Искусственный интеллект (ИИ) все больше признается за его потенциал в решении некоторых из наиболее актуальных проблем, стоящих перед человечеством, включая изменение климата. Однако существует беспокойство по поводу энергопотребления ИИ, которое значительно высоко — например, одна поиск на ChatGPT, как сообщается, потребляет примерно в десять раз больше энергии, чем аналогичный поиск с использованием Google. Это вызвало опасения, что ИИ может помешать усилиям по снижению зависимости от ископаемого топлива.
Климатолог Майкл Манн выражает обеспокоенность тем, что энергетические потребности ИИ могут заставить страны, особенно крупных потребителей энергии, таких как Китай, балансировать инвестиции в возобновляемые источники энергии с продолжающейся зависимостью от ископаемого топлива, заявляя: «Даже если мы добьемся значительного прогресса в декарбонизации наших энергетических систем, страны могут продолжать строить угольные электростанции для обеспечения энергетического снабжения.»
С другой стороны, существуют мнения, выступающие за более оптимистичный взгляд. Билл Гейтс предложил, что будущие технологии ИИ могут дать возможность бизнесу значительно сократить отходы, тем самым обеспечивая положительное воздействие, несмотря на их энергозатраты. На конференции в Лондоне Гейтс заметил: «Дата-центры добавляют около 6 процентов к спросу на энергию, но я верю, что ИИ может привести к более чем 6-процентному сокращению общего потребления энергии. Положительное влияние, безусловно, возможно.»
Согласно отчету PwC, интеграция ИИ в различные сектора может потенциально снизить глобальные выбросы парниковых газов на 4 процента к 2030 году, одновременно увеличивая ВВП на 4,4 процента. Приложения ИИ могут помочь фермерам оптимизировать графики посадки, эффективно управлять производством возобновляемой энергии в зависимости от условий окружающей среды и снижать заторы на дорогах с помощью технологий автономных транспортных средств.
Сила ИИ заключается в его способности анализировать обширные наборы данных и выявлять основные тенденции. Эта статья подчеркивает инновационные компании ИИ из Великобритании, которые используют эту возможность для снижения отходов, уменьшения углеродных выбросов и ускорения перехода к нулевым выбросам.
Winnow
Созданная в 2013 году Марком Зорнесом и Кевином Даффи, компания Winnow разрабатывает технологии, направленные на снижение пищевых отходов в секторе общественного питания. Их система мусорных контейнеров с поддержкой ИИ, которая сочетает в себе камеры и весы, может с точностью более 80 процентов идентифицировать выбрасываемые продукты. Это позволяет управляющим кухнями корректировать свои закупочные решения на основе данных в реальном времени, тем самым экономя средства и минимизируя отходы.
Зорнес отметил: «Общество исторически не имело качественных данных о пищевых отходах, но с помощью ИИ мы можем систематически собирать информацию по этой проблеме, которую прежние методы игнорировали.» В настоящее время технологии Winnow внедрены в 2,700 кухонь в 85 странах, что позволило клиентам сэкономить около 70 миллионов долларов ежегодно.
Producers Direct
Используя возможности ИИ для распознавания изображений, Producers Direct — кооператив, поддерживающий более миллиона мелких фермеров по всему миру — разработал систему, которая анализирует фотографии урожая. Это позволяет фермерам прогнозировать сбор кофе и принимать обоснованные решения о потребностях в рабочей силе в сезон сбора урожая. Программа также помогает фермерам определять эффективные сельскохозяйственные практики, адаптированные к их конкретным условиям.
Ace Aquatec
В области аквакультуры компания Ace Aquatec использует ИИ для мониторинга здоровья выращиваемого лосося в Шотландии. Сектор выращивания лосося подвергается критике за свое воздействие на окружающую среду, такое как заражение морскими вшами и цветение водорослей, вызванное отходами. Камерные системы Ace Aquatec могут выявлять проблемы со здоровьем и перееданием у рыб до их усугубления, используя обширный сбор данных для повышения эффективности и управления ресурсами.
Кит Дэвидсон, технический директор компании, объяснил: «Наша способность собирать обширные данные делает сложным для человека-аналитика интерпретировать их все. ИИ играет ключевую роль в выявлении паттернов и улучшении операционной эффективности в способах, которые ранее не рассматривались.»
Rovco
Применение ИИ в обнаружении неразорвавшихся боеприпасов, оставшихся с войн под Северным морем, представляет собой значительное препятствие для энергетических компаний, стремящихся расширить свои мощности по производству ветряной энергии в открытом море к 2030 году. Ранее идентификация и очистка этих бомб могла занять более двух лет; однако Rovco, морская геодезическая компания из Бристоля, сократила этот срок до всего лишь нескольких месяцев благодаря передовым системам ИИ, способным к распознаванию паттернов.
Джо Тидбалл, соучредитель Rovco, отметил растущую нехватку специалистов в отрасли и подчеркнул важность ИИ в обеспечении возможности текущего персонала эффективно справляться с более обширными нагрузками.
Arabesque Asset Management
С учетом растущего интереса к устойчивым инвестициям многие инвесторы стремятся поддерживать экологически чистые инициативы. Arabesque Asset Management, основанная бывшим управляющим директором Barclays Омаром Селимом в 2013 году, создала ИИ, который обрабатывает огромные объемы необходимых корпоративных экологических данных, позволяя управляющим активами выявлять перспективные возможности для устойчивых инвестиций. Селим утверждает: «Машинное обучение упрощает процесс учета факторов устойчивости, делая его менее трудоемким и более эффективным.»
По словам Селима, портфели, управляемые с помощью Arabesque AI, превосходят традиционно управляемые портфели в 70 процентах случаев, демонстрируя трансформационный потенциал ИИ в практике устойчивых инвестиций.
