Google 一直尝试将人工智能、机器学习应用在不同细分领域和行业中，希望通过科技的力量为人类切实解决难以攻克的关卡，让这项技术造福每一个人。
TensorFlow 作为Google 人工智能开源平台扮演了重要的角色。 全球的开发者都在利用这一平台实现创新，并且已经在保护热带雨林、濒危物种和诊断糖尿病视网膜病变方面实现了实际应用。如今，基于TensorFlow 的人工智能开发和应用更在预测地震余震、节能和预测森林野火方面实现了新的突破。
运用AI预测地震余震
大地震发生后的数周、数月内，周边地区经常会发生强烈余震，再次损害已经遭受破坏的社区，极大地阻碍了震后的恢复重建工作。尽管科学家已经提出一些经验性规律来预测余震发生的可能时间和规模，但相比之下，预测余震的位置更难。对此，Google和哈佛大学的研究人员尝试运用人工智能解决该问题。
研究人员运用机器学习模型对来自全世界的超过118次大地震的地震数据库进行分析，其中包括近代历史上破坏力极强的地震，如：2011年3月发生在日本的9.1级 大地震。并用这个地震数据库训练神经网络，分析主震和余震的位置与应力变化的关系，从而对余震位置进行预测。这比目前使用的余震预测方法更加准确，在余震预测方面向前迈出了一大步。
运用AI降低数据中心能耗
数据中心内部往往噪音很大，温度很高，而防止服务器过热是数据中心运营成本的主要组成部分。对此，谷歌正在试图通过自主研发的人工智能来降低能耗、节省成本。
早在2016年，Google就开发了一个人工智能驱动的系统，用于降低数据中心的能耗。当时这个系统只是提出建议，是否实施建议还要由工作人员决定。现在，这个系统被提升到一个新的水平，能够在专家的监督之下直接控制数据中心的冷却系统并提供节能服务。每隔五分钟，AI就会从数千个传感器中提取数据中心冷却系统的信息，将其输入深度神经网络，在保证安全性的条件下，识别出耗能最小的操作并进行实施。在短短几个月的时间内，该系统已经实现了平均约30%的持续节能。随着时间的推移和技术的成熟，能源消耗将大大减少。
运用机器学习预测森林野火
2017年，美国加利福尼亚州遭受了有史以来最具破坏性的森林野火，9000多场大火烧毁了约2200平方英里的森林。看着这些树木遭到破坏，热爱自然的高中生Aditya Shah 决定和同学Sanjana Shah 设计一款智能野火传感器设备，用于识别和预测森林中易受野火影响的区域。
风速、风向、温度、湿度等大部分导致森林野火产生的因素都能被目前现有的工具测量。然而，由多年掉落的树枝和树叶累积形成的生物质却很难被估算和测量。现在，通过训练基于TensorFlow 的机器学习模型，能够分析生物质的图像并估算其水分含量和大小。在对生物质图像进行多次收集后，预测的准确性显著提高，从而防止森林野火的发生，保护人身和财产安全。
在利用技术解决全球社会的世界问题上，人工智能已经不再是遥不可及的技术。通过TensorFlow 开源平台和开发者的创新和智慧，人工智能已在多个领域被应用在我们的生活中了。相信这一受到全球关注的技术将在未来蓬勃发展，成为提升个人生活质量和推动社会发展的良好助力。
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