從干涸的田野到融化的冰川，原子能機構的科學家和專家們正在收集、分析和分享數據，以促進和平、安全和可持續發展。
數據有助于我們確定當今世界面臨的重大挑戰的根源，并制定有效的解決方案。在核領域，數據對于研發和決策至關重要。數據不僅能拓展我們的知識，而且使我們能夠衡量影響、監測進展，并確定成功的戰略和技術。通過收集和共享數據，原子能機構促進開展國際合作和做出基于事實的決策，從而讓每個人都受益。
本期《國際原子能機構通報》（《通報》）展示了數據如何支持原子能機構在我們所活躍的許多領域開展工作——從健康和營養到農業和環境，從能源到核安全和核安保，同時重點介紹了支持世界各地科學家和決策者工作的各種原子能機構數據庫。
本期《通報》充滿了引人入勝的故事。我們的工作從微觀到宏觀，從在南極洲的冰天雪地里手工采集樣品，到利用人工智能和機器學習來分析“大數據”。
在這些篇章中，您會了解到一位玻利維亞科學家長途跋涉六天，在尼泊爾的一座冰川上安裝技術設備，使當地科學家得以收集冰川融化數據，并監測其對該國土壤和水資源的潛在影響。您還會了解到原子能機構的一個數據庫如何幫助德國安保官員保護主辦2024年歐洲足球錦標賽的十個德國城市的體育場館。
數據是循證方法的基礎，各國依靠原子能機構的數據、分析工具和支持進行規劃。例如，馬拉維受益于原子能機構的數據和分析以及“希望之光”倡議的支持，規劃并建設了首個公立癌癥治療中心。愛沙尼亞利用原子能機構的能源系統分析工具開發了促進實現凈零排放的模型。
數據對于科學發現至關重要。為了推動聚變能源從實驗到商業化的進展，原子能機構收集并分享從聚變過程科學到電廠設計和運行等所有研發階段的數據。
本期《國際原子能機構通報》還重點介紹了人工智能和機器學習如何加強研究和分析，從而拓展知識并加速進步。例如，原子能機構的“人畜共患疾病綜合行動”旗艦倡議將利用人工智能和機器學習來識別從動物傳播到人類的人畜共患呼吸系統疾病的模式，以檢測可能引發大流行病的新變種的出現。
人工智能正迅速成為科學和工業的重要工具，核工業也不例外。事實上，隨著人工智能在我們生活中變得越來越重要，核電可能會發揮重要作用。2022年，為人工智能提供動力的數據中心的全球用電量達到了約4600億千瓦時，這一數量大約相當于法國一年的用電量。今年12月，原子能機構將召開一次國際專題研討會，探討核能如何幫助滿足數據中心不斷增長的電力需求，以及人工智能如何為核電行業提供支持。
數據是一種至關重要的資源，因為它們能激發創造力。通過促進數據收集和使用方面的國際合作，原子能機構正在助力拓展知識，這些知識能夠幫助我們應對共同的挑戰，并為所有人建設更美好的未來。
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