendung von Algorithmen des unüberwachten Lernens zur Segmentierung der indischen Bundesstaaten auf der Grundlage der Primärenergie-Emissionen der Haushalte.- Kapitel 8. Anwendung des maschinellen Lernens auf den Klimawandel im Verkehrssektor - Literaturübersicht und Datenaufbereitung.- Kapitel 9. Anwendung von maschinellem Lernen zur Vorhersage von CO2-Emissionen aus dem Verkehrssektor zur Minderung des Klimawandels.- Kapitel 10. Rechner für Kohlenstoffemissionen: Auswirkungen von AI auf den Klimawandel.