الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي تساعدك على بناء أعمال مستدامة | الذكاء الاصطناعي في الأعمال رقم 26
نشرت: 2023-11-07لا يغير الذكاء الاصطناعي (AI) الأعمال فحسب، بل يغير البيئة الطبيعية أيضًا. فالأول يتطلب نهجا مسؤولا (مسؤولا)، والأخير يتطلب نهجا مستداما. بعد كل شيء، تتطلب قدرات الذكاء الاصطناعي كميات كبيرة من الطاقة. لذلك، فإن أحد أكبر التحديات هو: كيفية بناء أعمال مستدامة وفي نفس الوقت مواكبة ثورة الذكاء الاصطناعي.
الذكاء الاصطناعي والبيئة – فهرس المحتويات:
- الذكاء الاصطناعي والبيئة للأعمال المستدامة
- الذكاء الاصطناعي وتكاليف البيئة
- الذكاء الاصطناعي الأخضر
- الذكاء الاصطناعي للأرض
- ملخص
ويحدد الذكاء الاصطناعي أيضًا مسارات جديدة لتحقيق الأهداف البيئية مع المساهمة في كفاءة الشركات. هل تعلم أن التطبيق الصحيح للذكاء الاصطناعي يمكن أن يحدث ثورة في إدارة الطاقة في شركتك أو حتى يساهم في الحفاظ على التنوع البيولوجي؟
الذكاء الاصطناعي والبيئة للأعمال المستدامة
الذكاء الاصطناعي يساعد في بناء أعمال مستدامة:
- في المرحلة المفاهيمية - دعم إنشاء فكرة عمل تراعي البيئة - من خلال، على سبيل المثال، التشاور مع ChatGPT أو Claude من Anthropic،
- في مرحلة نمو الشركة - من خلال إنشاء سلاسل توريد مستدامة، والمساعدة في إيجاد حلول للذكاء الاصطناعي الأخضر،
- في مرحلة التحسين - تحليل وتعديل الحلول الحالية باستخدام البرامج باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المخصصة.
دعونا نلقي نظرة على حلول محددة تساهم بشكل مباشر في تطوير الأعمال المستدامة.
أتمتة إدارة الطاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي
يمكن للذكاء الاصطناعي مراقبة استهلاك الطاقة للشركة وإدارته تلقائيًا، وتحديد مجالات التوفير في المستقبل. ويتم ذلك، على سبيل المثال، باستخدام Flex2X، وهو نظام طورته شركة Grid Edge ومقرها المملكة المتحدة. يجمع هذا النظام البيانات التي تم الحصول عليها من أجهزة الاستشعار الموجودة في المبنى، مثل أجهزة استشعار درجة الحرارة أو الرطوبة، مع مصادر البيانات الأخرى، مثل الظروف الجوية، ويحللها باستخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي التي يمكنها تحسين استهلاك المبنى للطاقة في الوقت الفعلي.
المصدر: Flex2X
الزراعة الأمثل
ويفتح الذكاء الاصطناعي في البيئة مجالاً واسعاً من الابتكار لكلا الشركتين لتطوير حلول مبتكرة للزراعة والزراعة واسعة النطاق، والتي تتطلب عمل آلات غير موفرة للطاقة والكثير من الجهد البشري.
ومن خلال تحليل البيانات من مجموعة متنوعة من المصادر، يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعد الشركات في قطاع الزراعة على اتخاذ قرارات أفضل بشأن الري أو الأسمدة أو مكافحة أمراض النباتات. ومع ذلك، فإن الحلول الزراعية الأكثر ابتكارا هي تلك التي تجمع بين الذكاء الاصطناعي والروبوتات. أحد هذه الحلول هو LaserWeeder، الذي طورته شركة Carbon Robotics، والذي يمكنه إزالة 100000 من الأعشاب الضارة في ساعة واحدة عن طريق التمييز الدقيق بين أنواع النباتات. إنه الروبوت الأول والوحيد المتوفر تجاريًا لإزالة الأعشاب الضارة بالليزر. ويتميز بالتكنولوجيا المتقدمة:
- التعلم العميق الذكاء الاصطناعي,
- علم الروبوتات،
- الليزر،
- بطاقات الرسومات القوية من NVIDIA،
- 42 كاميرا عالية الدقة للتعرف الدقيق على الصور،
يساعد LaserWeeder في الاهتمام بالتنوع البيولوجي لأنه بدلاً من رش المبيدات الحشرية الكيميائية التي تضر النظام البيئي والحشرات، يمكنه إزالة الأعشاب الضارة حتى من مساحات كبيرة من المحاصيل.
المصدر: كاربونروبوتكس
سلاسل التوريد المعتمدة على الذكاء الاصطناعي
يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في تتبع أصل المنتجات، وهو أمر أساسي لبناء سلاسل التوريد المستدامة. وفي الوقت نفسه، يمكن تحقيق الخدمات اللوجستية الفعالة لسلسلة التوريد من خلال الذكاء الاصطناعي والأتمتة. على سبيل المثال، تستثمر أمازون بكثافة في تقنيات أتمتة النقل، مثل الشاحنات ذاتية القيادة وسيارات الأجرة Zoox التي تسمى سيارات الأجرة الآلية.
وفي الوقت نفسه، يمكن لـ TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus تحسين سلاسل التوريد الخاصة بالشركة في الوقت الفعلي. تجمع هذه التكنولوجيا، التي طورتها شركة Tata Consultancy Services، بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي وإنترنت الأشياء (IoT) لتقديم حلول تعزز إدارة وقت النقل وحمولة السيارة وتوافرها.
المصدر: جوائز إنترنت الأشياء العالمية
الذكاء الاصطناعي وتكاليف البيئة
التكلفة البيئية الرئيسية للذكاء الاصطناعي في الأعمال التجارية هي استهلاك الطاقة. في حين أن الطاقة الدقيقة المطلوبة لتدريب نموذج GPT-4 فإن النسخة المدفوعة من ميزة ChatGPT وBingChat ليست متاحة للعامة، إلا أنه يمكننا إجراء بعض التقديرات بناءً على المعلومات المتاحة.
GPT-4 هو نموذج يحتوي على أكثر من 175 مليار معلمة تم تدريبها على أكثر من 45 تيرابايت من البيانات. تتضمن عملية التدريب تحليل البيانات وتحسين معلمات النموذج، الأمر الذي يتطلب قدرًا كبيرًا من قوة الحوسبة ويؤدي إلى استهلاك مرتفع للطاقة.
لتدريب GPT-4، تم استخدام وحدات معالجة الرسومات القوية (GPUs) ووحدات معالجة الموتر (TPUs)، المعروفة أيضًا باستهلاكها المكثف للطاقة. ويزداد الاستهلاك بشكل أكبر من خلال الطاقة اللازمة للعملية نفسها.
الذكاء الاصطناعي الأخضر
وفي حين أن التكلفة البيئية لتطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي مرتفعة، فإن أدوات الذكاء الاصطناعي هي التي تجعل من الممكن إيجاد حلول أكثر مراعاة للبيئة. يتضمن ذلك الذكاء الاصطناعي الأخضر، والنماذج التي تتطلب طاقة أقل وموارد أخرى للعمل.
إنه "الذكاء الاصطناعي الأخضر" الذي يركز على تطوير خوارزميات الذكاء الاصطناعي الموفرة للطاقة. على سبيل المثال، يمكن لطرق الضغط الجديدة أن تقلل من كمية البيانات اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 90%، مما يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة. ومن بين أمور أخرى، تعمل شركة OpenAI، التي تستثمر في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي الصديقة للبيئة، على هذه النماذج.
الذكاء الاصطناعي له العديد من المزايا. يستخدم الذكاء الاصطناعي الأخضر موارد أقل، لذلك يمكن استخدامه من قبل الشركات الصغيرة، بما في ذلك تلك العاملة في البلدان النامية. وهذا يعني إضفاء الطابع الديمقراطي على استخدامه والسماح لعدد أكبر من الناس بإنشائه. وكذلك أولئك الذين لديهم محافظ أقل ثراءً.
ويتناقض الذكاء الاصطناعي الأخضر مع ما يسمى "الذكاء الاصطناعي الأحمر" ــ أي الحلول التي تزيد من كفاءة العمليات دون النظر إلى التكاليف البيئية التي تولدها. يحقق "الذكاء الاصطناعي الأحمر" نتائج مذهلة، لكن بصمته البيئية كبيرة. ومع القفزة التكنولوجية، يتزايد التأثير البيئي باستمرار.
الذكاء الاصطناعي للأرض
الذكاء الاصطناعي والبيئة يدوران أيضًا حول حل المشكلات، مثل:
- تحليل القضايا المتعلقة بأزمة المناخ – بفضل الذكاء الاصطناعي، من الممكن تطوير نماذج معقدة تعكس التغيرات البيئية وتتنبأ بعواقبها باستخدام كميات من البيانات التي لا يستطيع الإنسان معالجتها أبدًا. ومن الأمثلة الرائعة على ذلك عمل مختبر أرجون الوطني مع شركة الاتصالات AT&T، حيث تم استخدام الذكاء الاصطناعي لتحليل نموذج مناخي بالتزامن مع قاعدة بيانات تحتوي على معلومات حول شبكة اتصالات AT&T للتنبؤ بكيفية تأثير تغير المناخ - مثل ارتفاع مستوى سطح البحر، الرياح العاتية والفيضانات الساحلية والداخلية - يمكن أن تؤثر على العمليات بعد 30 عامًا من الآن،
- الحفاظ على التنوع البيولوجي - على سبيل المثال، أداة Wildlife Insights عبارة عن منصة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل بيانات كاميرا الفخ إلى معلومات مفيدة عن التنوع البيولوجي، وتحميل البيانات إلى Google Cloud، حيث تقوم نماذج الذكاء الاصطناعي بتصنيف الصور تلقائيًا للمساعدة في مراقبة وحماية الحياة البرية في جميع أنحاء العالم. يمكن لـ Wildlife Insights معالجة 3.6 مليون صورة في الساعة، بمعدل دقة تحديد يتراوح بين 80 إلى 98.6 بالمائة.
- تحسين كفاءة الأنظمة الحالية التي تستهلك كميات كبيرة من الطاقة، مثل المصانع والنقل بالسكك الحديدية والنقل العام وإنارة المدن،
- منع الأعطال - على سبيل المثال، في المنشآت الصناعية الكبيرة أو محطات الطاقة الكهرومائية أو طاقة الرياح. أصبح هذا ممكنًا من خلال استخدام التوائم الرقمية (Digital Twins)، والتي تجعل من الممكن التنبؤ بتآكل المكونات في نظام معين.
ملخص
يمكن أن يؤثر الجمع المناسب بين الذكاء الاصطناعي وبيئة مكان العمل على العديد من جوانب الأعمال المستدامة. من تحسين أداء الذكاء الاصطناعي، أي إنشاء الذكاء الاصطناعي الأخضر، إلى أتمتة إدارة الطاقة، وتحسين الزراعة، وإنشاء سلاسل التوريد المستدامة. وأصبح هذا الأخير، في سياق الاحتياجات اللوجستية المتزايدة، حاسما لكفاءة الأعمال والمساءلة.
ويجلب تطبيق الذكاء الاصطناعي أيضًا تحديات خطيرة، مثل استهلاك الطاقة أثناء مرحلة التدريب والتشغيل المستمر لنماذج الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، يساعد الذكاء الاصطناعي أيضًا في حل هذه المشكلات وتقليل التأثير البيئي لعمله. لذلك هناك مجال لحلول الذكاء الاصطناعي الأخضر والمشاركة في الممارسات المستدامة على نطاق غير مسبوق، من تحليل تغير المناخ إلى الحفاظ على التنوع البيولوجي.
إذا أعجبك المحتوى الخاص بنا، انضم إلى مجتمع النحل المزدحم لدينا على Facebook وTwitter وLinkedIn وInstagram وYouTube وPinterest وTikTok.
المؤلف: روبرت ويتني
خبير جافا سكريبت ومدرب يقوم بتدريب أقسام تكنولوجيا المعلومات. هدفه الرئيسي هو رفع مستوى إنتاجية الفريق من خلال تعليم الآخرين كيفية التعاون بفعالية أثناء البرمجة.
الذكاء الاصطناعي في الأعمال:
- تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الأول)
- تهديدات وفرص الذكاء الاصطناعي في الأعمال (الجزء الثاني)
- تطبيقات الذكاء الاصطناعي في الأعمال – نظرة عامة
- روبوتات الدردشة النصية المدعومة بالذكاء الاصطناعي
- البرمجة اللغوية العصبية للأعمال اليوم وغدًا
- دور الذكاء الاصطناعي في اتخاذ القرارات التجارية
- جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي. كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة؟
- المشاركات التلقائية على وسائل التواصل الاجتماعي
- خدمات ومنتجات جديدة تعمل بالذكاء الاصطناعي
- ما هي نقاط الضعف في فكرة عملي؟ جلسة عصف ذهني مع ChatGPT
- استخدام ChatGPT في الأعمال التجارية
- الجهات الفاعلة الاصطناعية. أفضل 3 مولدات فيديو تعمل بالذكاء الاصطناعي
- 3 أدوات مفيدة للتصميم الرسومي بالذكاء الاصطناعي. الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأعمال التجارية
- 3 كتاب رائعين في مجال الذكاء الاصطناعي يجب عليك تجربتهم اليوم
- استكشاف قوة الذكاء الاصطناعي في إنشاء الموسيقى
- استكشاف فرص عمل جديدة باستخدام ChatGPT-4
- أدوات الذكاء الاصطناعي للمدير
- 6 ملحقات ChatGTP رائعة ستجعل حياتك أسهل
- 3 رسومات ذكاء اصطناعي. إنشاء ذكاء الأعمال
- ما هو مستقبل الذكاء الاصطناعي بحسب معهد ماكينزي العالمي؟
- الذكاء الاصطناعي في الأعمال – مقدمة
- ما هي البرمجة اللغوية العصبية (NLP) أو معالجة اللغة الطبيعية في الأعمال التجارية
- المعالجة التلقائية للمستندات
- ترجمة جوجل مقابل DeepL. 5 تطبيقات للترجمة الآلية للأعمال
- تشغيل وتطبيقات الأعمال الخاصة بالروبوتات الصوتية
- تقنية المساعد الافتراضي أم كيفية التحدث إلى الذكاء الاصطناعي؟
- ما هو ذكاء الأعمال؟
- هل سيحل الذكاء الاصطناعي محل محللي الأعمال؟
- كيف يمكن للذكاء الاصطناعي المساعدة في BPM؟
- الذكاء الاصطناعي ووسائل التواصل الاجتماعي – ماذا يقولون عنا؟
- الذكاء الاصطناعي في إدارة المحتوى
- الذكاء الاصطناعي الإبداعي اليوم وغدًا
- الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط وتطبيقاته في الأعمال
- تفاعلات جديدة. كيف يغير الذكاء الاصطناعي الطريقة التي ندير بها الأجهزة؟
- RPA وواجهات برمجة التطبيقات في شركة رقمية
- سوق العمل المستقبلي والمهن القادمة
- الذكاء الاصطناعي في تكنولوجيا التعليم. 3 أمثلة للشركات التي استخدمت إمكانات الذكاء الاصطناعي
- الذكاء الاصطناعي والبيئة. 3 حلول للذكاء الاصطناعي لمساعدتك في بناء أعمال مستدامة