AI の力を活用して気候変動と戦う

私たちの環境への取り組みが何も変わらなければ、2030 年までに世界の平均気温は 1.5 度まで上昇するでしょう。 一見、取るに足らない数字のように見えますが、この影響は壊滅的なものになる可能性があり、壊滅的な熱波、洪水、干ばつ、不作、種の絶滅などの現象が非常に一般的になっています。

私たちは、すべての先進国が協力して 2030 年の半分までに温室効果ガスを削減し、2050 年代初頭までに大気中への二酸化炭素の添加を停止しなければならない最後のチャンスに生きています。 たとえ数年遅れただけでも目標は達成できなくなり、より熱く、より危険な未来が確実になるだろう。

この状況は徐々に人間の手から離れつつあり、気候変動介入に AI を採用する余地が生まれています。

この記事では、気候変動に対する人工知能の使用の 2 つの側面について検討します。1 つは、その原因にテクノロジーが関与する必要性を強調するものであり、もう 1 つはそうではないことを示唆するものです。 最終的には、この問題に対して AI を適用する緊急性の判断は皆さんに委ねたいと思います。

まず最初に。

あなたのビジネスが気候変動を考慮する必要があるのはなぜですか?

気候変動への取り組みとなると、これまで通りのビジネスはもう機能しません。 貴社を含むすべての企業が持続可能性について考える必要がある説得力のある理由がいくつかあります。 上位のものを見てみましょう。

1. 顧客はそれを求めています。

調査会社プロエッジは、アメリカ人の 78% が、環境/持続可能/慈善活動に役立つ製品に対してより多くのお金を払うと考えていることを発見しました。 環境問題に対するメディアの注目と一般の意識の高まりは、消費者の購買習慣に大きな影響を与えています。 これにより、消費者は社会意識の高い企業から購入する可能性が高くなります。

2. 税金を節約するか、完全に減税を受けます。

連邦政府は、企業に地熱、太陽光、風力などの再生可能エネルギー源への投資を促す複数の税額控除を提供しています。 あなたの企業は、容量 0.5 キロワット以上の燃料電池を使用し、容量 200 キロワットおよび下に。 その他の利点には、エネルギー効率の高い商業用建物の税額控除やバイオディーゼル所得税額控除などがあります。

3. 投資家はそれを期待している。

持続可能性を優先する傾向にある企業は、ESG主導のファンドや社会意識の高い投資家からの投資を引き寄せる可能性が高くなります。 ハーバード・ビジネス・レビューの調査によると、持続可能性に重点を置いている企業は財務パフォーマンスが良く、資本コストが低い傾向があり、より多くの投資家を惹きつけています。 ESG に取り組む企業は 20% の差でより高い評価を得ていることも判明しています。

4. サプライチェーンに影響を与えている

気候変動はサプライチェーンに 2 つの形で影響を与えます。1 つは長期にわたる厳しい気象現象をもたらし、施設に損害を与え、資源を遮断し、旅行を混乱させる可能性があります。 また、海面上昇にもつながり、世界のサプライチェーンがこれを頻繁に利用するため、気候変動により港湾に毎年76億ドルの損失が生じることが知られている。

このような理由により、企業はテクノロジー、特に気候変動対策をプロセスに実装する AI に注目するようになります。 これに応じて、次のようないくつかの AI 製品や新興企業が市場に参入しています。

• ClimateAI – 企業が物理的な気候リスクを軽減、監視、適応できるように支援するエンタープライズ気候プラットフォーム
• Gro Intelligence – 収穫予測、衛星画像、地形などの複数のソースから何兆ものデータ ポイントを分析し、独自の農産物を予測します。
• Climavision – 販売や事業運営に影響を与える可能性のある気象現象について企業に積極的に最新情報を提供する予測ソリューションです。

気候変動における人工知能の応用

悲惨な状況の遅延や軽減の可能性がある場合は、長期計画に基づいて当面の危機対応に向けた早送りの取り組みが必要となります。 AI 気候変動ソリューションは、気候への影響や排出量などに関する大規模で複雑なデータ フィールドを収集、構築、解釈できるため、これに最適です。 これは最終的に、利害関係者が炭素排出に対処し、より環境に優しい社会を構築するための情報に基づいたデータ主導の戦略を講じることをサポートします。

気候モデリング

地球温暖化の専門家は、気候変動の潜在的な影響を正確に予測できるように、地球システムのさまざまな構成要素間の相互作用の複雑さを理解するために気候モデルを長年使用してきました。 AI 気候変動ツールは、膨大な量のデータセットを統合し、正確に処理することで、モデルの効率と精度を向上させるのに役立ちます。 さらに、機械学習を適用すると、収集されたデータセットの中から人間の研究者には見えないパターンを見つけることができます。

エネルギー効率

エネルギー消費と廃棄物の削減を最適化することは、開発を持続可能にするために重要です。 これに対処するために、業界は電力の生成、配電、消費を効率的に管理する AI を活用したスマート グリッド管理システムの実験を行っています。

気候変動 AI のこの部分は、スマート メーターやセンサーなどの複数のソースからのリアルタイム データの分析に役立ち、パターンを特定し、エネルギー需要を正確に予測します。 結果？ エネルギー資源の割り当てをより適切に最適化することで、無駄を削減するだけでなく、供給が需要を確実に満たすようにします。

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炭素回収

これは、エネルギーおよび産業関連の発生源から放出される二酸化炭素排出量を、環境中に放出される前に捕捉することを含むアプローチです。 環境への CO2 放出を最小限に抑えることを主な目的として、これらの炭素回収技術の運用と設計の最適化に AI が使用され、より費用対効果が高く効率的になります。

災害予報

気候科学者や気象学者は人工知能を活用して、気候に関連した自然災害の影響を予測し、排除しています。 テクノロジーを味方につければ、膨大な量のデータセットを分析して、差し迫った災害の可能性を示す傾向を見つけることができ、その後、財産や人命の損失を最小限に抑えるための早期警報システムを構築して展開することができます。

生態系の追跡

気候変動の影響を測定する上で重要な部分は、天然資源と生物多様性の変化を追跡することです。 気候変動における AI の利用は、ドローン映像、衛星画像、その他のソースから入ってくる大量のデータを処理するツールの使用に見られます。 自然保護活動家は、機械学習アルゴリズムを利用して、土地被覆や種の分布の変化のパターンを見つけることもできます。

ファストファッション

ファストファッション業界は気候危機に大きく貢献しており、世界の二酸化炭素排出量の10%にも上ります。 その世界的な広がりと規模を考えると、ファッション業界内の持続不可能な慣行は環境に長期にわたる影響を与える可能性があります。 ここで AI 気候変動ソリューションが登場します。 機械学習と人工知能はサプライ チェーンの最適化に役立ち、廃棄物を削減し、持続可能な製造を促進し、資源消費を追跡できます。

農業の最適化

もう 1 つの排出量の多い部門である農業は、世界の温室効果ガス排出量の 22% を占めています。 小規模農家から大企業に至るまで、水不足、予測不可能な気象現象、土地劣化の問題はどの分野でも同様です。 気候変動対応 AI は、スマート グリッドを通じてこれに役立ちます。 これらの送電網は需要と供給のバランスを効率的にとることができ、エネルギー システムへの再生可能エネルギーの統合を可能にし、化石燃料への依存度を下げることができます。

メタンの検出

農業、エネルギー、埋め立て部門から放出されるこの非常に強力な汚染物質は、二酸化炭素と常に第一位を争っており、地球温暖化の二番目に大きな原因となっている。 企業は AI と気候変動を融合して、世界のメタン排出量を毎日追跡する大量の衛星画像の解釈を支援しています。

この技術は、米国環境保護庁や欧州連合などによって制定されている専用の規制により、メタン監視に対する国全体の注目の高まりに合わせて導入されています。

グリーンテックマイニング

電気自動車からソーラーパネルに至るまで、気候を重視したソリューションには、リチウム、コバルト、銅などの大量の鉱物が必要です。 しかし、現在の供給は増大する需要を満たすにはほど遠い。

この状況に対処するために、研究者、政府、企業は人工知能と気候変動を利用して重要な鉱物を見つけています。 地球の表面の下に何があるのか​​についての多くのデータが存在することがわかっています。 AI を利用してこれらのデータセットを調査することは、不確実性を最小限に抑えるだけでなく、抽出する収益性の高い領域を探すために費やされる数十億ドルを節約することにもなります。

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これらは気候変動における AI の用途と役割にすぎず、その範囲全体は想像の範囲内ですが、一般に 5 つの要素の中にあります。

• 気候への影響や排出量などに関する複雑なデータセットを収集して完成させるため
• 意思決定と計画を強化する
• 運用を最適化するには
• 集合的なエコシステムをサポートするために
• 気候に好影響を与える出来事を奨励する

BCG は、気候変動に対する人工知能の役割を枠組みに分類するという素晴らしい仕事をしました。

気候変動における AI の幅広い応用を見てきましたが、いくつかのことが明らかになりました。 この分野では、気候変動に焦点を当てたスマート ツールや、climateGPT や CO2 AI などの AI プラットフォームの開発方法などのクエリに対する需要が増加する状況につながる技術介入の準備が整っています。

しかし、このテクノロジーによる楽観的な見方は、決して危険な状況が制御される兆候ではありません。 国家気候対策特別委員会が設定した目標を達成するという点において、取り組みを軌道に戻す上で最も大きな役割を果たすのは、依然として人間と機関である。

気候変動における AI の利点に関する会話を先取りして、気候変動における人工知能の実際の応用例をリストしたインフォグラフィックを見てみましょう。

これにより、テクノロジーと目的を組み合わせるためにどのような取り組みが行われているかがわかるでしょう。

ここまで、私たちは気候変動における AI のメリットと、そのテクノロジーを活用してチェンジメーカーが活用できるこれらのメリットを実現している企業について調べてきました。 しかしこれは、AI システムの実行に必要な計算能力と電力を無視していることを意味するのでしょうか?

OpenAI GPT-3 と Meta の OPT は、500 トンと 75 トンを超える二酸化炭素を排出することが判明しました。 さらに悪いことに、温室効果ガスの排出量に焦点を当て続けたとしても、AI が気候危機に与える正確な影響を計算することは不可能です。 これは、研究データの傾向を特定する AI および ML モデル、自動運転車が障害物を回避するのに役立つビジョン プログラム、チャットボットがトレーニングと実行に必要なコンピューティング能力の量はすべて異なります。

ここで見るべきもう 1 つの角度は、テクノロジーがコインの片面を助けているのであれば、環境加害者に力を与えるためにも構築されているということです。 たとえば、2019 年に Microsoft は ExxonMobil との提携を発表し、同社が Microsoft のクラウド コンピューティング プラットフォームである Azure を使用することに言及しました。 石油大手は、パフォーマンス分析などの特定のタスクにAIの使用に依存するこの提携により、採掘作業を最適化し、2025年までに石油生産量を日量5万石油換算バレル増加させることができると述べた。

この方程式のバランスをとることは、最終的には政策立案者、AI を使用する企業、人工知能開発サービスを構築する企業の責任になります。

AI をより環境に優しいものにする Appinventiv の取り組み

Appinventiv では、自らを最もカーボンニュートラルに重点を置いた組織の 1 つであると考えています。 私たちがアプリケーションを構築するとき、環境に漏れ出す排出量を考慮して石臼で作業します。

SDLC 全体で AI と気候変動を強化するために私たちが従う実践には次のようなものがあります。

• 既存の大規模な生成モデルの使用
• TinyML やマイクロコントローラーなどの省エネ計算手法の使用
• 生成モデルの微調整
• ML CO2 Impact Calculator などのツールを使用して、機械学習モデルのトレーニング中に生成される二酸化炭素のレベルを測定します。

私たちにとって、AI ソフトウェア開発アプローチは常に、既存のモデルを最大限に活用する方法を重視しています。 エネルギー節約の限界に目を向けることを強制することで、最終的には新しく創造的な AI イノベーションに向かうことになります。

よくある質問

Q. AI は気候変動にどのように貢献できますか?

A. AI が気候変動を解決するかどうかの答えは、その方法にあります。 AI が気候変動に役立つ方法をいくつか紹介します。 気候モデリング、エネルギー効率、二酸化炭素回収、災害予測、生態系追跡、ファストファッション、農業最適化、メタン検出、グリーンテックマイニング。

Q.グリーンAIとは何ですか？

A.グリーン AI とは、使用するデータと計算リソースを削減するアルゴリズム開発のことです。 この結果、AI モデルの効率に大きな影響を与えることなく、エネルギーを大量に消費する計算の必要性が軽減されます。

Q. 企業はどうすれば AI モデルの二酸化炭素排出量を削減できますか?

A.企業がより環境に優しい AI を構築できる方法は数多くあります。

• 既存のモデルをアップグレードまたは微調整します。
• エネルギー消費量の少ない計算方法を使用します。
• 持続可能性を実現する IT アーキテクチャを設計します。
• エネルギー消費、ハードウェア使用率、データ ストレージを監視して、エネルギー効率を高める機会を見つけます。