人工智慧與環境。 3 個人工智慧解決方案可協助您建立永續發展的業務 | 商業人工智慧#26

人工智慧 (AI) 不僅正在改變業務，而且正在改變自然環境。 前者需要一種負責任的（負責任的）方法，後者是一種可持續的方法。 畢竟，人工智慧的能力需要大量的能量。 因此，最大的挑戰之一是：如何建立可持續的業務，同時跟上人工智慧革命的步伐。

人工智慧也為實現環境目標開闢了新途徑，同時提高了企業效率。 您是否知道人工智慧的正確應用可以徹底改變您公司的能源管理，甚至有助於生物多樣性保護？

人工智慧和永續商業環境

人工智慧有助於建立永續發展的業務：

• 在概念階段——支持創建環境敏感的商業理念——例如，透過諮詢 ChatGPT 或 Anthropic 的 Claude，
• 在公司的成長階段——透過創建永續供應鏈，並幫助創建綠色人工智慧解決方案，
• 在最佳化階段—使用專用人工智慧模型透過軟體分析和調整現有解決方案。

讓我們看看直接有助於永續業務發展的具體解決方案。

利用人工智慧實現能源管理自動化

人工智慧可以自動監控和管理公司的能源消耗，並確定未來節省的領域。 例如，這是透過 Flex2X 來完成的，Flex2X 是由英國 Grid Edge 開發的系統。 該系統將從建築物中現有感測器（例如溫度或濕度感測器）獲得的數據與其他資料來源（例如天氣狀況）相結合，並使用人工智慧演算法對其進行分析，從而即時優化建築物的能源消耗。

來源：Flex2X

優化農業

環境人工智慧為農業和大規模農業開發創新解決方案的公司開闢了廣闊的創新領域，這需要低能源效率機器和大量人力的工作。

透過分析各種來源的數據，人工智慧可以幫助農業部門的公司在灌溉、施肥或植物疾病控制方面做出更好的決策。 然而，最具創新性的農業解決方案是那些結合了人工智慧和機器人技術的解決方案。 其中一個解決方案是Carbon Robotics開發的LaserWeeder，它可以透過準確區分植物種類在一小時內清除10萬株雜草。 它是第一個也是唯一一個商用雷射除草機器人。 它具有先進的技術：

• 深度學習人工智慧，
• 機器人技術,
• 雷射,
• Nvidia強大的顯示卡，
• 42個高解析度相機，實現精準影像識別，

LaserWeeder 有助於保護生物多樣性，因為它不需要噴灑危害生態系統和昆蟲的化學農藥，而是可以定點去除大面積農作物上的雜草。

資料來源：CarbonRobotics

人工智慧驅動的供應鏈

人工智慧可以幫助追蹤產品的來源，這是建立永續供應鏈的關鍵。 同時，高效的供應鏈物流可以透過人工智慧和自動化來實現。 例如，亞馬遜正在大力投資交通自動化技術，例如自動駕駛卡車和被稱為機器人計程車的 Zoox 計程車。

同時，TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus 可以即時優化公司的供應鏈。 該技術由塔塔諮詢服務公司開發，結合了人工智慧、機器學習和物聯網 (IoT)，提供可增強運輸時間、車輛有效負載和可用性管理的解決方案。

來源：物聯網全球獎

人工智慧與環境成本

人工智慧在商業中的主要環境成本是能源消耗。 雖然付費版 ChatGPT 和 BingChat 功能訓練 GPT-4 模型所需的確切能量尚未公開，但我們可以根據現有資訊進行一些估計。

GPT-4 是一個擁有超過 1750 億個參數的模型，已在超過 45 TB 的資料上進行了訓練。 訓練過程涉及資料分析和模型參數最佳化，需要大量的運算能力，導致能耗較高。

為了訓練 GPT-4，使用了強大的圖形處理單元 (GPU) 和張量處理單元 (TPU)，這些單元也因其高功耗而聞名。 操作本身所需的能量進一步增加了消耗。

綠色人工智慧

雖然開發人工智慧技術的環境成本很高，但人工智慧工具使創建更環保的解決方案成為可能。 這包括綠色人工智慧、需要更少能源和其他資源來運作的模型。

它是專注於開發節能人工智慧演算法的「綠色人工智慧」。 例如，新的壓縮方法可以將訓練人工智慧模型所需的資料量減少高達 90%，從而顯著降低能耗。 其中，正在投資開發更環保的綠色人工智慧模式的 OpenAI 正在研究這些問題。

人工智慧有很多優點。 綠色人工智慧使用更少的資源，因此可以被較小的公司使用，包括在發展中國家運營的公司。 這意味著使其使用民主化並允許更多人創建它。 此外，還有那些錢包不太富裕的人。

綠色人工智慧與所謂的「紅色人工智慧」形成鮮明對比，「紅色人工智慧」是指在不考慮其產生的環境成本的情況下提高營運效率的解決方案。 「紅色AI」取得了令人矚目的成果，但其環境足跡也很大。 而且隨著科技的飛躍，對環境的影響也不斷增加。

地球人工智慧

人工智慧和環境也是為了解決問題，例如：

• 分析與氣候危機相關的問題——借助人工智慧，可以開發複雜的模型來反映環境變化，並使用人類無法處理的大量數據來預測其後果。 一個很好的例子是阿貢國家實驗室與電信公司 AT&T 的合作，其中人工智慧被用來分析氣候模型，並結合包含 AT&T 電信網路資訊的資料庫來預測氣候變遷的影響，例如海平面上升、高強度風以及沿海和內陸洪水—可能會影響30 年後的運營，
• 生物多樣性保護——例如，Wildlife Insights工具是一個平台，它使用人工智能將陷阱攝影機數據轉換為有用的生物多樣性信息，將數據上傳到谷歌云，其中人工智能模型自動對圖像進行分類，以幫助監測和保護世界各地的野生動物。 Wildlife Insights 每小時可處理 360 萬張影像，辨識準確率為 80% 至 98.6%。
• 提高工廠、軌道運輸、公共運輸和城市照明等消耗大量能源的現有系統的效率，
• 預防故障－例如大型工廠、水力發電廠或風力發電廠。 這是透過使用數位孿生（Digital Twins）來實現的，它可以預測特定係統中組件的磨損。

概括

人工智慧與工作場所環境的適當結合可以影響永續業務的許多方面。 從優化人工智慧效能，即創建綠色人工智慧，到自動化能源管理、最佳化農業、創建永續供應鏈。 在物流需求不斷增長的背景下，後者對於業務效率和問責制變得至關重要。

人工智慧的應用也帶來了嚴峻的挑戰，例如訓練階段的能耗以及AI模型的持續運作。 然而，人工智慧也有助於解決這些問題，並減少其運作對環境的影響。 因此，從氣候變遷分析到生物多樣性保護，綠色人工智慧解決方案和參與前所未有規模的永續實踐都有空間。

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作者：羅伯特‧惠特尼

JavaScript 專家和 IT 部門的講師。 他的主要目標是透過教導其他人如何在編碼時有效合作來提高團隊生產力。

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