Valorificarea puterii AI pentru a combate schimbările climatice

Dacă nimic nu se va schimba în ceea ce privește modul în care tratăm mediul înconjurător, până în 2030 temperatura medie globală va crește la 1,5 grade Celsius. Deși aparent este un număr nesemnificativ, repercusiunile acestui lucru pot fi catastrofale, evenimente precum valuri de căldură catastrofale, inundații, secetă, scăderea recoltelor și dispariția speciilor devenind semnificativ comune.

Trăim cu ultima noastră șansă în care toate națiunile industrializate vor trebui să își dea mâna pentru a reduce gazele cu efect de seră până la jumătatea anului 2030 și apoi să înceteze adăugarea de dioxid de carbon în atmosferă până la începutul anilor 2050. O întârziere chiar și cu câțiva ani va face obiectivul de neatins, asigurând un viitor mai fierbinte și mai periculos.

Situația scapă încet din mâinile omului, ceea ce duce la posibilitatea adoptării IA pentru intervenția în schimbările climatice.

În acest articol, vom analiza două fațete ale utilizării inteligenței artificiale pentru schimbările climatice – una care evidențiază nevoia ca tehnologia să intre în cauză și una care sugerează contrariul. În cele din urmă, vă voi lăsa la latitudinea dvs. să decideți urgența aplicării AI pentru cauză.

Sa incepem cu inceputul.

De ce ar trebui afacerii tale să-i pese de schimbările climatice?

Când vine vorba de abordarea schimbărilor climatice, afacerile ca de obicei nu vor mai funcționa. Există mai multe motive convingătoare pentru care fiecare afacere, inclusiv a ta, ar trebui să se gândească la durabilitate. Să ne uităm la cele de sus.

1. Clienții o cer.

O firmă de cercetare, Proedge, a descoperit că 78% dintre americani ar plăti mai mult pentru produse cu beneficii ecologice/durabile/caritabile. Atenția sporită a presei și conștientizarea publicului cu privire la problemele de mediu au influențat foarte mult obiceiurile de cumpărare ale consumatorilor. Acest lucru a condus la o situație în care consumatorii sunt mai predispuși să cumpere de la companii conștiente din punct de vedere social.

2. Economisiți taxe sau obțineți reduceri fiscale cu totul.

Guvernul federal oferă mai multe credite fiscale care determină companiile să investească în surse de energie regenerabilă, cum ar fi geotermală, solară și eoliană. Compania dvs. ar putea fi eligibilă pentru un credit fiscal de până la 26% din costul instalării sistemului de energie solară, folosind celule de combustie cu o capacitate de 0,5 kilowați sau mai mult și înființarea de turbine eoliene la scară mică cu o capacitate de 200 de kilowați și de mai jos. Alte beneficii pot include – deducerea impozitului pentru clădirile comerciale eficiente din punct de vedere energetic și creditul pentru impozitul pe venit pentru biomotorină.

3. Investitorii se așteaptă la asta.

Companiile care tind să acorde prioritate durabilității au mai mult potențial de a atrage investiții de la fonduri bazate pe ESG și investitori conștienți din punct de vedere social. Potrivit unui studiu realizat de Harvard Business Review, companiile care se concentrează pe durabilitate tind să aibă performanțe financiare mai bune și costuri mai mici ale capitalului, atrăgând mai mulți investitori. De asemenea, sa constatat că performanții ESG se bucură de evaluări mai mari cu o marjă de 20%.

4. Îți afectează lanțurile de aprovizionare

Schimbările climatice afectează lanțul de aprovizionare în două moduri – provoacă fenomene meteorologice severe, de lungă durată, care pot deteriora instalațiile, pot întrerupe resurse și pot perturba călătoriile. De asemenea, duce la creșterea nivelului mării, care este foarte utilizat de lanțurile globale de aprovizionare, atât de mult încât se știe că schimbările climatice provoacă pierderi de 7,6 miliarde de dolari pentru porturi în fiecare an.

Motive ca acestea încurajează companiile să se uite la tehnologie, în special la inteligența artificială, pentru a implementa acțiunile climatice în procesele lor. Ca răspuns, mai multe produse AI și startup-uri au intrat pe piață, cum ar fi –

• ClimateAI – O platformă climatică pentru întreprinderi care ajută companiile să reducă, să monitorizeze și să se adapteze la riscurile climatice fizice
• Gro Intelligence – analizează trilioane de puncte de date din mai multe surse – prognoze ale culturilor, imagini prin satelit, topografie – pentru a oferi prognoze pentru produse agricole unice.
• Climavision – O soluție de prognoză care actualizează în mod proactiv companiile cu privire la evenimentele meteorologice care ar putea afecta vânzările și operațiunile de afaceri.

Aplicațiile inteligenței artificiale în schimbările climatice

O posibilă întârziere sau chiar atenuare a unei situații grave va necesita eforturi rapide pentru un răspuns imediat la criză la o planificare pe termen lung. Soluțiile AI pentru schimbările climatice sunt cele mai potrivite pentru aceasta datorită capacității lor de a colecta, construi și interpreta câmpuri mari și complexe de date privind impactul asupra climei, emisii și multe altele. Acest lucru va sprijini în cele din urmă părțile interesate să adopte o strategie informată și bazată pe date pentru a aborda emisiile de carbon și a crea o societate mai ecologică.

Modelarea climei

Experții în încălzirea globală folosesc de multă vreme modele climatice pentru a înțelege complexitatea interacțiunilor dintre diferitele componente ale sistemului terestre, astfel încât impactul potențial al schimbărilor climatice să poată fi prezis cu exactitate. Instrumentele AI pentru schimbările climatice ajută la îmbunătățirea eficienței și acurateței modelelor prin integrarea unei cantități mari de seturi de date și procesarea lor cu acuratețe. Mai mult, învățarea automată poate fi aplicată pentru a găsi modele în seturile de date adunate care ar putea să nu apară cercetătorilor umani.

Eficienta energetica

Optimizarea consumului de energie și reducerea deșeurilor sunt esențiale pentru a face dezvoltarea durabilă. Pentru a rezolva acest lucru, industria experimentează cu un sistem de management al rețelei inteligente alimentat de inteligență artificială, care ar gestiona eficient crearea, distribuția și consumul de energie electrică.

Această parte a IA privind schimbările climatice poate ajuta la analiza în timp real a datelor din mai multe surse, cum ar fi contoare inteligente și senzori, pentru a identifica modelele și a prezice cu exactitate necesarul de energie. Rezultatul? O mai bună optimizare a alocării resurselor energetice, care nu reduce doar risipa, ci și asigură că oferta răspunde cererii.

Citește și: Construirea sistemelor de management al energiei pentru neutralitatea carbonului

Captarea carbonului

Este o abordare care implică captarea emisiilor de dioxid de carbon emise de surse de energie și industrie înainte de eliberarea lor în mediu. Intenția principală fiind reducerea la minimum a emisiilor de CO2 în mediu, IA este utilizată pentru optimizarea funcționării și proiectării acestor tehnologii de captare a carbonului, astfel încât acestea să devină mai rentabile și mai eficiente.

Prognoza dezastrelor

Oamenii de știință climatologic și meteorologii folosesc inteligența artificială pentru a prezice și a elimina efectele dezastrelor naturale legate de climă. Cu tehnologia de partea lor, ei pot analiza o cantitate masivă de seturi de date pentru a găsi tendințe care indică șansa de dezastre iminente, după care pot construi și implementa un sistem de avertizare timpurie pentru a minimiza pierderea de proprietăți și vieți.

Urmărirea ecosistemului

O parte critică a măsurării impactului schimbărilor climatice este urmărirea schimbării resurselor naturale și a biodiversității. Utilizarea inteligenței artificiale în schimbările climatice poate fi observată în utilizarea instrumentelor care ar procesa cantități masive de date care provin din imaginile dronei, imagini din satelit și alte surse. Conservatorii pot utiliza, de asemenea, algoritmi de învățare automată pentru a găsi modele în schimbarea acoperirilor de teren și a distribuției speciilor.

Moda rapida

Industria fast fashion contribuie puternic la criza climatică, responsabilă pentru până la 10% din emisiile globale de dioxid de carbon. Având în vedere acoperirea și dimensiunea sa globală, practicile nesustenabile din industria modei pot avea un impact de lungă durată asupra mediului. Aici intervin soluțiile AI privind schimbările climatice. Învățarea automată și inteligența artificială pot ajuta la optimizarea lanțului de aprovizionare pentru a reduce deșeurile, a promova producția durabilă și a urmări consumul de resurse.

Optimizarea agriculturii

Un alt sector cu emisii mari, agricultura, duce la 22% din emisiile globale de gaze cu efect de seră. De la micii fermieri la marile corporații, problemele deficitului de apă, evenimentelor meteorologice imprevizibile și degradarea terenurilor sunt similare în întregul sector. AI pentru schimbările climatice poate ajuta la acest lucru prin rețele inteligente. Aceste rețele pot echilibra eficient cererea și oferta, permițând integrarea surselor regenerabile în sistemele energetice și reducând dependența de combustibilii fosili.

Detectarea metanului

Poluantul puternic, care este eliberat de sectoarele agriculturii, energiei și depozitelor de deșeuri este al doilea cel mai mare contributor la încălzirea globală, concurând constant cu dioxidul de carbon pentru primul loc. Companiile fuzionează inteligența artificială și schimbările climatice pentru a ajuta la interpretarea unor cantități masive de imagini prin satelit care urmăresc emisiile globale de metan în fiecare zi.

Tehnologia vine aliniată cu accentuarea tot mai mare la nivel național asupra monitorizării metanului, fiind adoptate reglementări dedicate, cum ar fi Agenția pentru Protecția Mediului din SUA și Uniunea Europeană.

Green Tech Mining

Soluțiile axate pe climă, de la vehicule electrice până la panouri solare, au nevoie de o cantitate masivă de minerale, cum ar fi litiu, cobalt și cupru. Cu toate acestea, proviziile actuale sunt departe de a satisface cererea în creștere.

Pentru a prelua această situație, cercetătorii, guvernele și companiile folosesc inteligența artificială și schimbările climatice pentru a găsi minerale esențiale. S-a constatat că există o mulțime de date prezente cu privire la ceea ce se află sub suprafața pământului. Utilizarea inteligenței artificiale pentru a analiza acele seturi de date nu va minimiza doar incertitudinea, ci și va economisi miliarde de dolari care sunt cheltuite în căutarea unor zone profitabile de extras.

Citește și: Cum AI, IoT și tehnologiile AR/VR ajută companiile să-și atingă obiectivele de durabilitate

Acestea sunt doar utilizări la nivel de suprafață și roluri ale inteligenței artificiale în schimbările climatice, întregul domeniu de aplicare, în timp ce la latitudinea imaginației, se află în general printre cinci elemente -

• Pentru a colecta și completa seturi de date complexe privind efectele climatice, emisiile și multe altele
• Pentru a consolida procesul decizional și planificare
• Pentru optimizarea operațiunilor
• Pentru a sprijini ecosistemele colective
• Pentru a încuraja evenimentele pozitive pentru climă

BCG a făcut o treabă uimitoare în clasificarea rolului inteligenței artificiale pentru schimbările climatice într-un cadru.

Acum că ne-am uitat la aplicațiile ample ale inteligenței artificiale în schimbările climatice, unele lucruri sunt clare. Sectorul este pregătit pentru o intervenție tehnologică care duce la o situație în care cererea de instrumente inteligente axate pe climă și întrebări precum modul de dezvoltare a unei platforme AI precum climateGPT sau CO2 AI este în creștere.

Cu toate acestea, acest optimism din partea tehnologiei nu este în niciun caz un semn al situației periculoase care este sub control. Oamenii și instituțiile vor juca în continuare cel mai mare rol în readucerea eforturilor pe drumul cel bun atunci când vine vorba de îndeplinirea țintelor stabilite de Grupul Național de Lucru pentru Climă.

Luând în continuare conversația despre AI în beneficiile schimbărilor climatice, haideți să ne uităm într-un infografic care enumeră aplicațiile din lumea reală ale inteligenței artificiale în schimbările climatice.

Acest lucru vă va oferi o idee despre inițiativele care sunt luate pentru a combina tehnologia cu cauza.

Până în acest moment, am analizat beneficiile inteligenței artificiale în schimbările climatice și companiile care folosesc tehnologia pentru a transforma aceste beneficii în realitate, pe care le pot folosi factorii de schimbare. Dar înseamnă asta că ignorăm puterea de calcul și electricitatea de care sistemul AI trebuie să ruleze?

OpenAI GPT-3 și OPT de la Meta s-au dovedit a emite peste 500 și 75 de tone metrice de dioxid de carbon. Ceea ce este mai rău este că efectul precis pe care l-ar avea IA asupra crizei climatice este imposibil de calculat, chiar dacă se pune accent pe cantitatea de emisii de gaze cu efect de seră. Acest lucru se datorează faptului că există multe tipuri diferite de inteligență artificială - cum ar fi un model AI și ML care identifică tendințele în datele de cercetare, un program de viziune care ajută mașinile cu conducere autonomă să evite obstacolele sau un model de limbaj mare (LLM) care permite unui chatbot să vorbește natural – toate cu cantități diferite de cerințe de putere de calcul pentru a te antrena și a alerga.

Un alt unghi de privit aici este dacă tehnologia ajută la o parte a monedei, ea a fost, de asemenea, construită pentru a împuternici făptuitorii de mediu. În 2019, de exemplu, Microsoft a anunțat un parteneriat cu ExxonMobil, menționând că compania va folosi platforma de cloud computing a Microsoft, Azure. Gigantul petrolier a declarat că prin acest parteneriat, care se bazează pe utilizarea AI pentru anumite sarcini, cum ar fi analiza performanței, își poate optimiza operațiunile miniere și, până în 2025, ar putea crește producția de petrol cu ​​50.000 de barili echivalent petrol pe zi.

Echilibrarea acestei ecuații cade în cele din urmă în responsabilitatea factorilor de decizie, a companiilor care folosesc AI și a companiilor care construiesc servicii de dezvoltare a inteligenței artificiale.

Bit de Appinventiv în a face AI mai verde

La Appinventiv, ne considerăm una dintre organizațiile cele mai axate pe neutralitatea carbonului. Când construim aplicații, lucrăm cu o piatră de moară în jurul emisiilor, ne vom scurge în mediu.

Unele dintre practicile pe care le urmăm cu creșterea inteligenței artificiale și a schimbărilor climatice în SDLC-ul nostru includ:

• Folosind modele mari generative existente
• Folosind metode de calcul care economisesc energie, cum ar fi TinyML și microcontrolere
• Reglarea fină a modelelor generative
• Folosind instrumente precum ML CO2 Impact Calculator pentru măsurarea nivelului de dioxid de carbon generat în timpul antrenamentului modelelor de învățare automată.

Pentru noi, abordarea dezvoltării software AI se referă întotdeauna la modul în care putem utiliza modelele existente la capacitatea lor maximă. Forțându-ne să ne uităm la limitările de conservare a energiei, ne conduce în cele din urmă către inovații noi și creative ale AI.

Întrebări frecvente

Î. Cum poate AI să ajute schimbările climatice?

R. Răspunsul dacă AI rezolvă schimbările climatice se află în modul cum. Iată câteva modalități prin care AI poate ajuta la schimbările climatice. Modelarea climei, eficiența energetică, captarea carbonului, prognoza dezastrelor, urmărirea ecosistemelor, moda rapidă, optimizarea agriculturii, detectarea metanului și minerit în tehnologie ecologică.

Î. Ce este Green AI?

A. Green AI se referă la dezvoltarea algoritmului care utilizează mai puține date și resurse de calcul. Ca rezultat, nevoia de calcule consumatoare de energie scade fără niciun impact semnificativ asupra eficienței modelului AI.

Î. Cum pot companiile să reducă emisiile de carbon ale modelului AI?

A. Există o serie de moduri în care companiile pot construi IA mai ecologică –

• Actualizați sau ajustați fin modelele existente.
• Utilizați metode de calcul mai puțin grele în energie.
• Proiectați arhitectura IT pentru durabilitate.
• Monitorizați consumul de energie, utilizarea hardware-ului și stocarea datelor pentru a găsi oportunități de a deveni mai eficient energetic.