Climate Change สร้างความเสียหายต่อรายได้
ในระดับเศรษฐกิจโลกได้อย่างไร?

จากการศึกษาของ Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK) พวกเขาได้กล่าวว่า “ภูมิภาคส่วนใหญ่จะมีรายได้ลดลงอย่างมาก ซึ่งนั่นรวมถึง อเมริกาเหนือ และ ยุโรป โดยที่เอเชียใต้ และ แอฟริกาจะได้รับผลกระทบหนักที่สุด ซึ่งผลกระทบต่อด้านรายได้นี้มาจากผลกระทบด้านผลผลิตทางการเกษตร ผลผลิตจากภาคแรงงานหรือด้านโครงสร้างพื้นฐาน สิ่งเหล่านี้ล้วนแล้วเกี่ยวข้องกับการเติบโตของเศรษฐกิจ และมันมีสาเหตุมาจาก Climate Change” โดยการที่สภาพอากาศเกิดการเปลี่ยนแปลงนั้นหลัก ๆ แล้วส่งผลให้เกิดความเปลี่ยนแปลงของการเกิดฝน อุณหภูมิที่แปรปรวน (ร้อนจัด หนาวจัด) ไปจนถึงการเกิดพายุหรือไฟป่า (สำหรับมนุษย์เงินเดือน คนทำงานแล้วแค่อากาศร้อนจัดในปัจจุบันนี้ก็ส่งผลให้ขี้เกียจจนไม่อยากทำงานแล้ว)

ประมาณการมูลค่าความเสียหายด้านรายได้ที่จะลดลง

โดยรวมแล้ว ความเสียหายทั่วโลกต่อปีคาดว่าจะอยู่ที่ 38 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ โดยมีแนวโน้มว่าจะอยู่ในช่วง 19-59 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐ ในปี 2593 แม้ว่าจะเป็นชาติที่พัฒนาแล้วก็ยังได้รับผลกระทบจากเรื่องนี้อยู่ดี

แม้ว่าการปล่อยก๊าซเรือนกระจกในปัจจุบันนี้จะเริ่มลดลงบ้างแล้ว แต่ก็ยังต้องเป็นแนวทางที่ต้องปฏิบัติต่อไป และแต่ละประเทศเองก็ควรที่จะต้องคิดแนวทางปรับตัวให้เหมาะสมกับยุคสมัยต่อ ๆ ไปด้วย เพราะหากยังคงปล่อยก๊าซเรือนกระจกปริมาณมากต่อไปและไม่มีแนวทางอื่นช่วยแก้ไขนั้น ภายในปี 2100 ปัญหานี้จะส่งผลกระทบถึง 60% ของรายได้เฉลี่ยทั่วโลก

โดยนักวิทยาศาสตร์ได้ผสมผสานระหว่าง Empirical Models และ แบบจำลอง climate simulations ที่ล้ำสมัยที่สุด (CMIP-6) สำหรับประเมินว่าผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศอย่างต่อเนื่องส่งผลกระทบต่อเศรษฐกิจในอดีตอย่างไรและนำมาพิจารณาด้วย

ที่มา และ อ่านเพิ่มเติม: 
https://www.sciencedaily.com/releases/2024/04/240417131138.htm

Caucasian man’s portrait isolated on pink-purple studio background in neon light, playing with VR-headset

Metaverse – Facebook

Facebook มีแผนที่จะเปลี่ยนชื่อบริษัทเพื่อ Rebrand โดยให้ความสำคัญกับเรื่อง Metaverse มากยิ่งขึ้นเพื่อยกระดับจาก Social Media เดิมที่เป็นอยู่
Space_Port

Space Port – Japan’s Future

ประเทศญี่ปุ่นมีแผนจะสร้างท่าอวกาศยานสำหรับรองรับการเดินทางรูปแบบใหม่ในอนาคต ภายใต้การออกแบบที่สวยงามโดยทีม Space Port Japan Association
AInb-Post-12-Pic1

Few-shot learning

Few-shot learning คือหนึ่งในวิธีการเรียนรู้ของโมเดล Deep Learning โดยจะบอกตัวอย่างของข้อมูลที่เราต้องการจำแนกเพียงแค่ไม่กี่ตัวอย่างเท่านั้น

ติดตาม SUBBRAIN ได้ที่นี่

Categories: Knowledge