最近，世界任何地方的极端天气导致联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）在其最新报告中发布了"人类红色代码"。这是关于十年内越来越极端的热浪，干旱和洪水以及气温上升的警告。
IPCC就气候变化构成的威胁发出了迄今为止最严厉的警告。世界气象组织（WMO）编制的一份报告也显示，到2020年，气候变化的影响将继续增加。IPCC警告说，我们只有到2030年才能防止气候变化造成的永久性破坏。
在粒度层面上，气候变化的具体原因是复杂的。但是，我们可以看到一个可能的原因也提供了一个解决方案，那就是数据。
全球经济的快速数字化和能源密集型数据中心数量的增加是气候变化的主要原因。2019年，数据中心和数据传输网络分别占全球用电量的1%左右，2020年2月至4月中旬，全球互联网流量增长了近40%。
TIBCO Software Inc.apj和EMEA高级副总裁Erich Gerber表示："需求和容量的爆炸式增长是由于大流行期间对技术的依赖程度越来越高。
"难题是如何继续扩大重要数据的使用，但要以可持续的方式去做？"埃里希在一份书面声明中说。
埃里希说，这个问题已经足够严重，以至于解决方案被确定为开发"绿色"数据中心，世界各地的行业参与者正在努力实现这一目标。有一件事是肯定的，数据创建和使用的指数级增长不会停止。
特别是印度尼西亚目睹了严重依赖数据使用的人炸，他说。
埃里希进一步表示，撇开可持续硬件问题不谈，大数据与知识的整合为应对气候变化做出了重要的积极贡献。只有高度复杂的数据分析才能处理由海平面变化、雨林破坏、冰川损失和宏观天气模式等变量生成的大量复杂数据。
"分析这些数据有助于气候建模，可以揭示隐藏的见解，从而提出行动建议。
利用人工智能和机器学习人工智能（AI）和机器学习（ML）技术在应对气候变化方面至关重要。气候研究人员和创新者使用AI / ML来测试他们的气候理论和解决方案，并为个人公民和企业开发有用的产品和服务。
在2019年6月的一次重大人工智能会议上，与会的研究人员和专家讨论了人工智能行业领导者最近发表的一篇名为"用机器学习应对气候变化"的论文。该论文涵盖了13个可以应用机器学习的领域，包括能源生产，二氧化碳清除，教育，太阳能地球工程和金融。
苏格兰的环境网络（SEWeb）已经应用了这种技术。SEWeb使用数据可视化工具来创建国家环境的图片，并与数据进行更深入的交互。这些工具节省了用户的时间和精力，使他们能够更轻松地分析和查看多层数据，并针对其感兴趣的区域（空气，水，土壤）和影响因素进行过滤。
相关信息更容易获得和可见，使用户能够更快，更充分地吸收它。更广泛地应用，这些工具可以帮助政府和政策制定者了解全球形势的现实，并努力找到潜在的解决方案。
印度尼西亚的回应埃里希说："IPCC的报告非常清楚，我们谈论了很多，但采取的行动很少。东南亚也不能幸免于气候变化。
根据研究公司麦肯锡（McKinsey）的数据，该地区可能面临比世界其他地区更严重的气候变化后果。与其他地区一样，印度尼西亚属于热带气候，但该国经历了长时间的高温和不规则的温度变化以及意想不到的洪水。
印度尼西亚正在采取认真行动。根据该报告，印度尼西亚对到2060年实现其净零排放目标持乐观态度。
它还进一步加强了印度尼西亚的承诺，即到2030年将温室气体排放量减少41%，并得到国际援助，以履行其对2030年联合国可持续发展议程和《巴黎协定》的承诺。
"这一切都很好，但问题仍然是世界各国是否有政治意愿在真正的全球范围内进行合作和共享数据，还是会继续走通往世界末日的盲目道路？"
"现在还不算太晚。需要做出能够改善全球经济模式的重大决策。但无论结果如何，数据分析和数据都提供了洞察力，使这些决策成为可能，并有效地解决了气候危机。
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