4、大数据与深度学习：能源与废物管理的创新解决方案

大数据与深度学习：能源与废物管理的创新解决方案

1. 能源与废物管理的现状与挑战

城市化和经济增长带来了数据的大量产生、能源消耗的增加以及废物的大量堆积。数据已成为技术变革和城市化的关键要素，尤其是随着手持设备的普及，数据在各个领域的地位愈发凸显。受新冠疫情影响，全球数据的产生呈指数级增长，预计到2025年，生成的数据将增加180泽字节。

这些来自社交、工业和交易等多种来源的大量数据，不仅需要消耗大量能源，还会产生环境废物。同时，全球经济的增长导致工业活动增多，而自然资源有限，引发了能源危机和环境废物问题。能源危机是当今面临的重大挑战，解决这一问题的关键在于使用非常规能源，并优化传统能源的使用，以减少环境废物，满足能源需求。

技术进步也带来了大量废物。人类每年产生数吨全球废物，电子电气设备（EEE）的激增使情况更加恶化。2019年，废弃EEE产生了5360万公吨有毒废物，预计到2030年，全球电子废物将达到7.4亿吨。新冠疫情还增加了大量个人防护设备（PPE）废物，自疫情爆发以来，估计全球每天产生160万吨塑料废物。因此，能源和废物管理对于减少碳足迹至关重要。

2. 大数据分析在能源与废物管理中的作用

为了识别非常规能源、优化传统能源的使用以及管理环境和电子废物，需要对数据进行分析。在数据分析的每个步骤中，对数据进行适当分析有助于能源和废物管理。大量研究表明，大数据分析在很大程度上有助于能源和废物管理。

大数据分析是一个研究领域，通过对数据进行检查、清理、转换和建模，以发现有用信息并支持决策。早期，小规模数据的可用性使数据管理和处理相对简单，但在许多现实场景中，缺乏足够和完整的数据集使数据分析变得困难。如今，数据的广