人工智能与环境。 3 个人工智能解决方案可帮助您建立可持续发展的业务 | 商业人工智能#26

人工智能 (AI) 不仅正在改变业务，而且正在改变自然环境。 前者需要一种负责任的（负责任的）方法，后者是一种可持续的方法。 毕竟，人工智能的能力需要大量的能量。 因此，最大的挑战之一是：如何建立可持续的业务，同时跟上人工智能革命的步伐。

人工智能还为实现环境目标开辟了新途径，同时提高了企业效率。 您是否知道人工智能的正确应用可以彻底改变您公司的能源管理，甚至有助于生物多样性保护？

人工智能和可持续商业环境

人工智能有助于建立可持续发展的业务：

• 在概念阶段——支持创建环境敏感的商业理念——例如，通过咨询 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude，
• 在公司的成长阶段——通过创建可持续供应链，并帮助创建绿色人工智能解决方案，
• 在优化阶段——使用专用人工智能模型通过软件分析和调整现有解决方案。

让我们看看直接有助于可持续业务发展的具体解决方案。

利用人工智能实现能源管理自动化

人工智能可以自动监控和管理公司的能源消耗，确定未来节省的领域。 例如，这是通过 Flex2X 来完成的，Flex2X 是由英国 Grid Edge 开发的系统。 该系统将从建筑物中现有传感器（例如温度或湿度传感器）获得的数据与其他数据源（例如天气状况）相结合，并使用人工智能算法对其进行分析，从而实时优化建筑物的能源消耗。

来源：Flex2X

优化农业

环境人工智能为农业和大规模农业开发创新解决方案的公司开辟了广阔的创新领域，这需要低能效机器和大量人力的工作。

通过分析各种来源的数据，人工智能可以帮助农业部门的公司在灌溉、施肥或植物病害控制方面做出更好的决策。 然而，最具创新性的农业解决方案是那些结合了人工智能和机器人技术的解决方案。 其中一个解决方案是Carbon Robotics开发的LaserWeeder，它可以通过准确区分植物种类在一小时内清除10万株杂草。 它是第一个也是唯一一个商用激光除草机器人。 它具有先进的技术：

• 深度学习人工智能，
• 机器人技术,
• 激光，
• Nvidia强大的显卡，
• 42个高分辨率摄像头，实现精准图像识别，

LaserWeeder 有助于保护生物多样性，因为它不需要喷洒危害生态系统和昆虫的化学农药，而是可以定点去除大面积农作物上的杂草。

资料来源：CarbonRobotics

人工智能驱动的供应链

人工智能可以帮助追踪产品的来源，这是建立可持续供应链的关键。 同时，高效的供应链物流可以通过人工智能和自动化来实现。 例如，亚马逊正在大力投资交通自动化技术，例如自动驾驶卡车和被称为机器人出租车的 Zoox 出租车。

同时，TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus 可以实时优化公司的供应链。 该技术由塔塔咨询服务公司开发，结合​​了人工智能、机器学习和物联网 (IoT)，提供可增强运输时间、车辆有效负载和可用性管理的解决方案。

来源：物联网全球奖

人工智能与环境成本

人工智能在商业中的主要环境成本是能源消耗。 虽然付费版 ChatGPT 和 BingChat 功能训练 GPT-4 模型所需的确切能量尚未公开，但我们可以根据现有信息进行一些估计。

GPT-4 是一个拥有超过 1750 亿个参数的模型，已在超过 45 TB 的数据上进行了训练。 训练过程涉及数据分析和模型参数优化，需要大量的计算能力，导致能耗较高。

为了训练 GPT-4，使用了强大的图形处理单元 (GPU) 和张量处理单元 (TPU)，这些单元也因其高功耗而闻名。 操作本身所需的能量进一步增加了消耗。

绿色人工智能

虽然开发人工智能技术的环境成本很高，但人工智能工具使创建更环保的解决方案成为可能。 这包括绿色人工智能、需要更少能源和其他资源来运行的模型。

它是专注于开发节能人工智能算法的“绿色人工智能”。 例如，新的压缩方法可以将训练人工智能模型所需的数据量减少高达 90%，从而显着降低能耗。 其中，正在投资开发更环保的绿色人工智能模型的 OpenAI 正在研究这些问题。

人工智能有很多优点。 绿色人工智能使用更少的资源，因此可以被较小的公司使用，包括在发展中国家运营的公司。 这意味着使其使用民主化并允许更多人创建它。 此外，还有那些钱包不太富裕的人。

绿色人工智能与所谓的“红色人工智能”形成鲜明对比，“红色人工智能”是指在不考虑其产生的环境成本的情况下提高运营效率的解决方案。 “红色AI”取得了令人瞩目的成果，但其环境足迹也很大。 而且随着技术的飞跃，对环境的影响也在不断加大。

地球人工智能

人工智能和环境也是为了解决问题，例如：

• 分析与气候危机相关的问题——借助人工智能，可以开发复杂的模型来反映环境变化，并使用人类无法处理的大量数据来预测其后果。 一个很好的例子是阿贡国家实验室与电信公司 AT&T 的合作，其中人工智能被用来分析气候模型，并结合包含 AT&T 电信网络信息的数据库来预测气候变化的影响，例如海平面上升、高强度风以及沿海和内陆洪水——可能会影响 30 年后的运营，
• 生物多样性保护——例如，Wildlife Insights工具是一个平台，它使用人工智能将陷阱摄像机数据转换为有用的生物多样性信息，将数据上传到谷歌云，其中人工智能模型自动对图像进行分类，以帮助监测和保护世界各地的野生动物。 Wildlife Insights 每小时可处理 360 万张图像，识别准确率为 80% 至 98.6%。
• 提高工厂、轨道交通、公共交通和城市照明等消耗大量能源的现有系统的效率，
• 预防故障——例如大型工厂、水力发电厂或风力发电厂。 这是通过使用数字孪生（Digital Twins）来实现的，它可以预测特定系统中组件的磨损。

概括

人工智能与工作场所环境的适当结合可以影响可持续业务的许多方面。 从优化人工智能性能，即创建绿色人工智能，到自动化能源管理、优化农业、创建可持续供应链。 在物流需求不断增长的背景下，后者对于业务效率和问责制变得至关重要。

人工智能的应用也带来了严峻的挑战，例如训练阶段的能耗以及AI模型的持续运行。 然而，人工智能也有助于解决这些问题，并减少其运行对环境的影响。 因此，从气候变化分析到生物多样性保护，绿色人工智能解决方案和参与前所未有规模的可持续实践都有空间。

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作者：罗伯特·惠特尼

JavaScript 专家和 IT 部门的讲师。 他的主要目标是通过教其他人如何在编码时有效合作来提高团队生产力。

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