Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес | ИИ в бизнесе №26

Искусственный интеллект (ИИ) меняет не только бизнес, но и природную среду. Первое требует ответственного (ответственного) подхода, второе – устойчивого. Ведь возможности искусственного интеллекта требуют большого количества энергии. Поэтому одна из самых больших проблем заключается в том, как построить устойчивый бизнес и в то же время идти в ногу с революцией искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект также прокладывает новые пути для достижения экологических целей, одновременно способствуя повышению эффективности бизнеса. Знаете ли вы, что правильное применение ИИ может революционизировать управление энергопотреблением вашей компании или даже способствовать сохранению биоразнообразия?

Искусственный интеллект и среда для устойчивого бизнеса

Искусственный интеллект помогает построить устойчивый бизнес:

• На концептуальном этапе – поддержка создания экологически чувствительной бизнес-идеи – посредством, например, консультаций с ChatGPT или Клодом из Anthropic,
• На этапе роста компании, создавая устойчивые цепочки поставок и помогая создавать решения для «зеленого» искусственного интеллекта,
• На этапе оптимизации – анализ и корректировка существующих решений с помощью программного обеспечения с использованием специальных моделей искусственного интеллекта.

Давайте рассмотрим конкретные решения, которые непосредственно способствуют развитию устойчивого бизнеса.

Автоматизируйте управление энергопотреблением с помощью искусственного интеллекта

ИИ может автоматически отслеживать и управлять энергопотреблением компании, определяя области будущей экономии. Это делается, например, с помощью Flex2X, системы, разработанной британской Grid Edge. Эта система объединяет данные, полученные от существующих в здании датчиков, таких как датчики температуры или влажности, с другими источниками данных, такими как погодные условия, и анализирует их с помощью алгоритмов искусственного интеллекта, которые могут оптимизировать энергопотребление здания в режиме реального времени.

Источник: Flex2X

Оптимизированное сельское хозяйство

Искусственный интеллект в окружающей среде открывает широкое поле инноваций для обеих компаний, разрабатывающих инновационные решения для сельского хозяйства и крупного фермерства, которые требуют работы энергонеэффективных машин и больших человеческих усилий.

Анализируя данные из различных источников, ИИ может помочь компаниям сельскохозяйственного сектора принимать более обоснованные решения относительно орошения, внесения удобрений или борьбы с болезнями растений. Однако наиболее инновационными сельскохозяйственными решениями являются те, которые сочетают в себе искусственный интеллект и робототехнику. Одним из таких решений является LaserWeeder, разработанный Carbon Robotics, который может удалять 100 000 сорняков за час, точно различая виды растений. Это первый и единственный коммерчески доступный робот для лазерного удаления сорняков. Он оснащен передовыми технологиями:

• глубокое обучение ИИ,
• робототехника,
• лазеры,
• Мощные видеокарты Nvidia,
• 42 камеры высокого разрешения для точного распознавания изображений,

LaserWeeder помогает заботиться о биоразнообразии, поскольку вместо распыления химических пестицидов, наносящих вред экосистеме и насекомым, он может точечно удалять сорняки даже с больших площадей посевов.

Источник: CarbonRobotics

Цепочки поставок, управляемые искусственным интеллектом

ИИ может помочь отслеживать происхождение продуктов, что является ключом к построению устойчивых цепочек поставок. Между тем, эффективная логистика цепочки поставок может быть достигнута с помощью искусственного интеллекта и автоматизации. Например, Amazon вкладывает значительные средства в технологии автоматизации транспорта, такие как автономные грузовики и такси Zoox, называемые роботами-такси.

Между тем, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus может оптимизировать цепочки поставок компании в режиме реального времени. Эта технология, разработанная Tata Consultancy Services, сочетает в себе искусственный интеллект, машинное обучение и Интернет вещей (IoT) для предоставления решений, которые улучшают управление временем транспортировки, полезной загрузкой транспортных средств и доступностью.

Источник: IoT Global Awards.

Искусственный интеллект и экологические издержки

Основной экологический ущерб от применения ИИ в бизнесе — это потребление энергии. Хотя точная энергия, необходимая для обучения модели GPT-4, а также платной версии функций ChatGPT и BingChat, не является общедоступной, мы можем сделать некоторые оценки на основе доступной информации.

GPT-4 — это модель с более чем 175 миллиардами параметров, обученная на более чем 45 ТБ данных. Процесс обучения предполагает анализ данных и оптимизацию параметров модели, что требует больших вычислительных мощностей и приводит к высокому энергопотреблению.

Для обучения GPT-4 использовались мощные графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), которые также известны своим интенсивным энергопотреблением. Потребление дополнительно увеличивается за счет энергии, необходимой для самой операции.

Зеленый ИИ

Хотя экологические издержки разработки технологий искусственного интеллекта высоки, именно инструменты искусственного интеллекта позволяют создавать более экологичные решения. Сюда входит «Зеленый ИИ» — модели, для работы которых требуется меньше энергии и других ресурсов.

Именно «зеленый ИИ» занимается разработкой алгоритмов искусственного интеллекта, энергоэффективных. Например, новые методы сжатия могут сократить объем данных, необходимых для обучения моделей ИИ, до 90 %, что значительно снижает потребление энергии. Среди прочего, над ними работает OpenAI, которая инвестирует в разработку более экологичных моделей искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект имеет множество преимуществ. Зеленый ИИ использует меньше ресурсов, поэтому его могут использовать небольшие компании, в том числе работающие в развивающихся странах. Это означает демократизацию его использования и предоставление возможности большему количеству людей создавать его. А также те, у кого менее обеспеченные кошельки.

Зеленый ИИ противопоставляется так называемому «красному ИИ», то есть решениям, которые повышают эффективность операций без учета экологических издержек, которые они порождают. «Красный ИИ» дает впечатляющие результаты, но его воздействие на окружающую среду огромно. А с развитием технологий воздействие на окружающую среду постоянно растет.

ИИ для Земли

Искусственный интеллект и окружающая среда также направлены на решение таких проблем, как:

• анализ вопросов, связанных с климатическим кризисом – благодаря ИИ можно разрабатывать сложные модели, отражающие изменения окружающей среды и прогнозирующие их последствия, используя объемы данных, которые человек никогда не сможет обработать. Отличным примером является работа Аргоннской национальной лаборатории с телекоммуникационной компанией AT&T, где искусственный интеллект использовался для анализа модели климата в сочетании с базой данных, содержащей информацию о телекоммуникационной сети AT&T, чтобы предсказать, как последствия изменения климата, такие как повышение уровня моря, сильные ветры, а также прибрежные и внутренние наводнения – могут повлиять на операции через 30 лет,
• сохранение биоразнообразия — например, инструмент Wildlife Insights — это платформа, которая использует искусственный интеллект для преобразования данных с камер-ловушек в полезную информацию о биоразнообразии, загружает данные в Google Cloud, где модели искусственного интеллекта автоматически классифицируют изображения, чтобы помочь контролировать и защищать дикую природу по всему миру. Wildlife Insights может обрабатывать 3,6 миллиона изображений в час с точностью идентификации от 80 до 98,6 процентов.
• Повышение эффективности существующих систем, потребляющих большое количество энергии, таких как заводы, железнодорожный транспорт, общественный транспорт и городское освещение,
• предотвращение сбоев – например, на крупных промышленных предприятиях, гидроэлектростанциях или ветряных электростанциях. Это становится возможным благодаря использованию цифровых двойников (Digital Twins), которые позволяют прогнозировать износ компонентов в конкретной системе.

Краткое содержание

Соответствующее сочетание искусственного интеллекта и окружающей среды на рабочем месте может повлиять на многие аспекты устойчивого бизнеса. От оптимизации производительности искусственного интеллекта, то есть создания «зеленого» ИИ, до автоматизации управления энергопотреблением, оптимизации сельского хозяйства и создания устойчивых цепочек поставок. Последнее, в контексте растущих потребностей в логистике, становится решающим для эффективности бизнеса и подотчетности.

Применение искусственного интеллекта также создает серьезные проблемы, такие как потребление энергии на этапе обучения и постоянная работа моделей ИИ. Однако искусственный интеллект также помогает решить эти проблемы и снизить воздействие его работы на окружающую среду. Таким образом, есть место для экологически чистых решений искусственного интеллекта и участия в устойчивых практиках в беспрецедентных масштабах, от анализа изменения климата до сохранения биоразнообразия.

Если вам нравится наш контент, присоединяйтесь к нашему занятому сообществу пчел на Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.

Автор: Роберт Уитни

Эксперт и инструктор JavaScript, тренирующий ИТ-отделы. Его главная цель — повысить продуктивность команды, обучая других эффективному сотрудничеству при кодировании.

Просмотреть все сообщения

ИИ в бизнесе:

1. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 1)
2. Угрозы и возможности ИИ в бизнесе (часть 2)
3. Приложения искусственного интеллекта в бизнесе – обзор
4. Текстовые чат-боты с поддержкой искусственного интеллекта
5. Бизнес НЛП сегодня и завтра
6. Роль ИИ в принятии бизнес-решений
7. Планирование публикаций в социальных сетях. Как ИИ может помочь?
8. Автоматизированные публикации в социальных сетях
9. Новые сервисы и продукты, работающие с ИИ
10. Каковы слабые стороны моей бизнес-идеи? Мозговой штурм с ChatGPT
11. Использование ChatGPT в бизнесе
12. Синтетические актеры. Топ-3 генератора видео с использованием искусственного интеллекта
13. 3 полезных инструмента графического дизайна с использованием искусственного интеллекта. Генеративный ИИ в бизнесе
14. 3 замечательных автора ИИ, которых вы должны попробовать сегодня
15. Исследование возможностей искусственного интеллекта в создании музыки
16. Навигация по новым бизнес-возможностям с помощью ChatGPT-4
17. Инструменты искусственного интеллекта для менеджера
18. 6 потрясающих плагинов ChatGTP, которые сделают вашу жизнь проще
19. 3 графика А.И. Генерация интеллектуальных технологий для бизнеса
20. Каково будущее искусственного интеллекта по мнению Глобального института McKinsey?
21. Искусственный интеллект в бизнесе – Введение
22. Что такое НЛП, или обработка естественного языка в бизнесе
23. Автоматическая обработка документов
24. Google Translate против DeepL. 5 применений машинного перевода для бизнеса
25. Работа и бизнес-приложения голосовых ботов
26. Технология виртуального помощника, или как поговорить с ИИ?
27. Что такое бизнес-аналитика?
28. Сможет ли искусственный интеллект заменить бизнес-аналитиков?
29. Как искусственный интеллект может помочь в BPM?
30. Искусственный интеллект и социальные сети – что они говорят о нас?
31. Искусственный интеллект в управлении контентом
32. Творческий ИИ сегодня и завтра
33. Мультимодальный ИИ и его применение в бизнесе
34. Новые взаимодействия. Как ИИ меняет то, как мы управляем устройствами?
35. RPA и API в цифровой компании
36. Будущий рынок труда и будущие профессии
37. ИИ в EdTech. 3 примера компаний, которые использовали потенциал искусственного интеллекта
38. Искусственный интеллект и окружающая среда. 3 решения искусственного интеллекта, которые помогут вам построить устойчивый бизнес