Wykorzystanie mocy sztucznej inteligencji w walce ze zmianami klimatycznymi

Jeśli nic nie zmieni się w sposobie traktowania środowiska, do 2030 r. średnia temperatura na świecie wzrośnie do 1,5 stopnia Celsjusza. Choć liczba ta wydaje się niewielka, jej skutki mogą być katastrofalne, ponieważ zjawiska takie jak katastrofalne fale upałów, powodzie, susze, nieurodzaje i wymieranie gatunków stają się coraz powszechniejsze.

Korzystamy z ostatniej szansy, w której wszystkie kraje uprzemysłowione będą musiały połączyć siły, aby do połowy 2030 r. ograniczyć emisję gazów cieplarnianych, a następnie do wczesnych lat pięćdziesiątych XXI wieku zaprzestać emisji dwutlenku węgla do atmosfery. Opóźnienie nawet o kilka lat sprawi, że cel będzie nieosiągalny, zapewniając gorętszą i bardziej niebezpieczną przyszłość.

Sytuacja powoli wymyka się spod kontroli człowieka, co prowadzi do możliwości wykorzystania sztucznej inteligencji do celów interwencji w zakresie zmiany klimatu.

W tym artykule przyjrzymy się dwóm aspektom wykorzystania sztucznej inteligencji w walce ze zmianą klimatu – jednym, który podkreśla potrzebę wkroczenia technologii w przyczynę, a drugim, który sugeruje coś innego. Ostatecznie pozostawiam Państwu decyzję o pilności zastosowania sztucznej inteligencji w danej sprawie.

Pierwsza rzecz.

Dlaczego Twoja firma powinna zainteresować się zmianami klimatycznymi?

Jeśli chodzi o walkę ze zmianami klimatycznymi, dotychczasowe podejście nie będzie już działać. Istnieje kilka istotnych powodów, dla których każda firma, w tym Twoja, powinna myśleć o zrównoważonym rozwoju. Przyjrzyjmy się tym najwyższym.

1. Klienci o to proszą.

Firma badawcza Proedge odkryła, że ​​78% Amerykanów zapłaciłoby więcej za produkty zapewniające korzyści dla środowiska/zrównoważonego rozwoju/charytatywne. Większe zainteresowanie mediów i świadomość społeczna w zakresie kwestii środowiskowych znacząco wpłynęły na nawyki zakupowe konsumentów. Doprowadziło to do sytuacji, w której konsumenci chętniej dokonują zakupów od firm świadomych społecznie.

2. Oszczędzaj na podatkach lub całkowicie uzyskaj ulgi podatkowe.

Rząd federalny oferuje wiele ulg podatkowych, które zachęcają firmy do inwestowania w odnawialne źródła energii, takie jak energia geotermalna, słoneczna i wiatrowa. Twoja firma może kwalifikować się do ulgi podatkowej w wysokości do 26% kosztów instalacji systemu fotowoltaicznego, wykorzystania ogniw paliwowych o mocy 0,5 kilowata lub większej oraz ustawienia małych turbin wiatrowych o mocy 200 kilowatów i poniżej. Inne korzyści mogą obejmować – ulgę podatkową od energooszczędnych budynków komercyjnych i ulgę podatkową od biodiesla.

3. Inwestorzy tego oczekują.

Firmy, dla których priorytetem jest zrównoważony rozwój, mają większy potencjał przyciągania inwestycji ze strony funduszy zorientowanych na ESG i inwestorów świadomych społecznie. Według badania przeprowadzonego przez Harvard Business Review firmy skupiające się na zrównoważonym rozwoju zwykle osiągają lepsze wyniki finansowe i niższy koszt kapitału, co przyciąga więcej inwestorów. Stwierdzono również, że wykonawcy ESG cieszą się wyższymi wycenami o 20%.

4. Ma to wpływ na Twoje łańcuchy dostaw

Zmiana klimatu wpływa na łańcuch dostaw na dwa sposoby – powoduje długotrwałe, trudne zjawiska pogodowe, które mogą uszkodzić obiekty, odciąć zasoby i zakłócać podróże. Prowadzi to również do podniesienia się poziomu mórz, co jest w dużym stopniu wykorzystywane przez globalne łańcuchy dostaw do tego stopnia, że ​​wiadomo, że zmiany klimatyczne powodują co roku straty dla portów w wysokości 7,6 miliarda dolarów.

Z takich powodów zachęcają firmy do wykorzystania technologii, w szczególności sztucznej inteligencji, w celu wdrożenia działań klimatycznych w swoich procesach. W odpowiedzi na rynek pojawiło się kilka produktów i start-upów AI, takich jak:

• ClimateAI – korporacyjna platforma klimatyczna pomagająca firmom ograniczać, monitorować i dostosowywać się do fizycznych zagrożeń klimatycznych
• Gro Intelligence – analizuje biliony punktów danych z wielu źródeł – prognoz upraw, zdjęć satelitarnych, topografii – w celu przedstawienia prognoz dotyczących unikalnych produktów rolnych.
• Climavision – rozwiązanie prognostyczne, które aktywnie informuje firmy o zdarzeniach pogodowych, które mogą mieć wpływ na sprzedaż i działalność biznesową.

Zastosowania sztucznej inteligencji w zmianach klimatycznych

Ewentualne opóźnienie lub nawet złagodzenie tragicznej sytuacji będzie wymagało szybkich wysiłków na rzecz natychmiastowej reakcji kryzysowej w ramach planowania długoterminowego. Rozwiązania AI dotyczące zmiany klimatu najlepiej nadają się do tego celu ze względu na ich zdolność do gromadzenia, konstruowania i interpretowania dużych, złożonych pól danych na temat wpływu na klimat, emisji i nie tylko. Ostatecznie pomoże to zainteresowanym stronom w przyjęciu świadomej i opartej na danych strategii mającej na celu rozwiązanie problemu emisji gazów cieplarnianych i stworzenie bardziej ekologicznego społeczeństwa.

Modelowanie klimatu

Eksperci ds. globalnego ocieplenia od dawna korzystają z modeli klimatycznych, aby zrozumieć złożoność interakcji pomiędzy różnymi elementami systemu ziemskiego, co pozwala na dokładne przewidzenie potencjalnego wpływu zmiany klimatu. Narzędzia AI do zmiany klimatu pomagają zwiększyć wydajność i dokładność modeli, integrując ogromną liczbę zbiorów danych i dokładnie je przetwarzając. Co więcej, uczenie maszynowe można zastosować do znalezienia w zebranych zbiorach danych wzorców, które mogą nie być widoczne dla badaczy-ludzi.

Efektywności energetycznej

Optymalizacja zużycia energii i redukcja ilości odpadów mają kluczowe znaczenie dla zapewnienia zrównoważonego rozwoju. Aby rozwiązać ten problem, branża eksperymentuje z opartym na sztucznej inteligencji systemem zarządzania inteligentną siecią, który efektywnie zarządzałby wytwarzaniem, dystrybucją i zużyciem energii elektrycznej.

Ta część sztucznej inteligencji dotyczącej zmian klimatycznych może pomóc w analizowaniu danych w czasie rzeczywistym z wielu źródeł, takich jak inteligentne liczniki i czujniki, w celu identyfikowania wzorców i dokładnego przewidywania zapotrzebowania na energię. Wynik? Lepsza optymalizacja alokacji zasobów energii, która nie tylko zmniejsza ilość odpadów, ale także zapewnia zgodność podaży z popytem.

Przeczytaj także: Budowanie systemów zarządzania energią w celu osiągnięcia neutralności węglowej

Wychwytywanie węgla

Jest to podejście polegające na wychwytywaniu emisji dwutlenku węgla emitowanych przez źródła energetyczne i przemysłowe przed ich uwolnieniem do środowiska. Ponieważ głównym celem jest minimalizacja uwalniania CO2 do środowiska, sztuczną inteligencję wykorzystuje się do optymalizacji działania i projektowania technologii wychwytywania dwutlenku węgla, tak aby stały się one bardziej opłacalne i wydajne.

Prognoza katastrofy

Klimatolodzy i meteorolodzy wykorzystują sztuczną inteligencję do przewidywania i eliminowania skutków klęsk żywiołowych związanych z klimatem. Dzięki technologii mogą analizować ogromne ilości zbiorów danych w celu znalezienia trendów wskazujących ryzyko zbliżających się katastrof, a następnie zbudować i wdrożyć system wczesnego ostrzegania, aby zminimalizować straty mienia i życia.

Śledzenie ekosystemu

Kluczową częścią pomiaru wpływu zmiany klimatu jest śledzenie zmian w zasobach naturalnych i różnorodności biologicznej. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w walce ze zmianami klimatycznymi można zaobserwować poprzez wykorzystanie narzędzi przetwarzających ogromne ilości danych pochodzących z nagrań z dronów, zdjęć satelitarnych i innych źródeł. Ekolodzy mogą również wykorzystywać algorytmy uczenia maszynowego do znajdowania wzorców w zmieniającym się pokryciu terenu i rozmieszczeniu gatunków.

Szybka moda

Branża szybkiej mody w ogromnym stopniu przyczynia się do kryzysu klimatycznego, odpowiadając za aż 10% globalnej emisji dwutlenku węgla. Biorąc pod uwagę globalny zasięg i rozmiar, niezrównoważone praktyki w branży modowej mogą mieć długotrwały wpływ na środowisko. W tym miejscu pojawiają się rozwiązania AI w zakresie zmian klimatycznych. Uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja mogą pomóc w optymalizacji łańcucha dostaw w celu zmniejszenia ilości odpadów, promowania zrównoważonej produkcji i śledzenia zużycia zasobów.

Optymalizacja rolnictwa

Inny sektor generujący duże emisje, rolnictwo, jest odpowiedzialny za 22% światowych emisji gazów cieplarnianych. Od drobnych rolników po duże korporacje – problemy niedoboru wody, nieprzewidywalnych zjawisk pogodowych i degradacji gleby są podobne w całym sektorze. Sztuczna inteligencja na rzecz zmiany klimatu może w tym pomóc za pośrednictwem inteligentnych sieci. Sieci te mogą skutecznie równoważyć podaż i popyt, umożliwiając integrację odnawialnych źródeł energii w systemach energetycznych i zmniejszając zależność od paliw kopalnych.

Wykrywanie metanu

Silnie działająca substancja zanieczyszczająca uwalniana przez sektory rolnictwa, energetyki i składowania odpadów jest drugą co do wielkości przyczyną globalnego ocieplenia, stale konkurując o pierwsze miejsce z dwutlenkiem węgla. Firmy łączą sztuczną inteligencję i zmiany klimatyczne, aby pomóc w interpretacji ogromnych ilości zdjęć satelitarnych, które na co dzień śledzą globalną emisję metanu.

Technologia ta wpisuje się w rosnące, ogólnokrajowe zainteresowanie monitorowaniem metanu, w związku z uchwalaniem specjalnych przepisów, takich jak amerykańska Agencja Ochrony Środowiska i Unia Europejska.

Górnictwo zielonej technologii

Rozwiązania zorientowane na klimat, począwszy od pojazdów elektrycznych po panele słoneczne, wymagają ogromnej ilości minerałów, takich jak lit, kobalt i miedź. Obecne dostawy są jednak dalekie od zaspokojenia rosnącego popytu.

Aby zaradzić tej sytuacji, badacze, rządy i firmy wykorzystują sztuczną inteligencję i zmiany klimatyczne do znajdowania kluczowych minerałów. Odkryto, że istnieje wiele danych na temat tego, co znajduje się pod powierzchnią ziemi. Wykorzystanie sztucznej inteligencji do przeglądania tych zbiorów danych nie tylko zminimalizuje niepewność, ale także pozwoli zaoszczędzić miliardy dolarów wydawanych na poszukiwanie zyskownych obszarów do wydobycia.

Przeczytaj także: Jak technologie AI, IoT i AR/VR pomagają firmom osiągać cele w zakresie zrównoważonego rozwoju

Są to jedynie powierzchowne zastosowania i rola sztucznej inteligencji w zmianie klimatu, a cały zakres, choć według wyobraźni, zasadniczo obejmuje pięć elementów:

• Gromadzenie i uzupełnianie złożonych zbiorów danych na temat skutków klimatycznych, emisji i nie tylko
• Aby wzmocnić podejmowanie decyzji i planowanie
• Aby zoptymalizować operacje
• Wspieranie zbiorowych ekosystemów
• Zachęcanie do wydarzeń pozytywnych dla klimatu

Firma BCG wykonała niesamowitą pracę, ujmując w ramy rolę sztucznej inteligencji w zmianach klimatycznych.

Teraz, gdy przyjrzeliśmy się szeroko zakrojonym zastosowaniom sztucznej inteligencji w walce ze zmianami klimatycznymi, niektóre rzeczy są jasne. Sektor jest gotowy na interwencję technologiczną prowadzącą do sytuacji, w której rośnie zapotrzebowanie na inteligentne narzędzia zorientowane na klimat i zapytania, takie jak opracowanie platformy sztucznej inteligencji, takiej jak ClimateGPT lub AI CO2.

Jednak ten optymizm związany z technologią w żadnym wypadku nie oznacza, że ​​niebezpieczna sytuacja zostaje opanowana. Ludzie i instytucje nadal będą odgrywać największą rolę w przywróceniu wysiłków na właściwe tory, jeśli chodzi o osiągnięcie celów wyznaczonych przez Krajową Grupę Zadaniową ds. Klimatu.

Kontynuując dyskusję na temat korzyści związanych ze sztuczną inteligencją w kontekście zmian klimatycznych, przyjrzyjmy się infografice zawierającej listę rzeczywistych zastosowań sztucznej inteligencji w kontekście zmian klimatycznych.

Dałoby to wyobrażenie o inicjatywach podejmowanych w celu połączenia technologii ze sprawą.

Do tego momentu przyglądaliśmy się korzyściom, jakie przynosi sztuczna inteligencja w kontekście zmian klimatycznych, oraz firmom korzystającym z tej technologii, aby przekształcić te korzyści w rzeczywistość, z której mogą skorzystać decydenci. Ale czy to oznacza, że ​​ignorujemy moc obliczeniową i energię elektryczną potrzebną do działania systemu AI?

Stwierdzono, że OpenAI GPT-3 i Meta OPT emitują od 500 do 75 ton metrycznych dwutlenku węgla. Co gorsza, nie da się obliczyć dokładnego wpływu sztucznej inteligencji na kryzys klimatyczny, nawet jeśli skupimy się na wielkości emisji gazów cieplarnianych. Dzieje się tak dlatego, że istnieje wiele różnych rodzajów sztucznej inteligencji – takich jak model AI i ML, który wykrywa trendy w danych badawczych, program wizyjny, który pomaga samochodom autonomicznym omijać przeszkody, czy model dużego języka (LLM), który umożliwia chatbotowi rozmawiaj naturalnie – każdy z różną mocą obliczeniową niezbędną do treningu i biegania.

Inną kwestią, na którą warto zwrócić uwagę, jest to, że jeśli technologia pomaga jednej stronie medalu, została ona również stworzona, aby wzmocnić pozycję sprawców przestępstw przeciwko środowisku. Na przykład w 2019 roku Microsoft ogłosił partnerstwo z ExxonMobil, wspominając, że firma będzie korzystać z platformy przetwarzania w chmurze Microsoftu Azure. Naftowy gigant stwierdził, że dzięki temu partnerstwu, które opiera się na wykorzystaniu sztucznej inteligencji do niektórych zadań, np. analizy wydajności, mógłby zoptymalizować swoją działalność wydobywczą i do 2025 r. zwiększyć wydobycie ropy o 50 000 baryłek ekwiwalentu ropy dziennie.

Za zrównoważenie tego równania ostatecznie odpowiadają decydenci, firmy korzystające ze sztucznej inteligencji oraz firmy tworzące usługi rozwoju sztucznej inteligencji.

Appinventiv przyczynił się do uczynienia sztucznej inteligencji bardziej ekologiczną

W Appinventiv uważamy się za jedną z organizacji najbardziej skupionych na neutralności węglowej. Kiedy budujemy aplikacje, pracujemy z kamieniem młyńskim wokół emisji, które przedostaną się do środowiska.

Niektóre z praktyk, które stosujemy we wzmacnianiu sztucznej inteligencji i zmian klimatycznych w całym naszym SDLC obejmują:

• Wykorzystanie istniejących dużych modeli generatywnych
• Stosowanie oszczędzających energię metod obliczeniowych, takich jak TinyML i mikrokontrolery
• Dostrajanie modeli generatywnych
• Wykorzystanie narzędzi takich jak ML CO2 Impact Calculator do pomiaru poziomu dwutlenku węgla generowanego podczas szkolenia modeli uczenia maszynowego.

Dla nas podejście do tworzenia oprogramowania AI zawsze koncentruje się na tym, jak możemy w pełni wykorzystać istniejące modele. Zmuszanie się do przyjrzenia się ograniczeniom oszczędzania energii ostatecznie prowadzi nas w kierunku nowych i kreatywnych innowacji w zakresie sztucznej inteligencji.

Często zadawane pytania

P. W jaki sposób sztuczna inteligencja może pomóc w zmianie klimatu?

Odpowiedź na pytanie, czy sztuczna inteligencja rozwiąże zmiany klimatyczne, kryje się w tym, jak. Oto kilka sposobów, w jakie sztuczna inteligencja może pomóc w walce ze zmianami klimatycznymi. Modelowanie klimatu, efektywność energetyczna, wychwytywanie dwutlenku węgla, prognozowanie katastrof, śledzenie ekosystemów, szybka moda, optymalizacja rolnictwa, wykrywanie metanu i górnictwo oparte na ekologicznych technologiach.

P. Czym jest zielona sztuczna inteligencja?

O. Zielona sztuczna inteligencja polega na opracowywaniu algorytmów, które zużywają mniej danych i zasobów obliczeniowych. W rezultacie zmniejsza się zapotrzebowanie na energochłonne obliczenia bez znaczącego wpływu na wydajność modelu AI.

P. W jaki sposób firmy mogą obniżyć emisję dwutlenku węgla w modelu AI?

O. Istnieje wiele sposobów, w jaki firmy mogą tworzyć bardziej ekologiczną sztuczną inteligencję –

• Uaktualnij lub dopracuj istniejące modele.
• Stosuj mniej energochłonne metody obliczeniowe.
• Projektuj architekturę IT pod kątem zrównoważonego rozwoju.
• Monitoruj zużycie energii, wykorzystanie sprzętu i przechowywanie danych, aby znaleźć możliwości zwiększenia efektywności energetycznej.