Напряженность в борьбе с изменением климата с помощью ИИ

Изменение климата является одним из наиболее существенных проблем, с которыми сталкивается мир сегодня. Только логично, что люди используют одну из наиболее разрушительных технологий, ИИ, для борьбы с ним.

Исследователи, бизнес и правительства широко используют ИИ в борьбе с изменением климата. Однако, хотя это показало некоторые впечатляющие результаты, его экологические недостатки также стали более очевидными. Вот более близкий взгляд на преимущества и недостатки использования ИИ для решения проблемы изменения климата.

Преимущества борьбы с изменением климата с помощью ИИ

Мир инвестировал сотни миллионов долларов в ИИ, ориентированном на климат. Несмотря на то, что это относительно новая технология, она уже привела к значительным улучшениям, и ее потенциал еще больше расширяется. Вот некоторые из основных преимуществ ИИ в области устойчивости.

1. Создание точных прогнозов изменения климата

Эффективные усилия по устойчивому развитию требуют понимания окружающей среды и того, как она меняется. Исследовательские инструменты ИИ могут помочь в этом.

Исследователи используют ИИ для характеризации источников загрязнения, оценки воздействия загрязнителей, прогнозирования уровня токсичности и многое другое. Эта информация дает более глубокое представление об окружающей среде и о том, как она может измениться при различных факторах. Компании могут использовать эту информацию для принятия более экологически чистых решений, а правительства могут использовать ее для принятия более обоснованных законодательных решений.

Прогнозы ИИ могут показать, как инициативы по устойчивому развитию могут повлиять на окружающую среду. Глобальные агентства могут затем скорректировать свои цели при необходимости.

2. Раскрытие способов снижения углеродного следа

Аналогично, данные ИИ могут помочь людям снизить свой углеродный след. Некоторые источники выбросов очевидны, но может быть сложно понять полномасштабный характер выбросов компании, особенно когда учитываются косвенные источники. ИИ может раскрыть все аспекты этих элементов и предложить эффективные изменения.

Алгоритмы ИИ могут проанализировать все прямые и косвенные источники выбросов компании и каталогизировать их по размеру и потенциалу для изменения. Эти бизнесы могут затем принимать более обоснованные решения о снижении своего углеродного следа, например, электрифицируя свои флоты или используя возобновляемую энергию. Некоторые исследования предполагают, что использование ИИ таким образом может снизить выбросы на 5,3 гигатонны к 2030 году.

Меньшие улучшения также могут помочь. Например, некоторые логистические компании используют ИИ для оптимизации маршрутов своих грузовиков. В результате они проезжают меньшее расстояние, снижая выбросы, связанные с транспортировкой.

3. Оптимизация возобновляемой энергии

ИИ также может помочь максимально эффективно использовать возобновляемые источники энергии. Ветер и солнце не производят вредных выбросов, но они не генерируют энергию круглосуточно, и хранение энергии является сложным. Потребление энергии также увеличивается, и США потребляют в 13 раз больше электроэнергии в 2020 году, чем в 1950 году, что добавляет еще больше сложностей. ИИ может помочь.

ИИ-умные сети могут анализировать реальное производство энергии от возобновляемых источников и спрос от ближайших зданий. Они могут затем отправлять различные уровни электроэнергии в разные области, удовлетворяя разнообразные потребности в энергии при минимизации энергетических потерь. Таким образом, возобновляемые источники могут обеспечить более надежное энергоснабжение.

Интеллектуальные алгоритмы также могут проанализировать различные факторы, чтобы найти идеальные места для новых солнечных или ветровых ферм. Эти знания могут помочь обеспечить максимально возможное количество возобновляемой энергии с минимальной инфраструктурой, снижая затраты на материалы и разрушение среды обитания.

Недостатки использования ИИ для борьбы с изменением климата

Как полезен ИИ может быть в борьбе с изменением климата, он несет в себе некоторые проблемы. Вот наиболее значительные недостатки ИИ для окружающей среды.

1. Потребление энергии

Самым большим недостатком использования ИИ для защиты окружающей среды является его огромная потребность в энергии. Исследования показали, что обучение одной модели машинного обучения может привести к выбросу более 626 000 фунтов углеродных выбросов, что сопоставимо с выбросами за всю жизнь пяти автомобилей.

Выполнение расчетов, которые используются в алгоритмах ИИ, требует обширной вычислительной инфраструктуры. Эти компьютеры потребляют много энергии, и большая часть электроэнергии сегодня генерируется из ископаемого топлива. В результате более интенсивное использование ИИ часто приводит к увеличению вредных выбросов.

Переход на возобновляемую энергию помог бы решить эту проблему, но это займет время. Некоторые эксперты боятся, что растущее использование ИИ создаст больше спроса на ископаемое топливо, что будет противоречить любым положительным изменениям, которые оно принесет.

2. Зависимость от редкоземельных металлов

Центры обработки данных, которые поддерживают процессы ИИ, также способствуют экологически разрушительной добыче полезных ископаемых. Компьютерное оборудование требует редкоземельных металлов, и их добыча наносит вред окружающей среде.

Каждая тонна добытых редкоземельных металлов также производит 12 000 кубических метров отходов газа, 75 кубических метров сточных вод и одну тонну радиоактивных материалов. Эти отходы, особенно радиоактивные остатки, могут проникать в окружающую экосистему и угрожать дикой природе и источникам воды. Оборудование для добычи обычно также полагается на двигатели, вырабатывающие выбросы.

Мир должен решить проблему добычи редкоземельных металлов, если ИИ будет действительно экологически чистым. Это означает либо поиск альтернативных материалов, либо разработку более устойчивых процессов.

ИИ имеет сложные отношения с окружающей средой

ИИ может быть одним из лучших инструментов человечества в борьбе с изменением климата, но он также несет в себе значительный след. Исследователи и организации должны решить эту сложную проблему, чтобы максимально эффективно использовать эту технологию. ИИ может привести мир к более устойчивому будущему, но только если что-то изменится в его потребности в энергии и ресурсах.