Tekoäly ja ympäristö. 3 tekoälyratkaisua, jotka auttavat sinua rakentamaan kestävää liiketoimintaa | Tekoäly liiketoiminnassa #26

Keinoäly luo myös uusia polkuja ympäristötavoitteiden saavuttamiseksi samalla kun se edistää liiketoiminnan tehokkuutta. Tiesitkö, että oikeanlaisen keinoälyn soveltaminen voi mullistaa yrityksesi energianhallinnan tai jopa edistää biodiversiteetin suojelua?

Keinoäly ja ympäristö kestävän liiketoiminnan puolesta

Keinoäly auttaa rakentamaan kestävää liiketoimintaa:

• Käsitteellisessä vaiheessa – tukemalla ympäristötietoisen liiketoimintaidean luomista, esimerkiksi konsultoimalla ChatGPT:tä tai Claudea Anthropicilta,
• Yrityksen kasvuvaiheessa – luomalla kestäviä toimitusketjuja ja auttamalla vihreän keinoälyn ratkaisujen kehittämisessä,
• Optimointivaiheessa – analysoimalla ja säätämällä olemassa olevia ratkaisuja ohjelmistolla, joka käyttää erityisiä keinoälymalleja.

Tarkastellaan erityisiä ratkaisuja, jotka vaikuttavat suoraan kestävän liiketoiminnan kehittämiseen.

Automatisoi energianhallinta keinoälyn avulla

Keinoäly voi automaattisesti valvoa ja hallita yrityksen energiankulutusta, tunnistaen tulevaisuuden säästökohteet. Tämä tapahtuu esimerkiksi Flex2X:n avulla, järjestelmän, joka on kehitetty Isossa-Britanniassa Grid Edgen toimesta. Tämä järjestelmä yhdistää rakennuksessa olevista sensoreista, kuten lämpötila- tai kosteusantureista, saatuja tietoja muihin tietolähteisiin, kuten sääolosuhteisiin, ja analysoi niitä keinoälyalgoritmien avulla, jotka voivat optimoida rakennuksen energiankulutusta reaaliajassa.

Lähde: Flex2X

Optimoitu maatalous

Keinoäly ympäristössä avaa laajan innovaatiokentän sekä yrityksille, jotka kehittävät innovatiivisia ratkaisuja maataloudelle, että suurille tiloille, jotka vaativat energiatehokkuudeltaan heikkojen koneiden työtä ja paljon ihmistyötä.

Analysoimalla tietoja eri lähteistä, keinoäly voi auttaa maataloussektorin yrityksiä tekemään parempia päätöksiä kastelusta, lannoituksesta tai kasvitautien torjunnasta. Kuitenkin innovatiivisimmat maatalousratkaisut ovat niitä, jotka yhdistävät keinoälyn ja robotiikan. Yksi tällainen ratkaisu on LaserWeeder, jonka on kehittänyt Carbon Robotics, ja joka voi poistaa 100 000 rikkaruohoa tunnissa erottamalla tarkasti kasvilajit. Se on ensimmäinen ja ainoa kaupallisesti saatavilla oleva laserpohjainen rikkaruohojen poistorobotti. Siinä on edistynyttä teknologiaa:

• syväoppimisen keinoäly,
• robotikka,
• laserit,
• Nvidian tehokkaat grafiikkakortit,
• 42 korkearesoluutioista kameraa tarkkaa kuvantunnistusta varten,

LaserWeeder auttaa huolehtimaan biodiversiteetistä, koska se voi poistaa rikkaruohoja jopa suurilta viljelyalueilta ilman kemiallisten torjunta-aineiden ruiskuttamista, jotka vahingoittavat ekosysteemiä ja hyönteisiä.

Lähde: CarbonRobotics

Keinoälypohjaiset toimitusketjut

Keinoäly voi auttaa jäljittämään tuotteiden alkuperää, mikä on avain kestävien toimitusketjujen rakentamisessa. Tehokkaat toimitusketjun logistiikat voidaan saavuttaa keinoälyn ja automaation avulla. Esimerkiksi Amazon investoi voimakkaasti kuljetusautomaatio teknologioihin, kuten autonomisiin kuorma-autoihin ja Zoox-takseihin, joita kutsutaan robottitakseiksi.

Samaan aikaan TCS Logistics Optimiser/TCS Crystallus voi optimoida yrityksen toimitusketjuja reaaliajassa. Tata Consultancy Servicesin kehittämä teknologia yhdistää keinoälyn, koneoppimisen ja esineiden internetin (IoT) tarjotakseen ratkaisuja, jotka parantavat kuljetusaikojen, ajoneuvon kuormituksen ja saatavuuden hallintaa.

Lähde: IoT Global Awards

Keinoälyn ja ympäristön kustannukset

Keinoälyn pääasiallinen ympäristökustannus liiketoiminnassa on energiankulutus. Vaikka tarkkaa energiaa, jota tarvitaan GPT-4-mallin kouluttamiseen, jota ChatGPT:n ja BingChatin maksullinen versio käyttää, ei ole julkisesti saatavilla, voimme tehdä joitakin arvioita saatavilla olevan tiedon perusteella.

GPT-4 on malli, jossa on yli 175 miljardia parametria, ja se on koulutettu yli 45 TB:lla tietoa. Koulutusprosessi sisältää tietojen analysoinnin ja mallin parametrien optimoinnin, mikä vaatii paljon laskentatehoa ja johtaa korkeaan energiankulutukseen.

GPT-4:n kouluttamiseen käytettiin tehokkaita grafiikkaprosessoreita (GPU) ja tensoriprosessoreita (TPU), jotka tunnetaan myös intensiivisestä energiankulutuksestaan. Kulutusta lisää myös itse toimintaan tarvittava energia.

Vihreä keinoäly

Vaikka keinoälyteknologioiden kehittämisen ympäristökustannus on korkea, juuri keinoälytyökalut mahdollistavat vihreämpien ratkaisujen luomisen. Tämä sisältää Vihreän keinoälyn, mallit, jotka vaativat vähemmän energiaa ja muita resursseja toimiakseen.

Se on “vihreä keinoäly”, joka keskittyy energiatehokkaiden keinoälyalgoritmien kehittämiseen. Esimerkiksi uudet pakkausmenetelmät voivat vähentää keinoälymallien kouluttamiseen tarvittavan datan määrää jopa 90 %, mikä vähentää merkittävästi energiankulutusta. Muun muassa OpenAI, joka investoi vihreämpien keinoälymallien kehittämiseen, työskentelee niiden parissa.

Keinoälyllä on monia etuja. Vihreä keinoäly käyttää vähemmän resursseja, joten sitä voivat käyttää pienemmät yritykset, mukaan lukien kehitysmaissa toimivat. Tämä tarkoittaa sen käytön demokratisointia ja mahdollistaa useampien ihmisten luoda sitä. Myös niiden, joilla on vähemmän varakkaita lompakoita.

Vihreä keinoäly on vastakohta niin sanotulle “punaiselle keinoälylle” – eli ratkaisuilla, jotka lisäävät toimintojen tehokkuutta ilman, että otetaan huomioon niiden aiheuttamia ympäristökustannuksia. “Punainen keinoäly” tuottaa näyttäviä tuloksia, mutta sen ympäristöjalanjälki on suuri. Ja teknologian hyppäyksen myötä ympäristövaikutus kasvaa jatkuvasti.

Keinoäly maapallon hyväksi

Keinoäly ja ympäristö liittyvät myös ongelmien ratkaisemiseen, kuten:

• ilmastokriisiin liittyvien kysymysten analysointi – kiitos keinoälyn, on mahdollista kehittää monimutkaisia malleja, jotka heijastavat ympäristön muutoksia ja ennustavat niiden seurauksia käyttäen tietomääriä, joita ihminen ei koskaan voisi käsitellä. Hyvä esimerkki on Argonne National Laboratoryn työ telekommunikaatioyritys AT&T:n kanssa, jossa keinoälyä käytettiin ilmastomallin analysoimiseen yhdessä tietokannan kanssa, joka sisältää tietoja AT&T:n telekommunikaatioverkosta ennustamaan, miten ilmastonmuutoksen vaikutukset – kuten merenpinnan nousu, voimakkaat tuulet ja rannikko- ja sisämaan tulvat – voisivat vaikuttaa toimintaan 30 vuoden kuluttua,
• biodiversiteetin suojelu – esimerkiksi Wildlife Insights -työkalu on alusta, joka käyttää keinoälyä muuntaakseen ansakameratietoja hyödyllisiksi biodiversiteettitiedoiksi, lataa tiedot Google Cloudiin, jossa keinoälymallit automaattisesti luokittelevat kuvia auttaakseen villieläinten valvonnassa ja suojelussa ympäri maailmaa. Wildlife Insights voi käsitellä 3,6 miljoonaa kuvaa tunnissa, ja sen tunnistustarkkuus on 80–98,6 prosenttia.
• Olemassa olevien järjestelmien tehokkuuden parantaminen, jotka kuluttavat suuria määriä energiaa, kuten tehtaat, rautatiekuljetus, joukkoliikenne ja kaupunkivalaistus,
• vikojen ehkäisy – esimerkiksi suurissa teollisuuslaitoksissa, vesivoima- tai tuulivoimaloissa. Tämä on mahdollista digitaalisten kaksosten (Digital Twins) käytön kautta, jotka mahdollistavat komponenttien kulumisen ennustamisen tietyssä järjestelmässä.

Yhteenveto

Oikeanlainen yhdistelmä keinoälyä ja ympäristöä työpaikalla voi vaikuttaa moniin kestävän liiketoiminnan osa-alueisiin. Keinoälyn suorituskyvyn optimoinnista, eli vihreän keinoälyn luomisesta, energianhallinnan automatisointiin, maatalouden optimointiin ja kestävien toimitusketjujen luomiseen. Viimeksi mainittu, kasvavien logistiikkatarpeiden kontekstissa, on muuttumassa ratkaisevaksi liiketoiminnan tehokkuuden ja vastuullisuuden kannalta.

Keinoälyn soveltaminen tuo myös vakavia haasteita, kuten energiankulutuksen koulutusvaiheessa ja keinoälymallien jatkuvassa toiminnassa. Kuitenkin keinoäly auttaa myös ratkaisemaan näitä ongelmia ja vähentämään sen toiminnan ympäristövaikutuksia. Joten vihreille keinoälyratkaisuille ja sitoutumiselle kestäviin käytäntöihin on tilaa ennennäkemättömällä mittakaavalla, ilmastonmuutoksen analysoinnista biodiversiteetin suojeluun.

Jos pidät sisällöstämme, liity vilkkaaseen mehiläisyhteisöömme Facebookissa, Twitterissä, LinkedInissä, Instagramissa, YouTubessa, Pinterestissä, TikTokissa.