Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü | İş dünyasında yapay zeka #26

Yapay zeka (AI) yalnızca işi değil aynı zamanda doğal çevreyi de değiştiriyor. Birincisi sorumlu (sorumlu) bir yaklaşım gerektirir, ikincisi ise sürdürülebilir. Sonuçta yapay zekanın yetenekleri büyük miktarda enerji gerektiriyor. Bu nedenle, en büyük zorluklardan biri şudur: sürdürülebilir bir işletmenin nasıl kurulacağı ve aynı zamanda yapay zeka devrimine nasıl ayak uydurulacağı.

Yapay zeka aynı zamanda işletmelerin verimliliğine katkıda bulunurken çevresel hedeflere ulaşmak için de yeni yollar belirliyor. Yapay zekanın doğru uygulamasının şirketinizin enerji yönetiminde devrim yaratabileceğini ve hatta biyolojik çeşitliliğin korunmasına katkıda bulunabileceğini biliyor muydunuz?

Sürdürülebilir iş için yapay zeka ve çevre

Yapay zeka sürdürülebilir bir iş kurmaya yardımcı olur:

• Kavramsal aşamada - çevreye duyarlı bir iş fikrinin yaratılmasının desteklenmesi - örneğin ChatGPT veya Anthropic'ten Claude ile istişare yoluyla,
• Şirketin büyüme aşamasında, sürdürülebilir tedarik zincirleri oluşturarak ve yeşil yapay zeka için çözümler yaratılmasına yardımcı olarak,
• Optimizasyon aşamasında – özel yapay zeka modelleri kullanılarak mevcut çözümlerin yazılımla analiz edilmesi ve ayarlanması.

Sürdürülebilir iş gelişimine doğrudan katkıda bulunan spesifik çözümlere bakalım.

Enerji yönetimini yapay zekayla otomatikleştirin

Yapay zeka, bir şirketin enerji tüketimini otomatik olarak izleyip yöneterek gelecekteki tasarruf alanlarını belirleyebilir. Bu, örneğin İngiltere merkezli Grid Edge tarafından geliştirilen bir sistem olan Flex2X ile yapılıyor. Bu sistem, bir binada bulunan sıcaklık veya nem sensörü gibi mevcut sensörlerden elde edilen verileri, hava durumu gibi diğer veri kaynaklarıyla birleştirerek, binanın enerji tüketimini gerçek zamanlı olarak optimize edebilen yapay zeka algoritmalarıyla analiz ediyor.

Kaynak: Flex2X

Optimize edilmiş tarım

Çevrede yapay zeka, enerji verimsiz makinelerin çalışmasını ve çok fazla insan çabasını gerektiren tarım ve büyük ölçekli tarıma yönelik yenilikçi çözümler geliştiren her iki şirket için de geniş bir inovasyon alanı açıyor.

Yapay zeka, çeşitli kaynaklardan gelen verileri analiz ederek tarım sektöründeki şirketlerin sulama, gübreleme veya bitki hastalıklarının kontrolü konusunda daha iyi kararlar almasına yardımcı olabilir. Ancak en yenilikçi tarımsal çözümler yapay zeka ile robotiği birleştiren çözümlerdir. Böyle bir çözüm, Carbon Robotics tarafından geliştirilen ve bitki türleri arasında doğru bir şekilde ayrım yaparak saatte 100.000 otu yok edebilen LaserWeeder'dır. Piyasada satılan ilk ve tek lazerli ot temizleme robotudur. İleri teknolojiye sahiptir:

• derin öğrenme yapay zeka,
• robotik,
• lazerler,
• Nvidia'nın güçlü grafik kartları,
• Hassas görüntü tanıma için 42 adet yüksek çözünürlüklü kamera,

LaserWeeder, ekosisteme ve böceklere zarar veren kimyasal pestisitleri püskürtmek yerine, mahsullerin geniş alanlarındaki yabani otları tespit edebildiği için biyolojik çeşitliliğin korunmasına yardımcı olur.

Kaynak: CarbonRobotics

Yapay zeka odaklı tedarik zincirleri

Yapay zeka, sürdürülebilir tedarik zincirleri oluşturmanın anahtarı olan ürünlerin menşeinin izlenmesine yardımcı olabilir. Bu arada verimli tedarik zinciri lojistiğine yapay zeka ve otomasyon yoluyla ulaşılabilir. Örneğin Amazon, otonom kamyonlar ve robot taksiler olarak adlandırılan Zoox kabinleri gibi ulaşım otomasyon teknolojilerine yoğun yatırım yapıyor.

Bu arada, TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus bir şirketin tedarik zincirlerini gerçek zamanlı olarak optimize edebilir. Tata Consultancy Services tarafından geliştirilen bu teknoloji, ulaşım süresi, araç yükü ve kullanılabilirlik yönetimini geliştiren çözümler sunmak için yapay zeka, makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti'ni (IoT) birleştiriyor.

Kaynak: IoT Küresel Ödülleri

Yapay zeka ve çevre maliyetleri

İş dünyasında yapay zekanın ana çevresel maliyeti enerji tüketimidir. ChatGPT'nin ücretli sürümünün ve BingChat özelliğinin bulunduğu GPT-4 modelini eğitmek için gereken enerji tam olarak kamuya açık olmasa da, mevcut bilgilere dayanarak bazı tahminlerde bulunabiliriz.

GPT-4, 45 TB'tan fazla veri üzerinde eğitilmiş, 175 milyardan fazla parametreye sahip bir modeldir. Eğitim süreci, çok fazla bilgi işlem gücü gerektiren ve yüksek enerji tüketimine yol açan veri analizini ve model parametrelerinin optimizasyonunu içerir.

GPT-4'ü eğitmek için yoğun güç tüketimiyle de bilinen güçlü grafik işlem birimleri (GPU'lar) ve tensör işleme birimleri (TPU'lar) kullanıldı. Tüketim, operasyonun kendisi için gereken enerjiyle daha da artar.

Yeşil Yapay Zeka

Yapay zeka teknolojilerini geliştirmenin çevresel maliyeti yüksek olsa da, daha çevreci çözümler yaratmayı mümkün kılan yapay zeka araçlarıdır. Buna Yeşil Yapay Zeka, çalışması için daha az enerji ve diğer kaynaklar gerektiren modeller dahildir.

Enerji açısından verimli yapay zeka algoritmaları geliştirmeye odaklanan “yeşil yapay zeka”dır. Örneğin, yeni sıkıştırma yöntemleri, yapay zeka modellerini eğitmek için gereken veri miktarını %90'a kadar azaltarak enerji tüketimini önemli ölçüde azaltabilir. Diğerlerinin yanı sıra, daha yeşil yeşil yapay zeka modellerinin geliştirilmesine yatırım yapan OpenAI bunlar üzerinde çalışıyor.

Yapay zekanın birçok avantajı var. Yeşil yapay zeka daha az kaynak kullandığından gelişmekte olan ülkelerde faaliyet gösterenler de dahil olmak üzere daha küçük şirketler tarafından kullanılabilir. Bu, kullanımını demokratikleştirmek ve daha fazla insanın bunu yaratmasına izin vermek anlamına gelir. Ayrıca daha az varlıklı cüzdanlara sahip olanlar.

Yeşil yapay zeka, "kırmızı yapay zeka" olarak adlandırılan, yani oluşturdukları çevresel maliyetlere bakmadan operasyonların verimliliğini artıran çözümlerle karşılaştırılıyor. “Kırmızı AI” muhteşem sonuçlar üretiyor ancak çevresel ayak izi büyük. Teknolojideki sıçramayla birlikte çevresel etki de sürekli artıyor.

Dünya için Yapay Zeka

Yapay zeka ve çevre aynı zamanda aşağıdaki gibi sorunların çözümüyle de ilgilidir:

• İklim kriziyle ilgili sorunları analiz etmek – Yapay zeka sayesinde, çevresel değişiklikleri yansıtan ve bir insanın asla işleyemeyeceği miktardaki verileri kullanarak sonuçlarını tahmin eden karmaşık modeller geliştirmek mümkün. Bunun harika bir örneği, Argonne Ulusal Laboratuvarı'nın telekomünikasyon şirketi AT&T ile yaptığı çalışmadır; burada yapay zeka, AT&T'nin telekomünikasyon ağı hakkında bilgi içeren bir veri tabanıyla birlikte iklim değişikliğinin deniz seviyesinin yükselmesi gibi etkilerinin nasıl olacağını tahmin etmek için bir iklim modelini analiz etmek için kullanıldı. Yüksek yoğunluklu rüzgarlar ve kıyı ve iç su baskınları bundan 30 yıl sonra operasyonları etkileyebilir,
• biyolojik çeşitliliğin korunması - örneğin, Wildlife Insights aracı, tuzak kamerası verilerini yararlı biyolojik çeşitlilik bilgilerine dönüştürmek için yapay zekayı kullanan, verileri Google Cloud'a yükleyen bir platformdur; burada yapay zeka modelleri, dünya çapında yaban hayatının izlenmesine ve korunmasına yardımcı olmak için görüntüleri otomatik olarak sınıflandırır. Wildlife Insights, yüzde 80 ila 98,6 oranında bir tanımlama doğruluğu oranıyla saatte 3,6 milyon görüntüyü işleyebilir.
• Fabrikalar, raylı ulaşım, toplu taşıma ve şehir aydınlatması gibi büyük miktarda enerji tüketen mevcut sistemlerin verimliliğinin artırılması ,
• arızaların önlenmesi – örneğin büyük endüstriyel tesislerde, hidroelektrik veya rüzgar enerjisi santrallerinde. Bu, belirli bir sistemdeki bileşenlerin aşınma ve yıpranmasını tahmin etmeyi mümkün kılan dijital ikizlerin (Dijital İkizler) kullanılmasıyla mümkün olmaktadır.

Özet

Yapay zeka ile işyeri ortamının uygun kombinasyonu, sürdürülebilir işin birçok yönünü etkileyebilir. Yapay zekanın performansını optimize etmekten, yani yeşil yapay zeka oluşturmaya, enerji yönetimini otomatikleştirmeye, tarımı optimize etmeye ve sürdürülebilir tedarik zincirleri oluşturmaya kadar. İkincisi, artan lojistik ihtiyaçları bağlamında iş verimliliği ve hesap verebilirlik açısından hayati önem taşıyor.

Yapay zekanın uygulanması, eğitim aşamasında enerji tüketimi ve yapay zeka modellerinin devam eden çalışması gibi ciddi zorlukları da beraberinde getiriyor. Ancak yapay zeka aynı zamanda bu sorunların çözülmesine ve operasyonunun çevresel etkisinin azaltılmasına da yardımcı oluyor. Dolayısıyla yeşil yapay zeka çözümlerine ve iklim değişikliği analizinden biyolojik çeşitliliğin korunmasına kadar benzeri görülmemiş bir ölçekte sürdürülebilir uygulamalara katılıma yer var.

İçeriğimizi beğendiyseniz Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok'taki meşgul arılar topluluğumuza katılın.

Yazarı: Robert Whitney

BT departmanlarına koçluk yapan JavaScript uzmanı ve eğitmeni. Ana hedefi, başkalarına kodlama sırasında etkili bir şekilde işbirliği yapmayı öğreterek ekip üretkenliğini üst düzeye çıkarmaktır.

Tüm gönderileri görüntüle

İş dünyasında yapay zeka:

1. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 1)
2. İş dünyasında yapay zekanın tehditleri ve fırsatları (bölüm 2)
3. İşletmelerdeki yapay zeka uygulamaları - genel bakış
4. Yapay zeka destekli metin sohbet robotları
5. İş NLP'sinin bugünü ve geleceği
6. Yapay zekanın iş karar vermedeki rolü
7. Sosyal medya paylaşımlarının planlanması. Yapay zeka nasıl yardımcı olabilir?
8. Otomatik sosyal medya gönderileri
9. Yapay zeka ile çalışan yeni hizmetler ve ürünler
10. İş fikrimin zayıf yönleri nelerdir? ChatGPT ile beyin fırtınası oturumu
11. ChatGPT'yi iş hayatında kullanma
12. Sentetik aktörler. En iyi 3 yapay zeka video oluşturucu
13. 3 kullanışlı AI grafik tasarım aracı. İş dünyasında üretken yapay zeka
14. Bugün denemeniz gereken 3 harika AI yazarı
15. Müzik yaratmada yapay zekanın gücünü keşfetmek
16. ChatGPT-4 ile yeni iş fırsatlarına yön vermek
17. Yönetici için yapay zeka araçları
18. Hayatınızı kolaylaştıracak 6 harika ChatGTP eklentisi
19. 3 grafik akışlı yapay zeka. Generatywna sztuczna akıllı telefon ve iş dünyası
20. McKinsey Global Institute'e göre yapay zekanın geleceği ne olacak?
21. İş dünyasında yapay zeka - Giriş
22. NLP nedir veya iş dünyasında doğal dil işleme
23. Otomatik belge işleme
24. Google Çeviri vs DeepL. İşletmeler için makine çevirisinin 5 uygulaması
25. Voicebot'ların işleyişi ve iş uygulamaları
26. Sanal asistan teknolojisi veya yapay zeka ile nasıl konuşulur?
27. İş Zekası Nedir?
28. Yapay zeka iş analistlerinin yerini alacak mı?
29. Yapay zeka BPM'ye nasıl yardımcı olabilir?
30. Yapay zeka ve sosyal medya – hakkımızda ne söylüyorlar?
31. İçerik yönetiminde yapay zeka
32. Bugünün ve yarının yaratıcı yapay zekası
33. Çok modlu yapay zeka ve iş dünyasındaki uygulamaları
34. Yeni etkileşimler. Yapay zeka, cihazları çalıştırma şeklimizi nasıl değiştiriyor?
35. Dijital bir şirkette RPA ve API'ler
36. Gelecekteki iş piyasası ve gelecek meslekler
37. Eğitim Teknolojisinde Yapay Zeka. Yapay zeka potansiyelini kullanan şirketlere 3 örnek
38. Yapay zeka ve çevre. Sürdürülebilir bir iş kurmanıza yardımcı olacak 3 yapay zeka çözümü