Artificiell intelligens och miljön. 3 AI-lösningar för att hjälpa dig bygga ett hållbart företag | AI i affärer #26

Artificiell intelligens sätter också nya vägar för att uppnå miljömål samtidigt som den bidrar till företags effektivitet. Visste du att rätt tillämpning av AI kan revolutionera ditt företags energihantering eller till och med bidra till bevarande av biologisk mångfald?

Artificiell intelligens och miljön för hållbart företagande

Artificiell intelligens hjälper till att bygga ett hållbart företag:

• I den konceptuella fasen – stödja skapandet av en miljömedveten affärsidé – genom till exempel konsultation med ChatGPT eller Claude från Anthropic,
• I företagets tillväxtfas – genom att skapa hållbara leveranskedjor och hjälpa till att skapa lösningar för grön AI,
• I optimeringsfasen – analysera och justera befintliga lösningar med programvara som använder dedikerade AI-modeller.

Låt oss titta på specifika lösningar som direkt bidrar till utvecklingen av hållbart företagande.

Automatisera energihantering med artificiell intelligens

AI kan automatiskt övervaka och hantera ett företags energiförbrukning, identifiera områden för framtida besparingar. Detta görs till exempel med Flex2X, ett system utvecklat av det brittiska företaget Grid Edge. Detta system kombinerar data som erhållits från befintliga sensorer i en byggnad, såsom temperatur- eller fuktighetssensorer, med andra datakällor, såsom väderförhållanden, och analyserar dem med artificiella intelligensalgoritmer som kan optimera en byggnads energiförbrukning i realtid.

Källa: Flex2X

Optimerat jordbruk

Artificiell intelligens inom miljön öppnar upp ett brett fält av innovation för både företag som utvecklar innovativa lösningar för jordbruk och storskaligt jordbruk, som kräver arbete av energineffektiva maskiner och mycket mänsklig ansträngning.

Genom att analysera data från en mängd olika källor kan AI hjälpa företag inom jordbrukssektorn att fatta bättre beslut om bevattning, gödsling eller växtsjukdomskontroll. De mest innovativa jordbrukslösningarna är dock de som kombinerar artificiell intelligens och robotik. En sådan lösning är LaserWeeder, utvecklad av Carbon Robotics, som kan ta bort 100 000 ogräs på en timme genom att noggrant särskilja mellan växtarter. Det är den första och enda kommersiellt tillgängliga laserogräsborttagningsroboten. Den har avancerad teknik:

• djuplärande AI,
• robotik,
• lasrar,
• Nvidias kraftfulla grafikkort,
• 42 högupplösta kameror för precis bildigenkänning,

LaserWeeder hjälper till att ta hand om biologisk mångfald eftersom den istället för att spruta kemiska bekämpningsmedel som skadar ekosystemet och insekter, kan spotta bort ogräs även från stora områden av grödor.

Källa: CarbonRobotics

AI-drivna leveranskedjor

AI kan hjälpa till att spåra ursprunget av produkter, vilket är nyckeln till att bygga hållbara leveranskedjor. Effektiv logistik i leveranskedjan kan å sin sida uppnås genom artificiell intelligens och automatisering. Till exempel investerar Amazon kraftigt i transportautomatiseringsteknologier, såsom autonoma lastbilar och Zoox-cabb som kallas robo-taxis.

Under tiden kan TCS Logistics Optimiser/ TCS Crystallus optimera ett företags leveranskedjor i realtid. Utvecklad av Tata Consultancy Services, kombinerar denna teknik AI, maskininlärning och Internet of Things (IoT) för att leverera lösningar som förbättrar hanteringen av transporttid, fordonslast och tillgänglighet.

Källa: IoT Global Awards

Artificiell intelligens och miljökostnader

Den största miljökostnaden för AI i företag är energiförbrukning. Även om den exakta energin som krävs för att träna GPT-4-modellen som den betalda versionen av ChatGPT och BingChat använder inte är offentligt tillgänglig, kan vi göra vissa uppskattningar baserat på den tillgängliga informationen.

GPT-4 är en modell med mer än 175 miljarder parametrar som har tränats på mer än 45 TB data. Träningsprocessen involverar dataanalys och optimering av modellparametrar, vilket kräver mycket datorkraft och leder till hög energiförbrukning.

För att träna GPT-4 användes kraftfulla grafiska processorer (GPU:er) och tensorprocessorer (TPU:er), som också är kända för sin intensiva energiförbrukning. Förbrukningen ökar ytterligare av den energi som krävs för själva driften.

Grön AI

Även om miljökostnaden för att utveckla AI-teknologier är hög, är det verktygen för artificiell intelligens som gör det möjligt att skapa grönare lösningar. Detta inkluderar Grön AI, modeller som kräver mindre energi och andra resurser för att fungera.

Det är “grön AI” som fokuserar på att utveckla algoritmer för artificiell intelligens som är energieffektiva. Till exempel kan nya komprimeringsmetoder minska mängden data som behövs för att träna AI-modeller med upp till 90 %, vilket avsevärt minskar energiförbrukningen. Bland andra arbetar OpenAI, som investerar i utvecklingen av grönare AI-modeller, med dem.

Artificiell intelligens har många fördelar. Grön AI använder färre resurser, så den kan användas av mindre företag, inklusive de som verkar i utvecklingsländer. Detta innebär att dess användning demokratiseras och att fler människor kan skapa den. Även de med mindre välbärgade plånböcker.

Grön AI kontrasteras med så kallad “röd AI” – det vill säga lösningar som ökar effektiviteten i verksamheten utan att ta hänsyn till de miljökostnader de genererar. “Röd AI” ger spektakulära resultat, men dess miljöpåverkan är stor. Och med teknikens språng växer den miljömässiga påverkan ständigt.

AI för jorden

Artificiell intelligens och miljön handlar också om att lösa problem, såsom:

• analysera frågor relaterade till klimatkrisen – tack vare AI är det möjligt att utveckla komplexa modeller som återspeglar miljöförändringar och förutsäga deras konsekvenser med hjälp av mängder av data som en människa aldrig skulle kunna bearbeta. Ett bra exempel är Argonne National Laboratorys arbete med telekommunikationsföretaget AT&T, där artificiell intelligens användes för att analysera en klimatmodell i samband med en databas som innehåller information om AT&T:s telekommunikationsnät för att förutsäga hur effekterna av klimatförändringar – såsom havsnivåhöjning, högintensiva vindar och översvämningar vid kuster och inlandsområden – skulle kunna påverka verksamheten om 30 år,
• bevarande av biologisk mångfald – till exempel är Wildlife Insights-verktyget en plattform som använder artificiell intelligens för att omvandla data från fällkameror till användbar information om biologisk mångfald, laddar upp data till Google Cloud, där AI-modeller automatiskt klassificerar bilder för att hjälpa till att övervaka och skydda vilda djur runt om i världen. Wildlife Insights kan bearbeta 3,6 miljoner bilder per timme, med en identifieringsnoggrannhet på 80 till 98,6 procent.
• Förbättra effektiviteten hos befintliga system som förbrukar stora mängder energi, såsom fabriker, järnvägstransport, kollektivtrafik och gatubelysning,
• förebygga fel – till exempel i stora industrianläggningar, vattenkraftverk eller vindkraftverk. Detta möjliggörs genom användning av digitala tvillingar (Digital Twins), som gör det möjligt att förutsäga slitage på komponenter i ett visst system.

Sammanfattning

En lämplig kombination av artificiell intelligens och miljön på arbetsplatsen kan påverka många aspekter av hållbart företagande. Från att optimera prestandan hos artificiell intelligens, det vill säga skapa grön AI, till att automatisera energihantering, optimera jordbruk och skapa hållbara leveranskedjor. Det senare, i kontexten av växande logistiska behov, blir avgörande för företags effektivitet och ansvarstagande.

Tillämpningen av artificiell intelligens medför också allvarliga utmaningar, såsom energiförbrukning under träningsfasen och den pågående driften av AI-modeller. Men artificiell intelligens hjälper också till att lösa dessa problem och minska den miljöpåverkan som dess drift medför. Så det finns utrymme för gröna AI-lösningar och engagemang i hållbara metoder i en aldrig tidigare skådad skala, från klimatförändringsanalys till bevarande av biologisk mångfald.

Om du gillar vårt innehåll, gå med i vår aktiva community av bin på Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.