Umělá inteligence a životní prostředí. 3 řešení AI, která vám pomohou vybudovat udržitelné podnikání | AI v podnikání #26

Umělá inteligence také nastavuje nové cesty k dosažení environmentálních cílů a zároveň přispívá k efektivitě podniků. Věděli jste, že správná aplikace AI může revolučně změnit energetické řízení vaší společnosti nebo dokonce přispět k ochraně biodiverzity?

Umělá inteligence a životní prostředí pro udržitelné podnikání

Umělá inteligence pomáhá budovat udržitelné podnikání:

• V konceptuální fázi – podpora vytváření ekologicky citlivého podnikatelského nápadu – například prostřednictvím konzultace s ChatGPT nebo Claudem od Anthropic,
• Ve fázi růstu společnosti – vytvářením udržitelných dodavatelských řetězců a pomocí při vytváření řešení pro zelenou AI,
• Ve fázi optimalizace – analýzou a úpravou stávajících řešení pomocí softwaru s využitím specializovaných AI modelů.

Pojďme se podívat na konkrétní řešení, která přímo přispívají k rozvoji udržitelného podnikání.

Automatizace energetického managementu s umělou inteligencí

AI může automaticky monitorovat a řídit spotřebu energie společnosti, identifikovat oblasti pro budoucí úspory. To se provádí například pomocí Flex2X, systému vyvinutého britskou společností Grid Edge. Tento systém kombinuje data získaná z existujících senzorů v budově, jako jsou senzory teploty nebo vlhkosti, s dalšími zdroji dat, jako jsou meteorologické podmínky, a analyzuje je pomocí algoritmů umělé inteligence, které mohou optimalizovat spotřebu energie budovy v reálném čase.

Zdroj: Flex2X

Optimalizované zemědělství

Umělá inteligence v životním prostředí otevírá široké pole inovací jak pro společnosti vyvíjející inovativní řešení pro zemědělství, tak pro velkoplošné farmy, které vyžadují práci energeticky neefektivních strojů a mnoho lidského úsilí.

Analýzou dat z různých zdrojů může AI pomoci společnostem v zemědělském sektoru činit lepší rozhodnutí o zavlažování, hnojení nebo kontrole rostlinných chorob. Nejvíce inovativní zemědělská řešení jsou ta, která kombinují umělou inteligenci a robotiku. Jedním z takových řešení je LaserWeeder, vyvinutý společností Carbon Robotics, který dokáže odstranit 100 000 plevelů za hodinu tím, že přesně rozlišuje mezi druhy rostlin. Je to první a jediný komerčně dostupný robot na odstraňování plevele pomocí laseru. Disponuje pokročilou technologií:

• hluboké učení AI,
• robotika,
• lasery,
• výkonné grafické karty Nvidia,
• 42 kamer s vysokým rozlišením pro přesné rozpoznávání obrazu,

LaserWeeder pomáhá pečovat o biodiverzitu, protože místo postřiku chemickými pesticidy, které škodí ekosystému a hmyzu, dokáže plevel odstraňovat i z velkých ploch plodin.

Zdroj: CarbonRobotics

Dodavatelské řetězce řízené AI

AI může pomoci sledovat původ produktů, což je klíčové pro budování udržitelných dodavatelských řetězců. Efektivní logistika dodavatelského řetězce může být mezitím dosažena prostřednictvím umělé inteligence a automatizace. Například Amazon intenzivně investuje do technologií automatizace dopravy, jako jsou autonomní nákladní automobily a taxíky Zoox nazývané robo-taxi.

Mezitím TCS Logistics Optimiser/ TCS Crystallus může optimalizovat dodavatelské řetězce společnosti v reálném čase. Tato technologie, vyvinutá společností Tata Consultancy Services, kombinuje AI, strojové učení a Internet věcí (IoT) k poskytování řešení, která zlepšují řízení času dopravy, nákladu vozidel a dostupnosti.

Zdroj: IoT Global Awards

Náklady umělé inteligence a životního prostředí

Hlavním environmentálním nákladem AI v podnikání je spotřeba energie. Zatímco přesné množství energie potřebné k trénování modelu GPT-4, který obsahuje placená verze ChatGPT a BingChat, není veřejně dostupné, můžeme provést některé odhady na základě dostupných informací.

GPT-4 je model s více než 175 miliardami parametrů, které byly trénovány na více než 45 TB dat. Proces trénování zahrnuje analýzu dat a optimalizaci parametrů modelu, což vyžaduje velké výpočetní kapacity a vede k vysoké spotřebě energie.

Pro trénink GPT-4 byly použity výkonné grafické procesory (GPU) a jednotky pro zpracování tenzorů (TPU), které jsou také známé svou intenzivní spotřebou energie. Spotřeba je dále zvyšována energií potřebnou pro samotný provoz.

Zelená AI

I když jsou environmentální náklady na vývoj AI technologií vysoké, jsou to nástroje umělé inteligence, které umožňují vytvářet ekologičtější řešení. To zahrnuje Zelenou AI, modely, které vyžadují méně energie a dalších zdrojů pro provoz.

Je to “zelená AI”, která se zaměřuje na vývoj algoritmů umělé inteligence, které jsou energeticky efektivní. Například nové metody komprese mohou snížit množství dat potřebných k trénování AI modelů až o 90 %, což výrazně snižuje spotřebu energie. Mezi jinými na nich pracuje OpenAI, která investuje do vývoje ekologičtějších zelených AI modelů.

Umělá inteligence má mnoho výhod. Zelená AI využívá méně zdrojů, takže ji mohou používat menší společnosti, včetně těch, které působí v rozvojových zemích. To znamená demokratizaci jejího použití a umožnění více lidem ji vytvářet. Také těm, kteří mají méně dobře naplněné peněženky.

Zelená AI je v kontrastu s takzvanou “červenou AI” – tedy řešeními, která zvyšují efektivitu operací, aniž by se dívala na environmentální náklady, které generují. “Červená AI” generuje spektakulární výsledky, ale její ekologická stopa je velká. A s pokrokem v technologii se environmentální dopad neustále zvyšuje.

AI pro Zemi

Umělá inteligence a životní prostředí se také týká řešení problémů, jako jsou:

• analýza problémů souvisejících s klimatickou krizí – díky AI je možné vyvinout složité modely, které odrážejí environmentální změny a předpovídají jejich důsledky pomocí množství dat, která by člověk nikdy nemohl zpracovat. Skvělým příkladem je práce Argonne National Laboratory s telekomunikační společností AT&T, kde byla umělá inteligence použita k analýze klimatického modelu ve spojení s databází obsahující informace o telekomunikační síti AT&T, aby se předpovědělo, jak by mohly dopady změny klimatu – jako je zvyšování hladiny moře, silné větry a povodně na pobřeží a ve vnitrozemí – ovlivnit operace za 30 let,
• ochrana biodiverzity – například nástroj Wildlife Insights je platforma, která využívá umělou inteligenci k převodu dat z fotopastí na užitečné informace o biodiverzitě, nahrává data do Google Cloud, kde AI modely automaticky klasifikují obrázky, aby pomohly monitorovat a chránit divokou přírodu po celém světě. Wildlife Insights dokáže zpracovat 3,6 milionu obrázků za hodinu s přesností identifikace 80 až 98,6 procenta.
• zlepšení efektivity stávajících systémů, které spotřebovávají velké množství energie, jako jsou továrny, železniční doprava, veřejná doprava a osvětlení měst,
• prevence poruch – například ve velkých průmyslových závodech, vodních nebo větrných elektrárnách. To je možné díky použití digitálních dvojčat (Digital Twins), která umožňují předpovědět opotřebení komponentů v konkrétním systému.

Shrnutí

Správná kombinace umělé inteligence a životního prostředí na pracovišti může ovlivnit mnoho aspektů udržitelného podnikání. Od optimalizace výkonu umělé inteligence, tj. vytváření zelené AI, po automatizaci energetického managementu, optimalizaci zemědělství a vytváření udržitelných dodavatelských řetězců. To poslední se v kontextu rostoucích logistických potřeb stává klíčovým pro efektivitu a odpovědnost podnikání.

Aplikace umělé inteligence také přináší vážné výzvy, jako je spotřeba energie během fáze trénování a průběžného provozu AI modelů. Nicméně umělá inteligence také pomáhá řešit tyto problémy a snižovat environmentální dopad jejího provozu. Takže je prostor pro řešení zelené AI a zapojení do udržitelných praktik v bezprecedentním měřítku, od analýzy změny klimatu po ochranu biodiverzity.

Pokud se vám náš obsah líbí, připojte se k naší komunitě pracovních včel na Facebooku, Twitteru, LinkedInu, Instagramu, YouTube, Pinterestu, TikToku.