بخش فناوری در حالی که تقاضای انرژی سیستم‌های یادگیری ماشین مورد انتقاد محققان و سیاست‌گذاران قرار گرفته، AI را به سمت چالش‌های زیست‌محیطی هدایت کرده است. مایکروسافت و گوگل مدل‌های AI را در برنامه‌های عملیاتی مستقر کرده‌اند که داده‌های واقعی محیطی را مدیریت می‌کنند. اما آیا مزایای هوش مصنوعی در تغییرات جوی بر هزینه‌های انرژی آن غلبه می‌کند؟
- کاهش انتشار کربن: بهینه‌سازی فرآیندهای صنعتی و انرژی.
- پیش‌بینی دقیق آب و هوا: کمک به کشاورزان و جوامع محلی.
- مدیریت زباله: افزایش کارایی بازیافت و کاهش آلودگی.
این ابتکارات نه تنها کارایی را افزایش می‌دهند، بلکه به پایداری محیط زیست کمک شایانی می‌کنند.
CircularNet گوگل: انقلابی در مدیریت زباله با هوش مصنوعی
یکی از برجسته‌ترین نمونه‌ها، CircularNet گوگل است – یک مدل هوش مصنوعی منبع‌باز که مواد موجود در جریان‌های زباله را شناسایی می‌کند و دقت مرتب‌سازی در تأسیسات بازیافت را بهبود می‌بخشد.
کیت برانت، مدیر ارشد پایداری (CSO) گوگل، در لینکدین تأکید می‌کند:
“دو برابر کردن نرخ بازیافت جهانی می‌تواند بیش از ۱۰ گیگاتن کربن را در ۳۰ سال آینده صرفه‌جویی کند.”
یک استارت‌آپ با استفاده از این مدل، دقت تشخیص بالای ۹۰% گزارش کرده که منجر به:
- بهبود ۶۰% خلوص مواد قابل بازیافت.
- افزایش ۶ برابری ارزش مواد.
- منحرف کردن بیش از ۵۰,۰۰۰ تن زباله از landfills هر ماه.
کیت برانت می‌گوید: “این هوش مصنوعی در عمل، کارایی ایجاد می‌کند، زباله را کاهش می‌دهد و رشد اقتصادی را باز می‌کند.”
پیش‌بینی آب و هوا با NeuralGCM: کمک به کشاورزان هندی
گوگل با سیستم NeuralGCM، الگوهای موسمی را برای برنامه‌ریزی محصولات کشاورزان هندی پیش‌بینی می‌کند. سابقه موفق این شرکت شامل پروژه DeepMind است که انرژی خنک‌کننده مراکز داده را ۴۰% کاهش داد.
این مدل‌ها، بخشی از تلاش‌های گسترده گوگل برای پیش‌بینی آب و هوا با هوش مصنوعی، دقت و سرعت را افزایش می‌دهند و به مقابله با تغییرات اقلیمی کمک می‌کنند.
مایکروسافت و صندوق نوآوری آب و هوایی: تمرکز بر پیش‌بینی آتش‌سوزی‌های جنگلی
مایکروسافت از طریق صندوق نوآوری آب و هوایی، شرکت‌هایی مانند Vibrant Planet را حمایت می‌کند که داده‌های عظیم را برای پیش‌بینی و مدیریت تهدیدهای آتش‌سوزی جنگلی تحلیل می‌کنند.
ملانی ناکاگاوا، CSO مایکروسافت، در Websummit 2023 توضیح داد:
“مدل‌های Vibrant Planet داده‌های مشاهده‌ای، مدل‌های آب و هوایی جهانی و منطقه‌ای، و مدل‌های اکوسیستم را ادغام می‌کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری برای آتش‌سوزی‌های جنگلی ارائه دهند.”
این رویکرد، نقش هوش مصنوعی در پیش‌بینی آب و هوا و تغییرات اقلیمی را برجسته می‌کند و مداخلات مؤثری را ممکن می‌سازد.
چالش‌های انرژی و امنیت در کاربرد هوش مصنوعی برای تغییرات آب و هوایی
با وجود مزایا، شدت انرژی AI سؤال‌برانگیز است. آموزش مدل‌های بزرگ ML به قدرت محاسباتی عظیمی نیاز دارد که می‌تواند مزایای زیست‌محیطی را خنثی کند.
گزارش کنوانسیون چارچوب سازمان ملل متحد در مورد تغییرات آب و هوایی، AI را ابزاری برای بهینه‌سازی شبکه‌های انرژی، فرآیندهای صنعتی و حمل و نقل می‌داند. سوندار پیچای، CEO گوگل، بر راه‌حل‌های نوآورانه AI تأکید دارد.
نگرانی‌های کلیدی:
- مصرف انرژی: مدیریت دقیق برای جلوگیری از افزایش انتشار.
- امنیت سایبری: حفاظت از زیرساخت‌های زیست‌محیطی تحت کنترل ML.
- نابرابری جهانی: توزیع عادلانه قابلیت‌های AI بین کشورهای ثروتمند و در حال توسعه.
ائتلاف برای هوش مصنوعی پایدار برای کاهش ردپای زیست‌محیطی ML و گسترش کاربردهای آن تشکیل شده است.
نتیجه‌گیری: آینده‌ای سبز با هوش مصنوعی
ملانی ناکاگاوا می‌گوید مایکروسافت با شراکت‌های AI، به گذار به صفر خالص شتاب می‌بخشد. هوش مصنوعی و تغییرات آب و هوایی نه تنها چالش‌ها را حل می‌کند، بلکه فرصت‌های اقتصادی و زیست‌محیطی ایجاد می‌نماید.
اگر به استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی وضعیت آب و هوا یا تأثیر AI بر تغییرات جوی علاقه‌مندید، نظرات خود را بنویسید! برای اطلاعات بیشتر، مقالات مرتبط با مدل‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی آب و هوای جهانی را دنبال کنید.