Автор Мария Сану, помощник по маркетингу, Winnow

Актуальность искусственного интеллекта (ИИ) в современной деловой среде постоянно растет. Мы до сих пор не полностью осознаем потенциал ИИ, который революционизирует наш образ жизни, или то, как он может помочь нам в решении новых проблем. Например, может ли область технологий искусственного интеллекта привести нас к более устойчивому будущему? Множество форм ИИ, включая большие данные, глубокое обучение, компьютерное зрение и облачные вычисления, во многом зависят от использования энергии и тепла для своего функционирования, так что может ли ИИ нанести вред окружающей среде?

В этом блоге будут рассмотрены пять примеров того, как ИИ помогает компаниям стать более устойчивыми за счет снижения энергопотребления, предотвращения чрезмерного вылова рыбы и сокращения использования химикатов.

Машинное обучение помогает снизить потребление энергии в центрах обработки данных Google на 40%.

Как вы понимаете, Google зависит от своей технологической инфраструктуры. Компании требуется огромное количество центров обработки данных для всех своих операций, включая 63 000 запросов в Google в секунду. При отсутствии эффективного управления центры обработки данных потребляют огромное количество энергии. В прошлом году глобальные центры обработки данных использовали около 3% (примерно 416 тераватт) от общего объема электроэнергии, что почти на 40% больше, чем в Соединенном Королевстве.

Поскольку одним из крупнейших потребителей энергии в центре обработки данных является необходимое охлаждение, Google вместе с DeepMind разработала сверхэффективные серверы для охлаждения центров обработки данных.

Благодаря этому партнерству Google более эффективно охлаждает свои центры обработки данных за счет использования машинного обучения и искусственного интеллекта. Им удалось снизить потребление энергии на охлаждение на невероятные 40% за счет создания более эффективной структуры для понимания динамики центров обработки данных и оптимизации эффективности.

Система искусственного интеллекта предсказывает, как различные комбинации потенциальных действий повлияют на потребление энергии в будущем. Затем он определяет, какие действия позволят минимизировать потребление энергии при сохранении стандартов безопасности. Эти действия отправляются обратно в центр обработки данных, где действия проверяются локальной системой управления и затем реализуются.

Благодаря такому повышению эффективности и поставленной перед Google целью на 100% использовать возобновляемые источники энергии, это важный шаг в сокращении общих выбросов углерода в окружающую среду.

Повышенная прозрачность и осведомленность о чрезмерном вылове рыбы

ННН-промысел (незаконный, несообщаемый и нерегулируемый промысел) не только обходится мировой экономике до 23 миллиардов долларов в год, но и является неустойчивым, поскольку количество рыбных запасов во всем мире сокращается.

Платформа Global Fishing Watch возникла в результате сотрудничества Google, SkyTruth и Oceana. Платформа предназначена для демонстрации движения судов в океане в режиме реального времени. Oceana занимается защитой и восстановлением Мирового океана в глобальном масштабе, а SkyTruth - это некоммерческая организация по созданию цифровых карт. Этот союз искусственного интеллекта и спутниковых данных может повысить прозрачность и осведомленность о чрезмерном вылове рыбы.

Global Fishing Watch использует машинное обучение, чтобы обучить систему определять подозрительную активность судов в море. Он автоматически отображает подозрительные области на карте, выделяя горячие точки, требующие дальнейшего изучения.

Правительства также сотрудничают с Global Fishing Watch. Правительство Индонезии официально обнародовало данные своей системы мониторинга судов, и Перу взяло на себя аналогичное обязательство. Это важно, поскольку они являются двумя крупнейшими рыболовными странами в мире. Это знаменует начало новой эры в борьбе с ННН промыслом - отчасти благодаря использованию искусственного интеллекта для освещения проблемы чрезмерного вылова рыбы.

Искусственный интеллект сокращает количество химикатов, распыляемых на сельскохозяйственную продукцию, на 90%.

У ИИ есть потенциал для использования в сельскохозяйственном секторе для повышения производительности и эффективности, при этом он будет более экологически безопасным. Такие технологии, как машинное обучение, распознавание изображений и прогнозное моделирование, используются в сельском хозяйстве. Это шаг в правильном направлении - производить достаточно еды, чтобы прокормить растущее население.

AWhere предоставляет сельскохозяйственную информацию и аналитические данные для принятия решений по сельскому хозяйству в реальном времени во всем мире. Они используют спутниковые снимки, чтобы ежедневно собирать более 7 миллиардов точек данных по всему миру. Затем он использует машинное обучение для прогнозирования погоды, анализа урожая и помощи фермерам в увеличении урожайности и прибыли.

Plantix, мобильное приложение, которое использует распознавание изображений для обнаружения болезней растений, вредителей и недостатков почвы, влияющих на здоровье растений. Пользователь просто щелкает изображение растения и в мгновение ока получает информацию о виде растения и потенциальном заболевании. Это возможно благодаря использованию новейших технологий машинного обучения. С каждым изображением система становится более точной. Приложение также объединяет ученых, фермеров и экспертов по растениеводству друг с другом, обеспечивая обсуждение и обучение.

Все эти инструменты помогают фермерам получать более высокие урожаи, что, в свою очередь, приводит к тому, что меньше ресурсов используется для производства большего количества продуктов питания. Это очень важно, если мы надеемся прокормить наше растущее население в ближайшие годы.

ИИ полезен для управления утечкой воды

использует искусственный интеллект для обнаружения утечек, тем самым экономя воду и предотвращая повреждение коммерческих и правительственных зданий. Ущерб, причиненный водой из-за утечки, не только приводит к потере воды, но также может вызвать серьезный материальный ущерб.

В среднем, здания тратят от 25% до 30% потребляемой воды. Atlantis Casino Resort Spa в Рино, штат Невада, ежемесячно потребляет 6,5 миллионов галлонов воды. С момента начала работы в WINT в конце прошлого года директор предприятия Перри Сандерс недавно сообщил, что они уже сэкономили 36 000 долларов после инвестирования первоначальных 48 000 долларов. Он также сказал, что система была удивительно точной, обнаруживая скрытые утечки, которые персонал не мог найти.

Уменьшение пищевых отходов с помощью компьютерного зрения

Измерение пищевых отходов - давняя проблема для индустрии гостеприимства. Данные Winnow, собранные на кухнях по всему миру, показывают, что от 5% до 15% покупной еды в конечном итоге тратится впустую. В Winnow любовь к еде лежит в основе всего, что мы делаем. Winnow Vision - это наш новый инструмент, который позволит кухням автоматически отслеживать пищевые отходы. Он использует компьютерное зрение (разновидность искусственного интеллекта), чтобы помочь поварам легко определять отходы, сокращать расходы и экономить время.

Экологическое и социальное воздействие Winnow за счет сокращения пищевых отходов огромно, поскольку экономится один прием пищи каждую секунду. Эта экономия CO2 равна:

  • 10 000 домов отапливаются за год
  • Снят с дороги 17 000 автомобилей
  • Среднестатистический пассажирский автомобиль проезжает два миллиона миль
  • Потреблено 8 миллионов галлонов дизельного топлива

Компании, упомянутые в этом блоге, используют искусственный интеллект не только с целью повышения эффективности, но и для того, чтобы работать более устойчиво и поступать правильно с планетой. Эти примеры демонстрируют, что ИИ уже помогает нам бороться с изменением климата. Это мнение соответствует опросу, проведенному Intel более чем 200 руководителями, работающими в области экологической устойчивости. 74% респондентов согласны с тем, что ИИ поможет решить давние экологические проблемы.

Если мы хотим решить одну из самых больших проблем, с которыми мир сталкивается сегодня - изменение климата, - нам, возможно, придется заручиться помощью огромного потенциала ИИ. Мы все можем черпать вдохновение у этих дальновидных компаний, которые предпринимают шаги для обеспечения перспективного развития своего бизнеса и используют новые технологии для решения проблем.

Изначально размещено здесь

Первоначально опубликовано на https://digitalagenda.io.