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人工知能と環境。 持続可能なビジネスの構築に役立つ 3 つの AI ソリューション | ビジネスにおける AI #26

公開: 2023-11-07

人工知能（AI）はビジネスだけでなく自然環境も変えています。 前者には責任ある（責任ある）アプローチが必要であり、後者には持続可能なアプローチが必要です。 結局のところ、人工知能の機能には大量のエネルギーが必要です。 したがって、最大の課題の 1 つは、持続可能なビジネスを構築し、同時に AI 革命に追いつくにはどうすればよいかということです。

人工知能と環境 - 目次:

  1. 持続可能なビジネスのための人工知能と環境
  2. 人工知能と環境コスト
  3. グリーンAI
  4. 地球のための AI
  5. まとめ

人工知能はまた、ビジネスの効率化に貢献しながら、環境目標を達成するための新たな道を切り開いています。 AI を適切に適用すると、企業のエネルギー管理に革命をもたらし、さらには生物多様性の保全に貢献できることをご存知ですか?

持続可能なビジネスのための人工知能と環境

人工知能は持続可能なビジネスの構築に役立ちます。

  • 構想段階では、環境に配慮したビジネスアイデアの作成をサポートします。たとえば、ChatGPT や Anthropic の Claude との協議を通じて、
  • 会社の成長段階では、持続可能なサプライ チェーンを構築し、グリーン AI ソリューションの作成を支援することで、
  • 最適化フェーズでは、専用の AI モデルを使用したソフトウェアで既存のソリューションを分析および調整します。

持続可能なビジネスの発展に直接貢献する具体的なソリューションを見てみましょう。

人工知能によるエネルギー管理の自動化

AI は企業のエネルギー消費を自動的に監視および管理し、将来的に節約できる領域を特定します。 これは、たとえば、英国に本拠を置く Grid Edge によって開発されたシステム Flex2X を使用して行われます。 このシステムは、温度センサーや湿度センサーなどの建物内の既存のセンサーから取得したデータと、気象条件などの他のデータソースを組み合わせ、人工知能アルゴリズムを使用してそれらを分析し、建物のエネルギー消費をリアルタイムで最適化できます。

artificial intelligence and the environment

出典: Flex2X

最適化された農業

環境における人工知能は、エネルギー効率の悪い機械の稼働と多大な人的労力を必要とする農業および大規模農業向けの革新的なソリューションを開発する両社にとって、幅広いイノベーションの分野を切り開きます。

AI は、さまざまなソースからのデータを分析することで、農業分野の企業が灌漑、施肥、または植物の病気の管理についてより適切な決定を下せるように支援します。 ただし、最も革新的な農業ソリューションは、人工知能とロボット工学を組み合わせたものです。 そのようなソリューションの 1 つは、Carbon Robotics によって開発された LaserWeeder で、植物種を正確に識別することで 1 時間で 100,000 本の雑草を除去できます。 これは、最初で唯一の市販のレーザー除草ロボットです。 高度なテクノロジーを備えています。

  • ディープラーニングAI、
  • ロボット工学、
  • レーザー、
  • Nvidia の強力なグラフィックス カード、
  • 42 台の高解像度カメラによる正確な画像認識、

LaserWeeder は、生態系や昆虫に害を及ぼす化学殺虫剤を散布する代わりに、広い面積の作物からでも雑草を部分的に除去できるため、生物多様性の保護に役立ちます。

artificial intelligence and the environment

出典: カーボンロボティクス

AI主導のサプライチェーン

AI は製品の原産地を追跡するのに役立ち、これは持続可能なサプライ チェーンを構築するための鍵となります。 一方、効率的なサプライチェーンの物流は、人工知能と自動化によって実現できます。 たとえば、アマゾンは自動運転トラックやロボタクシーと呼ばれるズーックスタクシーなどの輸送自動化技術に多額の投資を行っている。

一方、TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus は、企業のサプライ チェーンをリアルタイムで最適化できます。 Tata Consultancy Services によって開発されたこのテクノロジーは、AI、機械学習、モノのインターネット (IoT) を組み合わせて、輸送時間、車両積載量、可用性の管理を強化するソリューションを提供します。

artificial intelligence and the environment

出典: IoT グローバル アワード

人工知能と環境コスト

ビジネスにおける AI の主な環境コストはエネルギー消費です。 ChatGPT および BingChat 機能の有料版である GPT-4 モデルをトレーニングするために必要な正確なエネルギーは公開されていませんが、入手可能な情報に基づいてある程度の推定を行うことはできます。

GPT-4 は、45 TB 以上のデータでトレーニングされた 1,750 億以上のパラメーターを備えたモデルです。 トレーニング プロセスにはデータ分析とモデル パラメーターの最適化が含まれますが、これには大量の計算能力が必要となり、エネルギー消費が高くなります。

GPT-4 をトレーニングするには、強力なグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) とテンソル プロセッシング ユニット (TPU) が使用されましたが、これらは電力消費が激しいことでも知られています。 動作自体に必要なエネルギーにより、消費量はさらに増加し​​ます。

グリーンAI

AI テクノロジーの開発には環境コストがかかりますが、より環境に優しいソリューションの作成を可能にするのは人工知能ツールです。 これには、グリーン AI、動作に必要なエネルギーやその他のリソースが少ないモデルが含まれます。

エネルギー効率の高い人工知能アルゴリズムの開発に重点を置いた「グリーン AI」です。 たとえば、新しい圧縮方法により、AI モデルのトレーニングに必要なデータ量が最大 90% 削減され、エネルギー消費が大幅に削減されます。 中でも、より環境に優しいグリーンAIモデルの開発に投資しているOpenAIが取り組んでいる。

人工知能には多くの利点があります。 グリーン AI は使用するリソースが少ないため、発展途上国で事業を展開している企業を含む小規模企業でも使用できます。 これは、その使用を民主化し、より多くの人が作成できるようにすることを意味します。 また、あまり裕福でない財布を持っている人。

グリーン AI は、いわゆる「レッド AI」、つまり、生成される環境コストを考慮せずに業務効率を向上させるソリューションと対比されます。 「レッドAI」は目覚ましい成果を生み出すが、環境負荷は大きい。 そしてテクノロジーの飛躍に伴い、環境への影響は増大し続けています。

地球のための AI

人工知能と環境は、次のような問題の解決にも役立ちます。

  • 気候危機に関連する問題の分析– AI のおかげで、人間には決して処理できない量のデータを使用して、環境変化を反映する複雑なモデルを開発し、その結果を予測することが可能です。 その好例は、アルゴンヌ国立研究所と通信会社 AT&T との共同研究で、人工知能を使用して気候モデルを分析し、AT&T の通信ネットワークに関する情報を含むデータベースと組み合わせて、海面上昇などの気候変動の影響がどのように起こるかを予測しました。強風と沿岸および内陸の洪水 - 今から 30 年後の操業に影響を与える可能性があります。
  • 生物多様性保全– たとえば、Wildlife Insights ツールは、人工知能を使用して捕獲カメラのデータを有用な生物多様性情報に変換し、そのデータを Google Cloud にアップロードするプラットフォームです。そこで AI モデルが画像を自動的に分類し、世界中の野生生物の監視と保護に役立てます。 Wildlife Insights は 1 時間あたり 360 万枚の画像を処理でき、識別精度は 80 ～ 98.6 パーセントです。
  • 工場、鉄道輸送、公共交通機関、都市照明など、大量のエネルギーを消費する既存システムの効率を改善し、
  • たとえば、大規模な産業プラント、水力発電所、風力発電所などでの故障の防止。 これは、特定のシステム内のコンポーネントの磨耗を予測できるデジタル ツイン (デジタル ツイン) の使用によって可能になります。

まとめ

人工知能と職場環境の適切な組み合わせは、持続可能なビジネスの多くの側面に影響を与える可能性があります。 人工知能のパフォーマンスの最適化、つまりグリーン AI の作成から、エネルギー管理の自動化、農業の最適化、持続可能なサプライ チェーンの構築まで。 後者は、物流ニーズの増大に伴い、ビジネスの効率性と説明責任にとって重要なものとなっています。

人工知能の応用は、トレーニング段階でのエネルギー消費や AI モデルの継続的な運用など、深刻な課題ももたらします。 ただし、人工知能はこれらの問題を解決し、その運用による環境への影響を軽減するのにも役立ちます。 したがって、グリーン AI ソリューションや、気候変動分析から生物多様性保全に至るまで、前例のない規模で持続可能な実践に取り組む余地があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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