Mesterséges intelligencia és a környezet. 3 AI megoldás, hogy segítsen fenntartható üzletet építeni | AI az üzletben #26

A mesterséges intelligencia új utakat is kijelöl a környezeti célok eléréséhez, miközben hozzájárul a vállalkozások hatékonyságához. Tudta, hogy a mesterséges intelligencia megfelelő alkalmazása forradalmasíthatja cége energia menedzsmentjét, vagy akár hozzájárulhat a biodiverzitás megőrzéséhez?

Mesterséges intelligencia és a környezet a fenntartható üzletért

A mesterséges intelligencia segít fenntartható üzletet építeni:

• A koncepcionális fázisban – környezettudatos üzleti ötlet létrehozásának támogatása – például a ChatGPT vagy az Anthropic Claude konzultációján keresztül,
• A cég növekedési fázisában – fenntartható ellátási láncok létrehozásával és zöld mesterséges intelligencia megoldások kidolgozásának segítésével,
• Az optimalizálási fázisban – meglévő megoldások elemzésével és kiigazításával dedikált mesterséges intelligencia modellek segítségével.

Nézzük meg azokat a konkrét megoldásokat, amelyek közvetlenül hozzájárulnak a fenntartható üzlet fejlődéséhez.

Automatizált energia menedzsment mesterséges intelligenciával

A mesterséges intelligencia automatikusan figyelheti és kezelheti egy cég energiafogyasztását, azonosítva a jövőbeli megtakarítási lehetőségeket. Ezt például a Flex2X rendszerrel végzik, amelyet az Egyesült Királyságban található Grid Edge fejlesztett ki. Ez a rendszer a meglévő érzékelőkből, például hőmérséklet- vagy páratartalom-érzékelőkből származó adatokat kombinál más adatforrásokkal, például az időjárási viszonyokkal, és mesterséges intelligencia algoritmusokkal elemzi azokat, amelyek valós időben optimalizálhatják egy épület energiafogyasztását.

Forrás: Flex2X

Optimalizált mezőgazdaság

A mesterséges intelligencia a környezetben széles innovációs teret nyit mindazok számára, akik innovatív megoldásokat fejlesztenek a mezőgazdaság és a nagyszabású mezőgazdaság számára, amelyek energiahatékony gépek munkáját és sok emberi erőfeszítést igényelnek.

Az adatok különböző forrásokból történő elemzésével a mesterséges intelligencia segíthet a mezőgazdasági szektor cégeinek jobb döntéseket hozni az öntözés, a trágyázás vagy a növényi betegség ellenőrzése terén. Azonban a leginnovatívabb mezőgazdasági megoldások azok, amelyek a mesterséges intelligenciát és a robotikát kombinálják. Az egyik ilyen megoldás a LaserWeeder, amelyet a Carbon Robotics fejlesztett ki, és amely óránként 100 000 gyomot képes eltávolítani a növényfajok pontos megkülönböztetésével. Ez az első és egyetlen kereskedelmi forgalomban kapható lézeres gyomeltávolító robot. Fejlett technológiával rendelkezik:

• mélytanuló mesterséges intelligencia,
• robotika,
• lézerek,
• Nvidia erőteljes grafikus kártyák,
• 42 nagy felbontású kamera a pontos képfelismeréshez,

A LaserWeeder segít megőrizni a biodiverzitást, mert a vegyi növényvédő szerek permetezése helyett, amelyek károsak az ökoszisztémára és a rovarokra, képes a gyomokat célzottan eltávolítani még nagy területekről is.

Forrás: CarbonRobotics

Mesterséges intelligencia által vezérelt ellátási láncok

A mesterséges intelligencia segíthet a termékek eredetének nyomon követésében, ami kulcsfontosságú a fenntartható ellátási láncok kiépítéséhez. A hatékony ellátási lánc logisztika pedig mesterséges intelligencia és automatizálás révén valósítható meg. Például az Amazon jelentős összegeket fektet a szállítási automatizálási technológiákba, mint például az autonóm teherautók és a Zoox nevű robo-taxi kabinok.

Közben a TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus valós időben optimalizálhatja egy cég ellátási láncait. A Tata Consultancy Services által kifejlesztett technológia a mesterséges intelligenciát, a gépi tanulást és az Internet of Things (IoT) kombinálja, hogy olyan megoldásokat nyújtson, amelyek javítják a szállítási idő, a jármű terhelhetősége és elérhetősége kezelését.

Forrás: IoT Global Awards

Mesterséges intelligencia és a környezeti költségek

A mesterséges intelligencia fő környezeti költsége az energiafogyasztás. Míg a ChatGPT és a BingChat fizetős verzióját képviselő GPT-4 modell betanításához szükséges pontos energia nem nyilvános, néhány becslést tehetünk a rendelkezésre álló információk alapján.

A GPT-4 egy több mint 175 milliárd paraméterből álló modell, amelyet több mint 45 TB adat alapján képeztek ki. A betanítási folyamat magában foglalja az adatelemzést és a modellparaméterek optimalizálását, ami sok számítási teljesítményt igényel, és magas energiafogyasztáshoz vezet.

A GPT-4 betanításához erőteljes grafikus feldolgozó egységeket (GPU-k) és tenzorfeldolgozó egységeket (TPU-kat) használtak, amelyek szintén intenzív energiafogyasztásukról ismertek. A fogyasztást tovább növeli az üzemeltetéshez szükséges energia.

Zöld mesterséges intelligencia

Bár a mesterséges intelligencia technológiák fejlesztésének környezeti költsége magas, a mesterséges intelligencia eszközök teszik lehetővé a zöldebb megoldások létrehozását. Ez magában foglalja a Zöld mesterséges intelligenciát, olyan modelleket, amelyek kevesebb energiát és egyéb erőforrásokat igényelnek a működéshez.

A “zöld mesterséges intelligencia” az energiahatékony mesterséges intelligencia algoritmusok fejlesztésére összpontosít. Például az új tömörítési módszerek akár 90%-kal csökkenthetik a mesterséges intelligencia modellek betanításához szükséges adatok mennyiségét, jelentősen csökkentve az energiafogyasztást. Többek között az OpenAI, amely a zöldebb zöld mesterséges intelligencia modellek fejlesztésébe fektet be, dolgozik ezeken.

A mesterséges intelligenciának számos előnye van. A zöld mesterséges intelligencia kevesebb erőforrást használ, így kisebb cégek, köztük fejlődő országokban működő cégek is használhatják. Ez a használat demokratizálását jelenti, lehetővé téve, hogy több ember hozzon létre mesterséges intelligenciát. Emellett azok számára is elérhető, akiknek kevesebb pénzük van.

A zöld mesterséges intelligencia ellentétben áll a úgynevezett “vörös mesterséges intelligenciával” – azaz olyan megoldásokkal, amelyek növelik a működés hatékonyságát anélkül, hogy figyelembe vennék a generált környezeti költségeket. A “vörös mesterséges intelligencia” látványos eredményeket generál, de környezeti lábnyoma nagy. A technológiai ugrással a környezeti hatás folyamatosan növekszik.

Mesterséges intelligencia a Földért

A mesterséges intelligencia és a környezet szintén problémák megoldásáról szól, mint például:

• a klímaválsággal kapcsolatos problémák elemzése – a mesterséges intelligencia segítségével lehetséges összetett modellek kidolgozása, amelyek tükrözik a környezeti változásokat és előrejelzik azok következményeit olyan adatok felhasználásával, amelyeket egy ember soha nem tudna feldolgozni. Nagyszerű példa az Argonne National Laboratory munkája az AT&T telekommunikációs céggel, ahol a mesterséges intelligenciát használták egy klímamodel elemzésére az AT&T telekommunikációs hálózatáról szóló adatbázissal együtt, hogy előre jelezzék, hogyan befolyásolhatják a klímaváltozás hatásai – mint például a tengerszint-emelkedés, a nagy intenzitású szelek és a part menti és belső áradások – a működést 30 év múlva,
• biodiverzitás megőrzése – például a Wildlife Insights eszköz egy platform, amely mesterséges intelligenciát használ a csapdás kamerák adatait hasznos biodiverzitási információkká alakítja, feltölti az adatokat a Google Cloudba, ahol a mesterséges intelligencia modellek automatikusan osztályozzák a képeket, hogy segítsenek a világ vadon élő állatainak nyomon követésében és védelmében. A Wildlife Insights óránként 3,6 millió képet képes feldolgozni, 80-98,6% azonosítási pontossággal.
• A nagy energiafogyasztású meglévő rendszerek hatékonyságának javítása, mint például gyárak, vasúti közlekedés, tömegközlekedés és városi világítás,
• megelőző karbantartás – például nagy ipari üzemekben, vízerőművekben vagy szélerőművekben. Ezt a digitális ikrek (Digital Twins) használatával teszik lehetővé, amelyek lehetővé teszik a komponensek kopásának előrejelzését egy adott rendszerben.

Összefoglalás

A mesterséges intelligencia és a környezet megfelelő kombinációja számos aspektusra hatással lehet a fenntartható üzlet szempontjából. A mesterséges intelligencia teljesítményének optimalizálásától, azaz a zöld mesterséges intelligencia létrehozásától kezdve az energia menedzsment automatizálásán, a mezőgazdaság optimalizálásán és a fenntartható ellátási láncok létrehozásán át. Az utóbbi, a növekvő logisztikai igények kontextusában, kulcsfontosságúvá válik az üzleti hatékonyság és elszámoltathatóság szempontjából.

A mesterséges intelligencia alkalmazása komoly kihívásokat is jelent, mint például az energiafogyasztás a betanítási fázisban és a mesterséges intelligencia modellek folyamatos működése során. Azonban a mesterséges intelligencia segít ezen problémák megoldásában és működésének környezeti hatásának csökkentésében. Tehát van hely a zöld mesterséges intelligencia megoldásoknak és a fenntartható gyakorlatok iránti elkötelezettségnek egy eddig példa nélküli skálán, a klímaváltozás elemzésétől a biodiverzitás megőrzéséig.

Ha tetszik a tartalmunk, csatlakozzon aktív méheink közösségéhez a Facebookon, Twitteren, LinkedInen, Instagramon, YouTube-on, Pinteresten, TikTokon.