グリーン AI と地球のための AI | ビジネスにおける AI #26

公開: 2022-11-07

生態学とどのような人工知能が関係していますか? まず、AI の実行には多くのエネルギーが必要です。 したがって、その主な課題は、自身に電力を供給することです。 AI をより持続可能なものにするために AI をプログラムするにはどうすればよいでしょうか? AI をエコロジーに結び付ける 2 つ目の領域は、グリーン ソリューションを分析、作成、実装するための AI の適用です。 さらに、AI が処理する最も緊急のタスクの 1 つは、企業の社会的責任の増大に関する懸念です。 グリーン AI と AI for the Earth の詳細については、こちらの記事をご覧ください。

グリーン AI と地球のための AI – 目次:

  1. 序章
  2. グリーンAI
  3. AI for Earth
  4. 概要

序章

AI がグリーンになるために克服しなければならない障害は数多くあります。 重要な問題の 1 つは、消費するエネルギー量を最小限に抑えることです。 その一部は、再生可能エネルギー源を動力源とするサーバーと発電所の AI 支援による場所の選択であり、グリーン AI が直面しているタスクの中には、地域の可能性を最大限に活用することを目的とした完全に自動化された農業の作成があります。 今日のテキストでは、次の 2 つの問題を検討します。

  • グリーンAI(Green AI)とは? – つまり、人工知能ツールを使用して、動作に必要なエネルギーやその他のリソースが少ない環境に優しい AI モデルを実現する方法と、環境に優しい AI ソリューションを開発している企業
  • AI for the Earth(AI for Green)とは? – つまり、環境に優しい解決策を見つけるために AI を割り当てる方法と、人工知能が環境に害を及ぼさない方法で天然資源の最適な利用をすでに可能にしている分野はどれか

グリーンAI

「グリーン AI」は、いわゆる「レッド AI」とは対照的です。つまり、発生する環境コストを考慮せずに業務の効率を高めるソリューションです。 「レッド AI」は目覚ましい成果を上げていますが、その環境への影響は相当なものであり、テクノロジーの急速な進歩に伴い成長しています。

グリーン AI が直面する主な課題は、二酸化炭素排出量を最小限に抑えることです。 その実装は、AI アルゴリズムの効率を最大化し、その不当な適用を削減することに関連しています。 環境に優しい AI のジレンマの良い例は、家庭が掃除機ロボットを購入する瞬間に関係しています。 AI を搭載していないモデルが 80% の効率で掃除を行い、消費エネルギーが 20% 少ないと仮定しましょう。 AI を備えたモデルは 95% の効率で掃除機を掃除しますが、はるかに多くのエネルギーを消費し、ほぼ常にデータを送信します。 したがって、適切な掃除機を選ぶときは、効率の向上が環境コストに見合うかどうかを判断する必要があります。

グリーン AI は非常に有望なビジネス分野です。 逆説的に言えば、これはビジネスだけでなく科学分野以外でも、グリーン AI 開発者の主なインセンティブが倫理的な問題に関係しているからです。 実際、グリーン AI が消費するエネルギー量を削減することには、単なる経済的側面以上のものがあります。 経済化された AI は、発展途上国で事業を展開している企業を含め、小規模な企業に最適です。 これはまた、そのアプリケーションを民主化することで、より多くの人々、特に予算が限られている人々がそれを採用したり開発したりする創造的な可能性が開かれることを意味します.

Green AI and AI for the Earth

AI for Earth

人工知能は、気候危機に関連する問題を分析します。 環境変化への洞察を提供し、その結果を予測するモデルを開発します。

AI は、大量のエネルギーを消費する既存のシステムをより効率的に運用する方法の開発だけでなく、原材料の最適な利用を中心に展開する多くのタスクにも役立ちます。 とりわけ、公共交通機関のロジスティクスを強化し、燃料消費を削減します。 AI for Earth を使用すると、比較的簡単な方法で、通り、都市、さらには地域レベルで、エネルギーと水の消費を大規模に削減できます。 複数のパラメーターを同期させることで、街灯は暗いときにのみ点灯し、周囲に誰もいないときに消灯します。

さらに、人工知能は、水力発電所や風力発電所など、費用がかかり環境に危険な障害も防ぎます。 これは、特定のシステム内のコンポーネントの消耗を予測するDigital Twinsと呼ばれるソフトウェアによって可能になります。

概要

グリーン AI と AI for the Earth は、人工知能の技術的な複雑さに対する新しいソリューションを開発するための巨大な創造的可能性を提供します。 これにより、これらの問題は、スタートアップの開発者や有望な若い研究者の間でますます人気が高まっています。 さらに、人工知能の分野で絶え間なく進歩する技術の成長だけでなく、それらの賢明なメンテナンスと、可能な限り地球に優しいものを考え出すための既存のモデルのアップグレードにも期待が高まります.

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript のエキスパートであり、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。

ビジネスにおける AI:

  1. ビジネスにおける人工知能 - はじめに
  2. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 1)
  3. ビジネスにおける AI の脅威と機会 (パート 2)
  4. ビジネスにおける AI アプリケーション - 概要
  5. NLP、またはビジネスにおける自然言語処理とは
  6. 自動文書処理
  7. AI とソーシャル メディア – 彼らは私たちについて何と言っていますか?
  8. 自動翻訳機。 デジタル製品のインテリジェントなローカリゼーション
  9. AI 支援テキスト チャットボット
  10. ボイスボットの運用と業務応用
  11. 仮想アシスタント技術、または AI と話す方法は?
  12. ビジネスNLPの今日と明日
  13. 人工知能は BPM にどのように役立つのでしょうか?
  14. 人工知能はビジネス アナリストに取って代わるでしょうか?
  15. ビジネスの意思決定における AI の役割
  16. ビジネスインテリジェンスとは?
  17. ソーシャル メディアへの投稿のスケジュール設定。 AI はどのように役立つのでしょうか?
  18. 自動化されたソーシャル メディア投稿
  19. コンテンツ管理における人工知能
  20. 今日と明日のクリエイティブ AI
  21. マルチモーダル AI とそのビジネスへの応用
  22. 新しい相互作用。 AI はデバイスの操作方法をどのように変えていますか?
  23. デジタル企業における RPA と API
  24. AIを活用した新サービス・新製品
  25. 将来の雇用市場と将来の職業
  26. グリーンAIと地球のためのAI
  27. エドテック。 教育における人工知能