Использование возможностей искусственного интеллекта для борьбы с изменением климата

Если ничего не изменится в том, как мы относимся к окружающей среде, к 2030 году средняя глобальная температура поднимется до 1,5 градусов по Цельсию. Несмотря на кажущуюся незначительную цифру, последствия этого могут быть катастрофическими: такие явления, как катастрофическая жара, наводнения, засуха, неурожаи и вымирание видов, становятся обычным явлением.

Мы живем, используя наш последний шанс: всем промышленно развитым странам придется объединиться, чтобы сократить выбросы парниковых газов к половине 2030 года, а затем прекратить добавлять углекислый газ в атмосферу к началу 2050-х годов. Задержка даже на несколько лет сделает эту цель недостижимой, гарантируя более жаркое и опасное будущее.

Ситуация постепенно выходит из-под контроля человека, что открывает возможности для использования ИИ для вмешательства в изменение климата.

В этой статье мы рассмотрим двусторонние аспекты использования искусственного интеллекта для борьбы с изменением климата: один, который подчеркивает необходимость использования технологий, и другой, который предполагает обратное. В конечном счете, я оставлю на ваше усмотрение решение о срочности применения ИИ для решения этой проблемы.

Первое первым.

Почему вашему бизнесу следует заботиться об изменении климата?

Когда дело доходит до решения проблемы изменения климата, обычный подход больше не работает. Есть несколько веских причин, почему каждый бизнес, включая ваш, должен думать об устойчивом развитии. Давайте посмотрим на самые верхние.

1. Клиенты просят об этом.

Исследовательская фирма Proedge обнаружила, что 78% американцев готовы платить больше за продукты, приносящие пользу окружающей среде, устойчивому развитию и благотворительности. Повышенное внимание средств массовой информации и осведомленность общественности об экологических проблемах существенно повлияли на покупательские привычки потребителей. Это привело к ситуации, когда потребители с большей вероятностью будут совершать покупки у социально сознательных компаний.

2. Экономьте на налогах или вообще получайте налоговые льготы.

Федеральное правительство предлагает многочисленные налоговые льготы, которые побуждают предприятия инвестировать в возобновляемые источники энергии, такие как геотермальная, солнечная и ветровая энергия. Ваш бизнес может иметь право на налоговый кредит в размере до 26% от стоимости установки солнечной энергетической системы, использования топливных элементов мощностью 0,5 киловатт и более, а также установки небольших ветряных турбин мощностью 200 киловатт и ниже. Другие преимущества могут включать в себя налоговые льготы на энергоэффективные коммерческие здания и налоговые льготы по подоходному налогу на биодизель.

3. Инвесторы этого ждут.

Компании, которые склонны уделять приоритетное внимание устойчивому развитию, имеют больший потенциал для привлечения инвестиций от фондов, ориентированных на ESG, и социально сознательных инвесторов. Согласно исследованию Harvard Business Review, компании, которые уделяют внимание устойчивому развитию, как правило, имеют лучшие финансовые показатели и более низкую стоимость капитала, привлекая больше инвесторов. Также было обнаружено, что исполнители ESG получают более высокую оценку на 20%.

4. Это влияет на ваши цепочки поставок

Изменение климата влияет на цепочку поставок двояко: приводит к длительным суровым погодным явлениям, которые могут повредить объекты, отрезать ресурсы и нарушить поездки. Это также приводит к повышению уровня моря, что активно используется глобальными цепочками поставок, настолько, что изменение климата, как известно, ежегодно приносит портам убытки в размере 7,6 миллиардов долларов.

Подобные причины побуждают предприятия обращать внимание на технологии, особенно на искусственный интеллект, для реализации мер по борьбе с изменением климата в своих процессах. В ответ на рынок вышли несколько продуктов и стартапов в области искусственного интеллекта, такие как:

• ClimateAI — корпоративная климатическая платформа, помогающая компаниям снижать, отслеживать и адаптироваться к физическим климатическим рискам.
• Gro Intelligence – анализирует триллионы точек данных из различных источников – прогнозов урожая, спутниковых изображений, топографии – для прогнозирования уникальных сельскохозяйственных продуктов.
• Climavision – решение для прогнозирования, которое заранее информирует предприятия о погодных явлениях, которые могут повлиять на продажи и бизнес-операции.

Применение искусственного интеллекта в борьбе с изменением климата

Возможная задержка или даже смягчение тяжелой ситуации потребует быстрых усилий по немедленному реагированию на кризис и долгосрочному планированию. Решения искусственного интеллекта по изменению климата лучше всего подходят для этого из-за их способности собирать, создавать и интерпретировать большие и сложные поля данных о воздействии климата, выбросах и многом другом. В конечном итоге это поможет заинтересованным сторонам принять обоснованную и основанную на данных стратегию по решению проблемы выбросов углекислого газа и созданию более зеленого общества.

Моделирование климата

Эксперты по глобальному потеплению уже давно используют климатические модели, чтобы понять сложность взаимодействия между различными компонентами земной системы, чтобы можно было точно предсказать потенциальное воздействие изменения климата. Инструменты искусственного интеллекта по изменению климата помогают повысить эффективность и точность моделей за счет интеграции огромного количества наборов данных и их точной обработки. Более того, машинное обучение можно применять для поиска закономерностей в собранных наборах данных, которые могут быть незамечены исследователями-людьми.

Энергоэффективность

Оптимизация энергопотребления и сокращение отходов имеют решающее значение для обеспечения устойчивого развития. Чтобы решить эту проблему, отрасль экспериментирует с системой управления интеллектуальными сетями на базе искусственного интеллекта, которая позволит эффективно управлять созданием, распределением и потреблением электроэнергии.

Эта часть искусственного интеллекта, связанного с изменением климата, может помочь в анализе данных в реальном времени из нескольких источников, таких как интеллектуальные счетчики и датчики, для выявления закономерностей и точного прогнозирования потребностей в энергии. Результат? Лучшая оптимизация распределения энергетических ресурсов, которая не только сокращает отходы, но и гарантирует, что предложение соответствует спросу.

Читайте также: Создание систем энергоменеджмента для достижения углеродной нейтральности

Улавливание углерода

Это подход, который предполагает улавливание выбросов углекислого газа, выделяемых энергетическими и промышленными источниками, до их выброса в окружающую среду. Основная цель — минимизация выбросов CO2 в окружающую среду. Искусственный интеллект используется для оптимизации работы и разработки технологий улавливания углерода, чтобы они стали более экономичными и эффективными.

Прогноз стихийных бедствий

Климатологи и метеорологи используют искусственный интеллект для прогнозирования и устранения последствий стихийных бедствий, связанных с климатом. Имея на своей стороне технологии, они могут анализировать огромное количество наборов данных, чтобы выявить тенденции, указывающие на вероятность надвигающихся бедствий, после чего они могут создать и развернуть систему раннего предупреждения, чтобы минимизировать материальные и человеческие потери.

Отслеживание экосистемы

Важнейшей частью измерения воздействия изменения климата является отслеживание изменений в природных ресурсах и биоразнообразии. Использование ИИ в борьбе с изменением климата можно увидеть в использовании инструментов, которые будут обрабатывать огромные объемы данных, поступающих с кадров дронов, спутниковых изображений и других источников. Специалисты по охране природы также могут использовать алгоритмы машинного обучения, чтобы находить закономерности в изменении растительного покрова и распространении видов.

Быстрая мода

Индустрия быстрой моды вносит мощный вклад в климатический кризис, на ее долю приходится до 10% мировых выбросов углекислого газа. Учитывая глобальный охват и размер, неустойчивые практики в индустрии моды могут иметь долгосрочные последствия для окружающей среды. Именно здесь на сцену выходят решения ИИ по изменению климата. Машинное обучение и искусственный интеллект могут помочь оптимизировать цепочку поставок, сократить количество отходов, способствовать устойчивому производству и отслеживать потребление ресурсов.

Оптимизация сельского хозяйства

Другой сектор с высоким уровнем выбросов, сельское хозяйство, обеспечивает 22% мировых выбросов парниковых газов. От мелких фермеров до крупных корпораций, проблемы нехватки воды, непредсказуемых погодных явлений и деградации земель схожи во всем секторе. Искусственный интеллект для изменения климата может помочь в этом с помощью интеллектуальных сетей. Эти сети могут эффективно балансировать спрос и предложение, обеспечивая интеграцию возобновляемых источников энергии в энергетические системы и снижая зависимость от ископаемого топлива.

Обнаружение метана

Сильнодействующий загрязнитель, который выбрасывается в атмосферу сельским хозяйством, энергетикой и мусороперерабатывающим сектором, является вторым по значимости фактором глобального потепления, постоянно конкурируя с углекислым газом за первое место. Компании объединяют искусственный интеллект и изменение климата, чтобы интерпретировать огромное количество спутниковых изображений, которые ежедневно отслеживают глобальные выбросы метана.

Эта технология соответствует растущему общенациональному вниманию к мониторингу метана и принятию специальных правил, например, Агентства по охране окружающей среды США и Европейского Союза.

Зеленые технологии майнинга

Решения, ориентированные на климат, от электромобилей до солнечных панелей, требуют огромного количества минералов, таких как литий, кобальт и медь. Однако нынешние поставки далеки от удовлетворения растущего спроса.

Чтобы взять на себя ответственность за эту ситуацию, исследователи, правительства и компании используют искусственный интеллект и изменение климата для поиска важнейших полезных ископаемых. Было обнаружено, что имеется много данных о том, что находится под поверхностью земли. Использование ИИ для изучения этих наборов данных не только сведет к минимуму неопределенность, но и сэкономит миллиарды долларов, которые тратятся на поиск прибыльных областей для добычи.

Читайте также: Как технологии искусственного интеллекта, Интернета вещей и AR/VR помогают компаниям достичь своих целей в области устойчивого развития

Это только поверхностное использование и роль ИИ в изменении климата, весь масштаб, хотя и зависит от воображения, обычно лежит среди пяти элементов:

• Собирать и дополнять сложные наборы данных о климатических воздействиях, выбросах и многом другом.
• Укрепить процесс принятия решений и планирования.
• Для оптимизации операций
• Для поддержки коллективных экосистем
• Поощрять мероприятия, благоприятные для климата

BCG проделала потрясающую работу по классификации роли искусственного интеллекта в изменении климата.

Теперь, когда мы рассмотрели широкомасштабное применение ИИ в борьбе с изменением климата, некоторые вещи стали ясны. Сектор готов к технологическому вмешательству, которое приведет к ситуации, когда спрос на интеллектуальные инструменты, ориентированные на климат, и вопросы, например, о том, как разработать платформу искусственного интеллекта, такую ​​как ClimateGPT или CO2 AI, будут расти.

Однако этот оптимизм в отношении технологий никоим образом не является признаком того, что опасная ситуация взята под контроль. Люди и учреждения по-прежнему будут играть самую большую роль в возвращении усилий в нужное русло, когда дело доходит до достижения целей, поставленных Национальной целевой группой по климату.

Продолжая разговор о преимуществах ИИ в изменении климата, давайте посмотрим на инфографику, в которой перечислены реальные применения искусственного интеллекта в борьбе с изменением климата.

Это даст вам представление об инициативах, которые предпринимаются для объединения технологии с делом.

До этого момента мы изучали преимущества ИИ в изменении климата и компании, которые используют эту технологию, чтобы превратить эти преимущества в реальность, которую могут использовать те, кто меняет мир. Но означает ли это, что мы игнорируем вычислительную мощность и электроэнергию, необходимую для работы системы ИИ?

Было обнаружено, что OpenAI GPT-3 и OPT Meta выделяют более 500 и 75 метрических тонн углекислого газа. Хуже всего то, что точное влияние ИИ на климатический кризис невозможно подсчитать, даже если основное внимание будет уделяться объему выбросов парниковых газов. Это связано с тем, что существует множество различных типов искусственного интеллекта — например, модель искусственного интеллекта и машинного обучения, которая определяет тенденции в исследовательских данных, программа машинного зрения, которая помогает беспилотным автомобилям избегать препятствий, или модель большого языка (LLM), которая позволяет чат-боту говорите естественно – все они требуют разной вычислительной мощности для тренировок и работы.

Еще один аспект, на который следует обратить внимание: если технология помогает одной стороне медали, она также была создана для расширения прав и возможностей преступников, нарушающих окружающую среду. Например, в 2019 году Microsoft объявила о партнерстве с ExxonMobil, упомянув, что компания будет использовать платформу облачных вычислений Microsoft Azure. Нефтяной гигант заявил, что благодаря этому партнерству, которое опирается на использование искусственного интеллекта для определенных задач, таких как анализ производительности, он может оптимизировать свои операции по добыче полезных ископаемых и к 2025 году увеличить добычу нефти на 50 000 баррелей нефтяного эквивалента в день.

Ответственность за балансирование этого уравнения в конечном итоге ложится на плечи политиков, компаний, использующих ИИ, и компаний, создающих услуги по разработке искусственного интеллекта.

Вклад Appinventiv в повышение экологичности искусственного интеллекта

В Appinventiv мы считаем себя одной из организаций, наиболее ориентированных на углеродную нейтральность. Когда мы создаем приложения, мы работаем с жерновами вокруг выбросов, которые будут просачиваться в окружающую среду.

Некоторые из практик, которым мы следуем при усилении искусственного интеллекта и изменении климата в рамках нашего SDLC, включают:

• Использование существующих больших генеративных моделей
• Использование энергосберегающих вычислительных методов, таких как TinyML и микроконтроллеров.
• Точная настройка генеративных моделей
• Использование таких инструментов, как ML CO2 Impact Calculator, для измерения уровня углекислого газа, образующегося во время обучения моделей машинного обучения.

Для нас подход к разработке программного обеспечения для искусственного интеллекта всегда заключается в том, как мы можем использовать существующие модели на полную мощность. Заставление себя задуматься об ограничениях энергосбережения в конечном итоге подталкивает нас к новым и творческим инновациям в области искусственного интеллекта.

Часто задаваемые вопросы

Вопрос. Как ИИ может помочь в изменении климата?

Ответ : ответ на вопрос, решит ли ИИ проблему изменения климата, заключается в том, как это сделать. Вот несколько способов, которыми ИИ может помочь в борьбе с изменением климата. Моделирование климата, энергоэффективность, улавливание углерода, прогноз стихийных бедствий, отслеживание экосистем, быстрая мода, оптимизация сельского хозяйства, обнаружение метана и добыча полезных ископаемых с использованием экологически чистых технологий.

Вопрос. Что такое зеленый ИИ?

О. Зеленый ИИ – это разработка алгоритмов, которые используют меньше данных и вычислительных ресурсов. В результате этого потребность в энергоемких вычислениях снижается без существенного влияния на эффективность модели ИИ.

Вопрос. Как компании могут снизить выбросы углекислого газа в рамках модели искусственного интеллекта?

Ответ. Есть несколько способов, с помощью которых компании могут создать более экологичный ИИ:

• Обновите или доработайте существующие модели.
• Используйте менее энергоемкие вычислительные методы.
• Разработайте устойчивую ИТ-архитектуру.
• Контролируйте потребление энергии, использование оборудования и хранение данных, чтобы найти возможности для повышения энергоэффективности.